Usé Claude y Gemini para un buscador de empresas

Hace unas semanas, un conocido me pidió ayuda para encontrar empresas de logística en Casablanca, Marruecos. Quería que le guiara para escribir un programa con la API de Google Maps usando IA. Le sugerí instalar VSCode y Cline, pero se atascó con Python. Al final le ayudé a completarlo: en pocos minutos obtuvo un CSV con 60 entradas, quedó encantado y me pagó 100 yuanes por el tiempo.

Eso me hizo ver que existe una necesidad real de este tipo de servicio. Así que dediqué dos semanas, 40 conversaciones, 356 instrucciones y 110 commits para construirlo. El resultado está aquí: company.jsonutil.online

Características del sitio

La herramienta se basa en las APIs de Google Maps. Tras obtener una lista de lugares con Places API, usamos otra herramienta para extraer correos electrónicos desde sus sitios web. Todos los datos se devuelven al usuario y se pueden descargar en CSV o JSON, incluyendo dirección, nombre, teléfono, web y correo. Esto permite a equipos B2B hacer marketing dirigido para sus productos de alto valor.

Cómo lo construí, paso a paso:

1 Partir del script inicial en Python que generé en minutos. 2 Crear una interfaz sencilla con index.html. 3 Extraer la lógica del script y moverla a server.py. 4 Usar SQLite como base de datos, lo simple es suficiente. 5 Añadir caché para que las mismas condiciones de búsqueda devuelvan siempre los mismos datos. 6 Integrar la extracción de emails con la API de otra herramienta. 7 Trabajar la introducción y el SEO, haciendo que Gemini generara artículos, guías y páginas introductorias. 8 Añadir soporte i18n. 9 Pequeñas optimizaciones de rendimiento.

Conversaciones con IA durante el desarrollo

Algunas de las peticiones y ajustes que fui haciendo: por favor arregla la exportación de datos; necesito logs en tiempo real en cada tarea concurrente; revisa si la extracción de emails es concurrente; mejora la visualización en móvil con menos imágenes y tipografías grandes, mostrando lo esencial; el endpoint de streaming necesita enviar más información porque la API es algo lenta; haz commit del código; al pulsar en búsquedas populares limpia los datos previos de la tabla; resalta el email en la tabla y evita que se colapse, comprimiendo el ancho de columnas como valoración y tipo.

Estas conversaciones se registraron con ai-cli-log. El tema azul violáceo que ves es puro gusto generado por IA y nos encantó, así que lo mantuvimos.

Cómo se usa

Primero escribes qué quieres buscar, por ejemplo estudios de yoga, ferreterías, piscinas o restaurantes. Luego eliges una ciudad, como Phoenix en el ejemplo, y haces clic en buscar. El sistema muestra una barra de progreso en tiempo real con SSE: localiza la ciudad, consulta la API, añade detalles y finalmente extrae los correos desde los sitios web. Al terminar, obtienes una tabla limpia con toda la información lista para descargar.

Lecciones más valiosas

1 No optimizar antes de tiempo. Un MVP es un MVP: si funciona, funciona. Digan lo que digan de que las herramientas creadas con IA son solo unos cuantos archivos de Python pegados, sí, justamente, y eso está bien para validar. 2 Lo simple gana a lo complejo. 3 Proporciona un entorno local para validar con IA, pero recuerda que la IA no ve el estado real del servidor, como cuando buscaba procesos de nginx en mi máquina. 4 Todo como código. Lleva la configuración al repositorio, como nginx.conf donde eliminé el buffer para las respuestas SSE. Ayuda a depurar con una visión completa, lo que hoy llaman ingeniería de contexto.

Conclusión

De momento, esto es todo. Espero que la gente lo use. Si resulta útil, añadiré registro, inicio de sesión, gestión de tareas e historial. Mi objetivo es ayudar a los usuarios y, con suerte, que algunos quieran pagar por el servicio.

¿Qué te parece? ¿Has construido herramientas similares con asistentes de IA? Me encantará leer tus experiencias en los comentarios.

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