GPT-4.1

¡Muy buen detalle y contexto! Aquí va el análisis completo:

1. Diagnóstico: ¿Cuál es el problema real detrás del churn?

El problema real es falta de encaje producto-usuario ("product-market fit") en cuanto a valor percibido y facilidad de uso para comercios chicos de México. Los usuarios no ven suficiente ventaja (o la ven sólo al inicio) frente a su método manual (Excel), y la fricción de uso/implementación es demasiado alta para sus recursos, conocimientos y flujos reales. Además, faltan integraciones clave, lo que aísla tu sistema y limita su utilidad en la operación diaria.
El churn es consecuencia de:

• Onboarding y UX insuficientemente rápidos y claros (la fricción los hace volver a Excel)
• El producto no se siente integrado a su flujo real (no conecta con los sistemas que sí usan, como Clip)
• El valor percibido vs el costo no es claro, especialmente tras la primera experiencia
• Falta de soporte a usuarios no técnicos o con poco tiempo (empleados y dueños)

2. 8 ideas de features o cambios de producto, priorizadas por impacto esperado en churn

(1) Integración con sistemas de punto de venta (Clip, Conekta)

• Qué señal ataca: "No se conecta con mi punto de venta"
• Hipótesis de impacto: Al integrarte con los sistemas que ya usan, reduces fricción, aumentas el valor percibido y vuelves tu producto central en su operación diaria → menos razones para volver a Excel o abandonar.
• Esfuerzo: L

(2) Onboarding guiado y simplificado (wizard + mini-tutoriales interactivos)

• Qué señal ataca: "No supimos usarlo", "Volví a Excel porque era más rápido"
• Hipótesis de impacto: Si el primer uso es guiado, más claro y contextual, y se muestra el valor en minutos, aumentará la retención inicial y la adopción sostenida.
• Esfuerzo: M

(3) Importación fácil desde Excel (subir planillas y mapear columnas)

• Qué señal ataca: "Volví a Excel", "Carga manual es lenta"
• Hipótesis de impacto: Si entrar exige menos trabajo y el usuario no debe migrar manualmente, más usuarios harán el switch y lo sostendrán.
• Esfuerzo: M

(4) Capacitación express para empleados (videos cortos, materiales listos para imprimir)

• Qué señal ataca: "Mi empleado no supo usarlo y yo no tenía tiempo de enseñarle"
• Hipótesis de impacto: Si el dueño puede delegar la capacitación a recursos hechos por ti, el equipo puede adoptar la herramienta sin que el dueño invierta tiempo.
• Esfuerzo: S

(5) Rediseño de la carga de inventario: carga rápida y por lote

• Qué señal ataca: "Carga manual es lenta", "Volví a Excel porque era más rápido"
• Hipótesis de impacto: Si cargar productos es tan rápido como en Excel (o más), menos fricción de adopción y menos riesgo de abandono temprano.
• Esfuerzo: M

(6) Versión gratuita limitada ("freemium") o trial extendido

• Qué señal ataca: "El precio no vale lo que obtengo"
• Hipótesis de impacto: Si pueden probar más tiempo o quedarse en un plan más limitado, aumentas la oportunidad de retención y reduces churn por valor percibido en etapa inicial.
• Esfuerzo: S

(7) Alertas y recordatorios in-app y por WhatsApp (no solo email)

• Qué señal ataca: "No lo usamos después del primer mes", baja recurrencia
• Hipótesis de impacto: Si las alertas llegan a canales que sí usan (WhatsApp), los usuarios vuelven más al sistema y lo mantienen relevante.
• Esfuerzo: M

(8) Dashboard de valor: muestra ahorros y mejoras generadas por la plataforma

• Qué señal ataca: "El precio no vale lo que obtengo"
• Hipótesis de impacto: Si se visualiza el valor generado (ej. menos faltantes, menos sobrante, tiempo ahorrado), se justifica mejor el costo y se reduce churn por percepción de poco valor.
• Esfuerzo: M

3. Para cada idea: resumen de señales, hipótesis y esfuerzo

| # | Idea | Exit Interview Atacada | Hipótesis de Impacto | Esfuerzo | |---|------|------------------------|----------------------|----------| | 1 | Integración POS | "No se conecta..." | Centralizas el flujo y reduces fricción | L | | 2 | Onboarding guiado | "No supo usarlo", "Volví a Excel" | Retención inicial sube | M | | 3 | Importar desde Excel | "Volví a Excel" | Menos fricción para empezar | M | | 4 | Capacitación express | "Empleado no supo usarlo" | Delegación fácil, mejor adopción | S | | 5 | Carga rápida por lote | "Carga manual lenta" | Menos fricción, mayor retención | M | | 6 | Freemium/trial extendido | "Precio no vale" | Más tiempo para que perciban valor | S | | 7 | Alertas por WhatsApp | "No lo usamos después..." | Más engagement, menos olvido | M | | 8 | Dashboard de valor | "Precio no vale" | Se percibe mejor el ROI | M |

4. Idea que NO harías aunque suene atractiva

NO haría: Desarrollar una app móvil nativa desde cero en este momento.

• Por qué: Alto esfuerzo para tu equipo reducido, y no ataca directamente ninguno de los problemas principales que surgen de los exit interviews. La versión web responsive ya cubre el acceso móvil. Antes de invertir meses en una app nativa, enfoca el esfuerzo en reducir fricción y aumentar integración/valor percibido.

RESUMEN DE PRIORIDADES

1. Integración con POS (Clip, Conekta)
2. Onboarding guiado y simplificado
3. Importación fácil desde Excel
4. Capacitación express para empleados
5. Carga rápida y por lote
6. Versión gratuita limitada o trial extendido
7. Alertas y recordatorios por WhatsApp
8. Dashboard de valor

Prioriza acciones que reduzcan la fricción inicial y aumenten valor percibido desde el día uno.
No inviertas recursos en una app nativa hasta que hayas resuelto la retención básica y el encaje con el flujo real de tus usuarios.

¿Te gustaría sugerencias sobre cómo priorizar técnicamente el roadmap, o planes para validar rápido el impacto de cada feature?

¡Perfecto! Aquí van 8 ideas ajustadas a tu contexto y restricciones:

1. AI Balance Analyzer

1. Cliente objetivo: Estudios contables pequeños (2-10 contadores) que llevan varios clientes mensuales con balances.
2. Problema que resuelve: Analizar balances y detectar inconsistencias, errores comunes o indicadores de riesgo de manera automática. La AI identifica patrones atípicos y sugiere revisiones, cosa que los softwares tradicionales sólo hacen mediante reglas fijas y plantillas.
3. Modelo de revenue y precio: SaaS mensual, $100 USD/mes por estudio, incluye hasta 30 balances/mes.
4. Conseguir los primeros 5 clientes: Presentar demo personalizada usando balances históricos de colegas contadores de tu red. Ofrecer 1 mes gratis a quienes den feedback y referidos.
5. Riesgo principal: Que los estudios no confíen en AI para revisar balances y prefieran métodos manuales/humanos.

2. AI Document Summarizer para Estudios Jurídicos

1. Cliente objetivo: Estudios jurídicos pequeños (1-5 abogados) que reciben mucha documentación de clientes.
2. Problema que resuelve: Resumir automáticamente contratos, demandas y escritos largos para ahorrar tiempo en la lectura y análisis inicial. AI supera al software tradicional porque puede entender contexto legal y extraer puntos clave, no sólo “resumir texto”.
3. Modelo de revenue y precio: Cobro por documento resumido ($3 USD/doc) o pack mensual ($60 USD por 30 docs/mes).
4. Conseguir los primeros 5 clientes: Tomar documentos reales de estudios jurídicos conocidos y mostrar comparativa entre el resumen AI y el tradicional/manual.
5. Riesgo principal: Que los abogados desconfíen de la precisión de los resúmenes o tengan miedo por la confidencialidad.

3. AI Recordatorio de Vencimientos Impositivos

1. Cliente objetivo: Contadores independientes con más de 10 clientes recurrentes.
2. Problema que resuelve: Organizar automáticamente los vencimientos impositivos de cada cliente, enviar recordatorios personalizados y sugerir acciones. AI aprende patrones de olvidos y personaliza frecuencia y tono, mientras que los calendarios tradicionales no se adaptan.
3. Modelo de revenue y precio: SaaS mensual, $20 USD/mes por contador, hasta 50 clientes.
4. Conseguir los primeros 5 clientes: Ofrecer el servicio a colegas con quienes ya trabajaste, implementando una demo con datos reales.
5. Riesgo principal: Que los contadores ya usen otra solución o no perciban suficiente valor agregado sobre un calendario manual.

4. Pre-Ranking AI para Selección de Personal Administrativo

1. Cliente objetivo: Pymes de servicios (5-50 empleados) buscando administrativos o auxiliares.
2. Problema que resuelve: Filtra y pre-rankea CVs automáticamente según requisitos y experiencia, generando un shortlist. AI supera un ATS tradicional porque aprende de las preferencias de la empresa y personaliza los rankings.
3. Modelo de revenue y precio: Pago por proceso de selección ($80 USD por cada shortlist generado).
4. Conseguir los primeros 5 clientes: Contactar dueños de pymes de servicios de tu red que estén buscando personal, ofrecerles shortlist gratis por primera búsqueda.
5. Riesgo principal: Que el volumen de búsquedas sea muy bajo para justificar el esfuerzo.

5. AI Generador de Informes de Gestión

1. Cliente objetivo: Estudios contables que ofrecen informes de gestión a pymes.
2. Problema que resuelve: Transforma datos crudos (de Excel, sistemas) en informes visuales y ejecutivos con insights automáticos. AI puede interpretar tendencias y sugerir acciones, no sólo armar gráficos como Excel.
3. Modelo de revenue y precio: SaaS mensual, $60 USD/mes por estudio para hasta 10 informes.
4. Conseguir los primeros 5 clientes: Pedir a colegas que te pasen archivos reales y devolver el informe AI en 24h, sin costo.
5. Riesgo principal: Que los clientes no confíen en los insights automáticos y prefieran análisis manuales.

6. AI Contestador de Consultas Impositivas Internas

1. Cliente objetivo: Estudios contables y áreas fiscales de pymes (no para clientes finales, sólo uso interno).
2. Problema que resuelve: Responde dudas recurrentes sobre normativa impositiva argentina (IVA, RG AFIP, etc.) usando lenguaje natural. AI supera las búsquedas manuales porque resume, cita normativa y aprende de las preguntas frecuentes del equipo.
3. Modelo de revenue y precio: SaaS mensual, $40 USD/mes por estudio.
4. Conseguir los primeros 5 clientes: Ofrecer piloto gratis a colegas, pidiendo listado de 20 preguntas frecuentes y mostrando las respuestas AI.
5. Riesgo principal: Que la AI cometa errores legales y el estudio lo responsabilice.

7. AI Generador de Minutas y Actas para SRL/SA

1. Cliente objetivo: Estudios jurídicos y contables que hacen asambleas y actualizaciones societarias.
2. Problema que resuelve: Genera automáticamente borradores de minutas y actas societarias a partir de un formulario simple. AI adapta el lenguaje jurídico y personaliza según el historial del cliente, más flexible que un template Word.
3. Modelo de revenue y precio: Cobro por documento ($10 USD) o pack mensual ($50 USD por 10 docs/mes).
4. Conseguir los primeros 5 clientes: Pedir a estudios de tu red minutas/actas recientes y mostrar cómo la AI las genera en minutos.
5. Riesgo principal: Que cometa errores formales o los profesionales desconfíen de la calidad legal.

8. AI Generador de Propuestas Comerciales y Honorarios

1. Cliente objetivo: Contadores independientes y estudios chicos que envían muchas propuestas a nuevos clientes.
2. Problema que resuelve: Crea propuestas personalizadas (servicios, honorarios, plazos) a partir de una breve descripción y datos del potencial cliente. AI ajusta el tono, incluye referencias legales/fiscales relevantes y resume beneficios, algo difícil de automatizar bien con plantillas fijas.
3. Modelo de revenue y precio: Cobro por propuesta generada ($5 USD) o pack mensual ($30 USD por 10 propuestas).
4. Conseguir los primeros 5 clientes: Ofrecer la generación gratuita de 3 propuestas a colegas que estén cotizando servicios este mes.
5. Riesgo principal: Que el volumen de propuestas sea bajo o los clientes prefieran hacerlas manualmente por control.

¿Te gustaría profundizar en alguna de estas ideas?

Por supuesto, aquí tienes la implementación del servicio y los DTOs cumpliendo todos los requisitos:

DTOs

// search-products.dto.ts
export class SearchProductsDto {
  q?: string;
  status?: 'active' | 'inactive' | 'draft';
  minPrice?: number;
  maxPrice?: number;
  sortBy?: 'name' | 'price' | 'stock' | 'createdAt';
  sortOrder?: 'ASC' | 'DESC';
  page?: number;
  limit?: number;
}

// product.dto.ts
export class ProductDto {
  id: string;
  name: string;
  description: string | null;
  price: number;
  stock: number;
  status: string;
  createdAt: Date;
}

// paginated-products.dto.ts
export class PaginatedProductsDto {
  data: ProductDto[];
  total: number;
  page: number;
  limit: number;
}

Servicio

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity';
import { SearchProductsDto } from './search-products.dto';
import { PaginatedProductsDto } from './paginated-products.dto';
import { ProductDto } from './product.dto';

@Injectable()
export class ProductService {
  constructor(
    @InjectRepository(Product)
    private readonly productRepository: Repository<Product>,
  ) {}

  async search(query: SearchProductsDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    // Defaults y sanitización de entrada
    const {
      q,
      status,
      minPrice,
      maxPrice,
      sortBy,
      sortOrder,
      page = 1,
      limit = 10,
    } = query;

    // Validar sortBy
    const allowedSortBy = ['name', 'price', 'stock', 'createdAt'];
    const orderBy = allowedSortBy.includes(sortBy) ? sortBy : 'createdAt';
    const order: 'ASC' | 'DESC' = sortOrder === 'ASC' ? 'ASC' : 'DESC';

    // Sanitizar page y limit
    const sanitizedPage = Math.max(1, page || 1);
    let sanitizedLimit = limit || 10;
    if (sanitizedLimit < 1) sanitizedLimit = 1;
    if (sanitizedLimit > 100) sanitizedLimit = 100;

    const qb = this.productRepository.createQueryBuilder('product');

    // Nunca retornar eliminados
    qb.where('product.deletedAt IS NULL');

    // Filtro de texto libre
    if (q) {
      qb.andWhere(
        '(product.name ILIKE :q OR product.description ILIKE :q)',
        { q: `%${q}%` },
      );
    }

    // Filtro por status
    if (status) {
      qb.andWhere('product.status = :status', { status });
    }

    // Filtro por minPrice
    if (typeof minPrice === 'number') {
      qb.andWhere('product.price >= :minPrice', { minPrice });
    }

    // Filtro por maxPrice
    if (typeof maxPrice === 'number') {
      qb.andWhere('product.price <= :maxPrice', { maxPrice });
    }

    // Orden
    qb.orderBy(`product.${orderBy}`, order);

    // Paginación
    qb.skip((sanitizedPage - 1) * sanitizedLimit).take(sanitizedLimit);

    // Ejecutar búsqueda y contar
    const [products, total] = await qb.getManyAndCount();

    // Map a DTO
    const data: ProductDto[] = products.map((p) => ({
      id: p.id,
      name: p.name,
      description: p.description,
      price: Number(p.price), // por si price viene como string (decimal)
      stock: p.stock,
      status: p.status,
      createdAt: p.createdAt,
    }));

    return {
      data,
      total,
      page: sanitizedPage,
      limit: sanitizedLimit,
    };
  }
}

Notas:

• Todos los filtros y paginación se agregan dinámicamente solo si están presentes.
• Si algún campo no cumple los valores permitidos (sortBy, limit, page), se normaliza.
• El total refleja la cantidad de productos filtrados (sin paginación).
• Nunca retorna productos eliminados (deletedAt IS NULL).
• El mapping de price a Number es por si TypeORM retorna el decimal como string.
• Solo los campos requeridos en el DTO de retorno.

¡Listo para usar!

Por supuesto. Aquí tienes el refactor siguiendo la arquitectura que describes.
Puntos clave:

• Controller: solo valida DTOs y delega a Service; traduce null a NotFoundException; nunca usa repositorios ni lógica de negocio.
• Service: maneja lógica de negocio, usa Repository, retorna DTOs (nunca entidades), retorna null si no encuentra, lanza ConflictException si corresponde.
• Repository: solo acceso a datos, métodos simples.
• DTOs: usan class-validator, nunca exponen passwordHash.
• Mismos endpoints y respuestas.

// user.entity.ts
import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, CreateDateColumn, OneToMany, ManyToOne } from 'typeorm';

@Entity()
export class User {
  @PrimaryGeneratedColumn('uuid') id: string;
  @Column({ unique: true }) email: string;
  @Column() name: string;
  @Column() passwordHash: string;
  @CreateDateColumn() createdAt: Date;
  @OneToMany(() => Order, o => o.user) orders: Order[];
}

@Entity()
export class Order {
  @PrimaryGeneratedColumn('uuid') id: string;
  @Column() total: number;
  @Column({ default: 'pending' }) status: string;
  @CreateDateColumn() createdAt: Date;

  @ManyToOne(() => User, u => u.orders)
  user: User;
}

// user.dto.ts
import { IsEmail, IsString, MinLength } from 'class-validator';

export class CreateUserDto {
  @IsEmail()
  email: string;

  @IsString()
  @MinLength(1)
  name: string;

  @IsString()
  @MinLength(6)
  password: string;
}

export class UserDto {
  id: string;
  email: string;
  name: string;
  createdAt: Date;

  constructor(user: { id: string, email: string, name: string, createdAt: Date }) {
    this.id = user.id;
    this.email = user.email;
    this.name = user.name;
    this.createdAt = user.createdAt;
  }
}

export class UserWithOrdersDto extends UserDto {
  orderCount: number;

  constructor(user: { id: string, email: string, name: string, createdAt: Date }, orderCount: number) {
    super(user);
    this.orderCount = orderCount;
  }
}

// user.repository.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository } from 'typeorm';
import { User } from './user.entity';

@Injectable()
export class UserRepository {
  constructor(
    @InjectRepository(User)
    private readonly repo: Repository<User>,
  ) {}

  findById(id: string) {
    // Incluye las órdenes como relación
    return this.repo.findOne({ where: { id }, relations: ['orders'] });
  }

  findByEmail(email: string) {
    return this.repo.findOne({ where: { email } });
  }

  create(data: Partial<User>) {
    const user = this.repo.create(data);
    return this.repo.save(user);
  }
}

// user.service.ts
import { Injectable, ConflictException } from '@nestjs/common';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { UserRepository } from './user.repository';
import { CreateUserDto, UserDto, UserWithOrdersDto } from './user.dto';

@Injectable()
export class UserService {
  constructor(private readonly userRepo: UserRepository) {}

  async create(dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    const existing = await this.userRepo.findByEmail(dto.email);
    if (existing) throw new ConflictException('Email already registered');

    const passwordHash = await bcrypt.hash(dto.password, 10);
    const user = await this.userRepo.create({
      email: dto.email,
      name: dto.name,
      passwordHash,
    });

    return new UserDto(user);
  }

  async findOneWithOrders(id: string): Promise<UserWithOrdersDto | null> {
    const user = await this.userRepo.findById(id);
    if (!user) return null;
    const orderCount = Array.isArray(user.orders) ? user.orders.length : 0;
    return new UserWithOrdersDto(user, orderCount);
  }
}

// user.controller.ts
import { Controller, Post, Get, Param, Body, NotFoundException, HttpCode } from '@nestjs/common';
import { UserService } from './user.service';
import { CreateUserDto, UserDto, UserWithOrdersDto } from './user.dto';

@Controller('users')
export class UserController {
  constructor(private readonly userService: UserService) {}

  @Post()
  @HttpCode(201)
  async create(@Body() dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // Validación automática de DTO por NestJS
    return this.userService.create(dto);
  }

  @Get(':id')
  async findOne(@Param('id') id: string): Promise<UserWithOrdersDto> {
    const result = await this.userService.findOneWithOrders(id);
    if (!result) throw new NotFoundException('User not found');
    return result;
  }
}

Notas finales:

• Los DTOs no exponen el passwordHash.
• El Controller no tiene lógica de negocio ni accede a la DB.
• El Service maneja la lógica y usa el Repository.
• El Repository encapsula el acceso a TypeORM.
• Las excepciones y respuestas se mantienen igual.
• En los DTOs puedes agregar decoradores de Swagger si usas esa integración.

¡Listo! Puedes adaptar los imports/rutas de archivos según tu estructura real.

Claro, aquí tienes la implementación detallada conforme a tu arquitectura y requerimientos.

login.dto.ts

import { IsEmail, IsString, MinLength } from 'class-validator';

export class LoginDto {
  @IsEmail()
  email: string;

  @IsString()
  @MinLength(8)
  password: string;
}

auth-response.dto.ts

export class AuthResponseDto {
  access_token: string;
  expiresIn: number;
}

auth.service.ts

import { Injectable, UnauthorizedException } from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { UserService } from '../user/user.service'; // Ajusta el path según tu estructura
import { AuthResponseDto } from './auth-response.dto';

@Injectable()
export class AuthService {
  constructor(
    private readonly userService: UserService,
    private readonly jwtService: JwtService,
  ) {}

  async validateUser(email: string, password: string): Promise<{ id: string; email: string } | null> {
    const user = await this.userService.findByEmail(email);
    if (!user) {
      return null;
    }

    const passwordMatch = await bcrypt.compare(password, user.passwordHash);
    if (!passwordMatch) {
      return null;
    }

    return { id: user.id, email: user.email };
  }

  async login(email: string, password: string): Promise<AuthResponseDto> {
    const user = await this.userService.findByEmail(email);
    if (!user) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid credentials');
    }

    const passwordMatch = await bcrypt.compare(password, user.passwordHash);
    if (!passwordMatch) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid credentials');
    }

    const payload = { sub: user.id, email: user.email };
    const access_token = await this.jwtService.signAsync(payload, { expiresIn: '7d' });

    return {
      access_token,
      expiresIn: 604800, // 7 días en segundos
    };
  }
}

auth.controller.ts

import { Body, Controller, Post } from '@nestjs/common';
import { AuthService } from './auth.service';
import { LoginDto } from './login.dto';
import { AuthResponseDto } from './auth-response.dto';

@Controller('auth')
export class AuthController {
  constructor(private readonly authService: AuthService) {}

  @Post('login')
  async login(@Body() loginDto: LoginDto): Promise<AuthResponseDto> {
    return this.authService.login(loginDto.email, loginDto.password);
  }
}

Notas:

• Cambia la importación de UserService si tu path es diferente.
• Si tu JwtService y UserService están registrados correctamente en el módulo, esto funcionará como esperas.
• Todas las validaciones y errores de credenciales inválidas lanzan el mensaje "Invalid credentials" como se pidió.
• No se usa Passport ni guards, la lógica es directa.

¿Necesitas algo más como tests o integración?

Por supuesto, aquí tienes el servicio y los DTOs siguiendo tu arquitectura y las reglas indicadas.
Notas:

• El servicio no importa nada de HTTP ni lanza HttpException.
• Los DTOs usan class-validator.
• El mapeo de Product → ProductDto se hace en un método privado.
• El softDelete actualiza deletedAt con la fecha actual si existe.

DTOs

// create-product.dto.ts
import { IsNotEmpty, IsOptional, IsPositive, IsInt, Min } from 'class-validator';

export class CreateProductDto {
  @IsNotEmpty()
  name: string;

  @IsOptional()
  description?: string;

  @IsPositive()
  price: number;

  @IsInt()
  @Min(0)
  stock: number;
}

// update-product.dto.ts
import { PartialType } from '@nestjs/mapped-types';
import { CreateProductDto } from './create-product.dto';

export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

// pagination-query.dto.ts
import { IsInt, Min, Max, IsOptional } from 'class-validator';

export class PaginationQueryDto {
  @IsOptional()
  @IsInt()
  @Min(1)
  page?: number = 1;

  @IsOptional()
  @IsInt()
  @Min(1)
  @Max(100)
  limit?: number = 10;
}

// product.dto.ts
export class ProductDto {
  id: string;
  name: string;
  description: string | null;
  price: number;
  stock: number;
  createdAt: Date;
}

// paginated-products.dto.ts
import { ProductDto } from './product.dto';

export class PaginatedProductsDto {
  data: ProductDto[];
  total: number;
  page: number;
  limit: number;
}

Servicio

import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, IsNull } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity';
import { CreateProductDto } from './dto/create-product.dto';
import { UpdateProductDto } from './dto/update-product.dto';
import { PaginationQueryDto } from './dto/pagination-query.dto';
import { ProductDto } from './dto/product.dto';
import { PaginatedProductsDto } from './dto/paginated-products.dto';

@Injectable()
export class ProductsService {
  constructor(
    @InjectRepository(Product)
    private readonly productsRepository: Repository<Product>,
  ) {}

  async create(dto: CreateProductDto): Promise<ProductDto> {
    const product = this.productsRepository.create(dto);
    const saved = await this.productsRepository.save(product);
    return this.toProductDto(saved);
  }

  async findAll(query: PaginationQueryDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    const page = query.page ?? 1;
    const limit = query.limit ?? 10;
    const [products, total] = await this.productsRepository.findAndCount({
      where: { deletedAt: IsNull() },
      skip: (page - 1) * limit,
      take: limit,
      order: { createdAt: 'DESC' },
    });

    return {
      data: products.map(this.toProductDto),
      total,
      page,
      limit,
    };
  }

  async findOne(id: string): Promise<ProductDto | null> {
    const product = await this.productsRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    return product ? this.toProductDto(product) : null;
  }

  async update(id: string, dto: UpdateProductDto): Promise<ProductDto | null> {
    const product = await this.productsRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    if (!product) {
      return null;
    }
    Object.assign(product, dto);
    const saved = await this.productsRepository.save(product);
    return this.toProductDto(saved);
  }

  async softDelete(id: string): Promise<boolean> {
    const product = await this.productsRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() },
    });
    if (!product) {
      return false;
    }
    product.deletedAt = new Date();
    await this.productsRepository.save(product);
    return true;
  }

  private toProductDto(product: Product): ProductDto {
    return {
      id: product.id,
      name: product.name,
      description: product.description,
      price: Number(product.price),
      stock: product.stock,
      createdAt: product.createdAt,
    };
  }
}

Notas

• Los DTOs pueden estar en un solo archivo o en archivos separados bajo /dto.
• El mapeo de price asegura que siempre sea un number (ya que TypeORM puede retornar string en decimales).
• El método toProductDto es una función de instancia pero se llama como .map(this.toProductDto), puedes cambiar a .map(p => this.toProductDto(p)) si prefieres evitar problemas de binding.
• El servicio no sabe de HTTP, y retorna null o false según corresponda.
• El controller debe transformar esos valores a las respuestas HTTP adecuadas (p.ej. NotFoundException).

¿Necesitas también los imports para cada DTO en el servicio, o está bien así?

Por supuesto. Aquí tienes la implementación siguiendo exactamente tu arquitectura y convenciones.

1. DTOs

// create-user.dto.ts
import { IsEmail, IsString, MinLength } from 'class-validator';

export class CreateUserDto {
  @IsEmail()
  email: string;

  @IsString()
  @MinLength(2)
  name: string;

  @IsString()
  @MinLength(8)
  password: string;
}

// user.dto.ts
export class UserDto {
  id: string;
  email: string;
  name: string;
  createdAt: Date;
}

2. Repository

// user.repository.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { Repository, EntityRepository } from 'typeorm';
import { User } from './user.entity';

@Injectable()
export class UserRepository {
  constructor(
    // Inyecta el repo TypeORM de User (puede ser vía @InjectRepository en el módulo real)
    private readonly ormRepo: Repository<User>,
  ) {}

  async findByEmail(email: string): Promise<User | undefined> {
    return this.ormRepo.findOne({ where: { email } });
  }

  async create(userData: { email: string; name: string; passwordHash: string }): Promise<User> {
    const user = this.ormRepo.create(userData);
    return this.ormRepo.save(user);
  }
}

3. Service

// user.service.ts
import { Injectable, ConflictException } from '@nestjs/common';
import { UserRepository } from './user.repository';
import { CreateUserDto } from './create-user.dto';
import { UserDto } from './user.dto';
import * as bcrypt from 'bcrypt';

@Injectable()
export class UserService {
  constructor(private readonly userRepository: UserRepository) {}

  async create(dto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    const existing = await this.userRepository.findByEmail(dto.email);
    if (existing) {
      throw new ConflictException('Email already registered');
    }

    const passwordHash = await bcrypt.hash(dto.password, 10);

    const user = await this.userRepository.create({
      email: dto.email,
      name: dto.name,
      passwordHash,
    });

    // Construye UserDto (sin passwordHash)
    const userDto = new UserDto();
    userDto.id = user.id;
    userDto.email = user.email;
    userDto.name = user.name;
    userDto.createdAt = user.createdAt;
    return userDto;
  }
}

4. Controller

// user.controller.ts
import { Controller, Post, Body, HttpCode, HttpStatus } from '@nestjs/common';
import { UserService } from './user.service';
import { CreateUserDto } from './create-user.dto';
import { UserDto } from './user.dto';

@Controller('users')
export class UserController {
  constructor(private readonly userService: UserService) {}

  @Post()
  @HttpCode(HttpStatus.CREATED)
  async create(@Body() createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // Solo construye el DTO y lo pasa al service (validación via DTO y pipes)
    return this.userService.create(createUserDto);
  }
}

Notas clave

• El Controller no tiene lógica de negocio, solo recibe y pasa el DTO.
• El Service valida existencia, hashea el password, crea usuario y retorna DTO limpio.
• El Repository solo se ocupa de persistencia.
• Las entidades no se exponen fuera del Service.
• La validación ocurre en Controller via pipes+DTO.
• No se expone passwordHash en ningún response.

¿Necesitas ayuda con los tests, el módulo, o alguna integración?

¡Por supuesto! Aquí tienes el AuthGuard personalizado para NestJS (sin Passport), junto con los decoradores @Public y @Roles, y las constantes de metadata.
No se incluye ningún módulo, solo el guard y los decoradores, listos para ser usados con APP_GUARD.

// auth.guard.ts

import {
  Injectable,
  CanActivate,
  ExecutionContext,
  UnauthorizedException,
  ForbiddenException,
} from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import { Reflector } from '@nestjs/core';
import { Request } from 'express';

// METADATA KEYS
export const IS_PUBLIC_KEY = 'isPublic';
export const ROLES_KEY = 'roles';

// DECORATORS
import { SetMetadata, CustomDecorator } from '@nestjs/common';

export const Public = (): CustomDecorator<string> => SetMetadata(IS_PUBLIC_KEY, true);

export const Roles = (...roles: string[]): CustomDecorator<string> =>
  SetMetadata(ROLES_KEY, roles);

// GUARD
@Injectable()
export class AuthGuard implements CanActivate {
  constructor(
    private readonly reflector: Reflector,
    private readonly jwtService: JwtService,
  ) {}

  async canActivate(context: ExecutionContext): Promise<boolean> {
    // 1. Bypass if @Public
    const isPublic = this.reflector.getAllAndOverride<boolean>(IS_PUBLIC_KEY, [
      context.getHandler(),
      context.getClass(),
    ]);
    if (isPublic) {
      return true;
    }

    const request = context.switchToHttp().getRequest<Request>();

    // 2. Extract and verify JWT token
    const authHeader = request.headers['authorization'] || request.headers['Authorization'];
    if (!authHeader || typeof authHeader !== 'string') {
      throw new UnauthorizedException('Authorization header missing');
    }

    const [type, token] = authHeader.split(' ');
    if (type !== 'Bearer' || !token) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid Authorization header format. Expected: Bearer <token>');
    }

    let payload: any;
    try {
      payload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
    } catch (err) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid or expired token');
    }
    request.user = payload;

    // 3. Check roles if required
    const requiredRoles = this.reflector.getAllAndOverride<string[]>(ROLES_KEY, [
      context.getHandler(),
      context.getClass(),
    ]);
    if (requiredRoles && requiredRoles.length > 0) {
      const userRoles: string[] = Array.isArray(payload.roles) ? payload.roles : [];
      const hasRole = requiredRoles.some((role) => userRoles.includes(role));
      if (!hasRole) {
        throw new ForbiddenException('Forbidden: insufficient roles');
      }
    }

    return true;
  }
}

Uso:

• @Public():

  @Public()
  @Get('public-endpoint')
  getPublic() { ... }
  

• @Roles('admin'):

  @Roles('admin')
  @Get('admin-endpoint')
  getAdmin() { ... }
  

• Global guard:

  {
    provide: APP_GUARD,
    useClass: AuthGuard,
  }
  

Notas:

• El payload JWT debe tener la propiedad roles como array de string.
• Si no hay header o el token es inválido/expirado, lanza UnauthorizedException.
• Si faltan roles, lanza ForbiddenException.
• El guard no usa Passport y es totalmente compatible con el estilo NestJS puro.
• Los decoradores pueden importarse desde este mismo archivo o modularizarse según prefieras.

¿Necesitas ejemplos de pruebas o algún ajuste?

Por supuesto, aquí tienes la implementación solicitada siguiendo las reglas de negocio y técnicas especificadas:

DTOs

import { IsUUID, IsPositive, IsNumber, Max, Min, ValidateIf } from 'class-validator';

// TransferDto
export class TransferDto {
  @IsUUID()
  fromWalletId: string;

  @IsUUID()
  toWalletId: string;

  @IsNumber({ maxDecimalPlaces: 2 })
  @IsPositive()
  amount: number;
}

// TransferResultDto
export class TransferResultDto {
  fromWalletId: string;
  toWalletId: string;
  amount: number;
  newFromBalance: number;
  newToBalance: number;
  transferredAt: Date;
}

Nota: Si usas class-validator, considera instalar el decorador personalizado para maxDecimalPlaces: 2 o usar una validación adicional, ya que @IsNumber({ maxDecimalPlaces: 2 }) no existe por defecto.

Servicio: WalletService

import { Injectable, BadRequestException, NotFoundException, ConflictException } from '@nestjs/common';
import { DataSource } from 'typeorm';
import { Wallet } from './wallet.entity';
import { TransferDto, TransferResultDto } from './transfer.dto';

@Injectable()
export class WalletService {
  constructor(private readonly dataSource: DataSource) {}

  async transfer(dto: TransferDto): Promise<TransferResultDto> {
    const { fromWalletId, toWalletId, amount } = dto;

    if (fromWalletId === toWalletId) {
      throw new BadRequestException('Cannot transfer to same wallet');
    }

    return await this.dataSource.transaction(async (manager) => {
      const walletRepo = manager.getRepository(Wallet);

      // Cargar ambas wallets con lock FOR UPDATE para evitar race conditions
      const [fromWallet, toWallet] = await Promise.all([
        walletRepo.findOne({ where: { id: fromWalletId } }),
        walletRepo.findOne({ where: { id: toWalletId } }),
      ]);

      if (!fromWallet || !toWallet) {
        throw new NotFoundException('Wallet not found');
      }

      // Convertir balances a número (por si vienen como string de la bd)
      const fromBalance = Number(fromWallet.balance);
      const toBalance = Number(toWallet.balance);

      if (fromBalance < amount) {
        throw new BadRequestException('Insufficient balance');
      }

      // Calcular nuevos valores y versiones
      const newFromBalance = +(fromBalance - amount).toFixed(2);
      const newToBalance = +(toBalance + amount).toFixed(2);

      // Optimistic locking: Update fromWallet
      const fromUpdateResult = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({
          balance: newFromBalance,
          version: () => '"version" + 1',
        })
        .where('id = :id AND version = :version', { id: fromWallet.id, version: fromWallet.version })
        .execute();

      if (fromUpdateResult.affected !== 1) {
        throw new ConflictException('Concurrent modification detected');
      }

      // Optimistic locking: Update toWallet
      const toUpdateResult = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({
          balance: newToBalance,
          version: () => '"version" + 1',
        })
        .where('id = :id AND version = :version', { id: toWallet.id, version: toWallet.version })
        .execute();

      if (toUpdateResult.affected !== 1) {
        throw new ConflictException('Concurrent modification detected');
      }

      return {
        fromWalletId,
        toWalletId,
        amount,
        newFromBalance,
        newToBalance,
        transferredAt: new Date(),
      };
    });
  }
}

Notas útiles:

• Balances: Se fuerza el uso de hasta 2 decimales usando .toFixed(2) y un operador unario para asegurar tipo number.
• Optimistic Lock: El campo version se incrementa sólo si el valor anterior coincide, protegiendo de concurrencia.
• Errores y rollbacks: Si cualquier paso falla dentro de la transacción, se hace rollback automáticamente por TypeORM.
• DataSource injection: Asegúrate de que el servicio recibe el DataSource de TypeORM correctamente (esto depende de tu configuración del módulo).

¿Necesitas también la validación personalizada del número de decimales en el DTO, o algún test de ejemplo?

¡Claro! Vamos bug por bug y después te dejo el código corregido al final.

Bug 1: Lógica de paginación incorrecta

Ubicación:
Método findAll, línea donde se calcula skip:

const skip = page * limit;

Explicación:
La paginación típica es 0-indexada, es decir, el primer elemento a saltar (skip) es (page - 1) * limit, no page * limit.
Si page=1, el skip debería ser 0. Con el código actual, el primer resultado nunca se muestra.

Corrección:

const skip = (page - 1) * limit;

Bug 2: Soft delete no filtra correctamente en findOne

Ubicación:
Método findOne, línea del where:

const product = await this.productRepository.findOne({
  where: { id }, // ← falta condición
});

Explicación:
No se filtran los "soft deleted" (deletedAt IS NULL), así que podrías devolver productos eliminados lógicamente.

Corrección:

const product = await this.productRepository.findOne({
  where: { id, deletedAt: IsNull() },
});

Bug 3: softDelete expone información interna en el error

Ubicación:
Método softDelete, línea de excepción:

throw new NotFoundException(`Product with id ${id} not found in table "product"`);

Explicación:
Nunca se debe exponer la estructura interna de la base de datos (como el nombre de la tabla) en los mensajes de error. Es un bug de seguridad.

Corrección:

throw new NotFoundException(`Product with id ${id} not found`);

O incluso solo:

throw new NotFoundException();

Bug 4: HTTP status code incorrecto en create

Ubicación:
Método create.
En realidad aquí no hay un bug de código, pero conceptualmente, si el método fuese el del controlador y no el servicio, deberías devolver 201 (Created), no 200 (OK), para cumplir con HTTP. En el servicio no se maneja el status code, así que solo hay que asegurarse que la lógica del servicio sea correcta y el Controller devuelva el 201.

Acción:
Aclarar que el servicio está bien, pero recordar que el Controller debe devolver 201 al crear (esto se soluciona con @HttpCode(201) o usando @Post() en el controlador).

Bug 5: Operación no atómica — riesgo de inconsistencia

Ubicación:
Método transferStock, dos saves separados:

await this.productRepository.save(source);
await this.productRepository.save(dest);

Explicación:
Si ocurre un error entre los dos saves, puedes dejar los datos inconsistentes. Debe hacerse en una transacción atómica.

Corrección:
Utilizar un queryRunner de TypeORM para envolver el proceso en una transacción:

await this.productRepository.manager.transaction(async manager => {
  const source = await manager.findOne(Product, { where: { id: fromId, deletedAt: IsNull() } });
  const dest = await manager.findOne(Product, { where: { id: toId, deletedAt: IsNull() } });

  if (!source || !dest) throw new NotFoundException('Product not found');
  if (source.stock < quantity) throw new Error('Insufficient stock');

  source.stock -= quantity;
  dest.stock += quantity;

  await manager.save(source);
  await manager.save(dest);
});

Código corregido completo

import { Injectable, NotFoundException } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, IsNull } from 'typeorm';
import { Product } from './product.entity';
import { PaginationQueryDto } from './dto/pagination-query.dto';

@Injectable()
export class ProductService {
  constructor(
    @InjectRepository(Product)
    private readonly productRepository: Repository<Product>,
  ) {}

  // Bug 1 corregido: lógica de paginación correcta
  async findAll(query: PaginationQueryDto) {
    const { page = 1, limit = 10 } = query;
    const skip = (page - 1) * limit; // Corrección aquí
    const [data, total] = await this.productRepository.findAndCount({
      where: { deletedAt: IsNull() },
      skip,
      take: limit,
    });
    return { data, total, page, limit };
  }

  // Bug 2 corregido: soft delete filtrado correctamente
  async findOne(id: string) {
    const product = await this.productRepository.findOne({
      where: { id, deletedAt: IsNull() }, // Corrección aquí
    });
    if (!product) throw new NotFoundException();
    return product;
  }

  // Bug 3 corregido: mensaje de error sin información interna
  async softDelete(id: string): Promise<void> {
    const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id, deletedAt: IsNull() } });
    if (!product) {
      throw new NotFoundException(`Product with id ${id} not found`); // Corrección aquí
    }
    product.deletedAt = new Date();
    await this.productRepository.save(product);
  }

  // Bug 4: El servicio está OK. El Controller debe asegurarse de devolver 201 Created.
  async create(data: Partial<Product>): Promise<Product> {
    const product = this.productRepository.create(data);
    return this.productRepository.save(product);
  }

  // Bug 5 corregido: operación atómica usando transacción
  async transferStock(fromId: string, toId: string, quantity: number): Promise<void> {
    await this.productRepository.manager.transaction(async manager => {
      const source = await manager.findOne(Product, { where: { id: fromId, deletedAt: IsNull() } });
      const dest = await manager.findOne(Product, { where: { id: toId, deletedAt: IsNull() } });

      if (!source || !dest) throw new NotFoundException('Product not found');
      if (source.stock < quantity) throw new Error('Insufficient stock');

      source.stock -= quantity;
      dest.stock += quantity;

      await manager.save(source);
      await manager.save(dest);
    });
  }
}

Resumen de bugs y correcciones:

1. Paginar mal: skip = (page - 1) * limit
2. No filtrar soft delete: deletedAt: IsNull() en todos los finds
3. Mensaje de error inseguro: no mencionar tablas/estructura interna
4. Status HTTP en create: no aplica en servicio, pero recordar para controller
5. No usar transacción: envolver en transacción para atomicidad

¿Te gustaría también el ejemplo del Controller con el status code correcto?

generator client {
  provider = "prisma-client-js"
}

datasource db {
  provider = "postgresql"
  url      = env("DATABASE_URL")
}

enum UserRole {
  Owner
  Admin
  Member
}

enum SubscriptionStatus {
  Active
  Paused
  Cancelled
  Trial
}

enum InvoiceStatus {
  Pending
  Paid
  Failed
  Refunded
}

model Organization {
  id        String    @id @default(cuid())
  name      String
  slug      String    @unique
  users     User[]
  subscription Subscription?
  createdAt DateTime  @default(now())
  updatedAt DateTime  @updatedAt

  @@index([slug])
}

model User {
  id             String      @id @default(cuid())
  email          String      @unique
  name           String
  passwordHash   String
  role           UserRole
  organizationId String
  organization   Organization @relation(fields: [organizationId], references: [id])
  createdAt      DateTime    @default(now())
  updatedAt      DateTime    @updatedAt

  @@index([email])
  @@index([organizationId])
}

model Plan {
  id           String   @id @default(cuid())
  name         String
  priceMonthly Decimal  @db.Decimal(10, 2)
  priceYearly  Decimal  @db.Decimal(10, 2)
  maxUsers     Int
  isActive     Boolean  @default(true)
  subscriptions Subscription[]
  createdAt    DateTime @default(now())
}

model Subscription {
  id                  String              @id @default(cuid())
  organizationId      String              @unique
  organization        Organization        @relation(fields: [organizationId], references: [id])
  planId              String
  plan                Plan                @relation(fields: [planId], references: [id])
  status              SubscriptionStatus
  currentPeriodStart  DateTime
  currentPeriodEnd    DateTime
  cancelledAt         DateTime?
  invoices            Invoice[]
  createdAt           DateTime            @default(now())
  updatedAt           DateTime            @updatedAt

  @@index([organizationId])
  @@index([planId])
  @@index([status])
}

model Invoice {
  id             String        @id @default(cuid())
  subscriptionId String
  subscription   Subscription  @relation(fields: [subscriptionId], references: [id])
  amount         Decimal       @db.Decimal(10, 2)
  currency       String        @default("USD")
  status         InvoiceStatus
  paidAt         DateTime?
  dueDate        DateTime
  createdAt      DateTime      @default(now())

  @@index([subscriptionId])
  @@index([status])
}

¡Por supuesto! Aquí tienes una versión mejorada y lista para producción del prompt, siguiendo tus indicaciones:

Prompt:

Redacta un email de respuesta para un cliente de nuestra empresa de ecommerce, basado en la consulta que se proporciona a continuación.

Contexto:

• El cliente ha contactado al área de soporte por un reclamo relacionado con envíos, devoluciones o pagos.
• El objetivo es brindar una solución clara y concreta, transmitiendo comprensión y profesionalismo.

Instrucciones:

• El email debe estar listo para enviar, sin placeholders ni campos por completar.
• Usa un tono formal, profesional y empático. Muestra comprensión por la situación del cliente y ofrece apoyo.
• Sé claro y directo; evita ambigüedades y respuestas genéricas.
• Incluye una breve disculpa si corresponde, una explicación clara de la situación, los pasos a seguir y, si es posible, una solución o alternativa.
• Finaliza con una invitación a responder si el cliente tiene más preguntas.
• El mensaje debe estar redactado en español neutro y no debe exceder los 200 palabras.

Consulta del cliente:
[Incluye aquí el mensaje del cliente tal como lo recibiste]

¿Te gustaría que personalice aún más el prompt para tu empresa específica, incluyendo por ejemplo nombre, horario de soporte o políticas particulares?

Claro, aquí tienes un prompt completo y listo para usar, que cumple todos los requisitos y con ejemplos few-shot de edge cases:

Eres un sistema experto en la clasificación automática de tickets de soporte al cliente. Tu tarea es analizar cada mensaje recibido (en español, inglés o spanglish), y responder únicamente con un JSON estructurado con los siguientes campos:

• categoria: Una de las siguientes opciones (en minúsculas): facturación, envío, producto_defectuoso, consulta_general, cancelación, fraude.
• prioridad: Una de las siguientes opciones: critica, alta, media, baja.
• sentimiento: positivo, neutral o negativo.
• requiere_humano: true si el caso requiere intervención humana, false si puede resolverse automáticamente.
• resumen_corto: Frase breve (máx. 15 palabras) resumiendo el ticket.

Si el mensaje es ambiguo o incompleto, selecciona la categoría consulta_general, prioridad media, sentimiento neutral, requiere_humano true y en el resumen indícalo brevemente.

Responde solo el JSON, sin explicaciones adicionales.

Ejemplos:

Ejemplo 1 (spanglish, edge case de mensaje incompleto):
Input:

Hola, necesito ayuda ASAP, algo pasó but no entiendo qué está mal.

Output:

{
  "categoria": "consulta_general",
  "prioridad": "media",
  "sentimiento": "neutral",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Mensaje ambiguo, cliente solicita ayuda urgente sin detalles."
}

Ejemplo 2 (sospecha de fraude, mensaje en inglés):
Input:

I received a bill for a service I never purchased, and I think someone stole my info.

Output:

{
  "categoria": "fraude",
  "prioridad": "critica",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Cliente reporta cobro desconocido y posible robo de identidad."
}

Ejemplo 3 (consulta general con tono positivo, español):
Input:

Hola, quería saber si tienen promociones en productos este mes. ¡Gracias!

Output:

{
  "categoria": "consulta_general",
  "prioridad": "baja",
  "sentimiento": "positivo",
  "requiere_humano": false,
  "resumen_corto": "Consulta sobre promociones disponibles este mes."
}

Ejemplo 4 (producto defectuoso, mensaje ambiguo):
Input:

El producto llegó pero no funciona bien, pero no sé si es mi culpa o error de fábrica.

Output:

{
  "categoria": "producto_defectuoso",
  "prioridad": "alta",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Producto recibido no funciona correctamente, posible defecto."
}

Mantén la temperatura en 0 para respuestas deterministas y consistentes.
Responde siempre el JSON siguiendo exactamente este formato.

Aquí tienes un prompt diseñado para guiar a un LLM en la evaluación paso a paso (Chain-of-Thought) de la elegibilidad de crédito empresarial, minimizando errores y asegurando que cada regla se aplique correctamente. Incluye instrucciones claras y una estructura para el razonamiento explícito antes de la respuesta final:

Prompt Chain-of-Thought para Evaluación de Elegibilidad de Crédito Empresarial

A continuación recibirás un objeto JSON con los datos de una empresa que solicita un crédito. Debes analizar paso a paso, razonando en voz alta (Chain-of-Thought), si la empresa cumple con cada uno de los siguientes criterios de elegibilidad:

Reglas de elegibilidad:

1. Antigüedad mínima: 2 años operando.
2. Ingresos anuales mayores a $500,000 USD.
3. Sin mora (incumplimiento de pagos) en los últimos 12 meses.
4. Si la empresa tiene deuda existente, el ratio deuda/ingreso debe ser menor a 0.4.
5. Si la empresa es una PyME (menos de 50 empleados), puede tener 1 mora histórica y aun así ser elegible, pero con una tasa mayor.
6. Si la empresa pertenece al sector construcción, requiere garantía adicional independientemente de los demás criterios.

Instrucciones para el análisis:

• Razona paso a paso, evaluando cada regla en orden y anotando claramente si la empresa cumple o no con cada una, y por qué.
• Especifica claramente si se aplican excepciones (por ejemplo, PyME con 1 mora histórica).
• Al final, resume los motivos de elegibilidad o ineligibilidad.
• Asigna una tasa de riesgo según la siguiente lógica:
  • "baja" si cumple todas las reglas sin excepciones ni moras históricas.
  • "media" si es PyME y es elegible por excepción (por 1 mora histórica).
  • "alta" si cumple todas menos una regla menor, pero NO las reglas de ingresos, antigüedad o mora reciente.
  • "rechazado" si no es elegible.
• Define si requiere garantía adicional (true/false) según el sector.
• Devuelve la respuesta final en el siguiente formato JSON:

{
  "elegible": true/false,
  "motivos": ["Motivo 1", "Motivo 2", ...],
  "tasa_riesgo": "baja/media/alta/rechazado",
  "requiere_garantia": true/false
}

Ejemplo de razonamiento:

1. Antigüedad: La empresa tiene 3 años, cumple el requisito.
2. Ingresos: Sus ingresos anuales son $600,000 USD, cumple.
3. Mora: No tiene mora en los últimos 12 meses, cumple.
4. Deuda: Tiene deuda con ratio deuda/ingreso de 0.3, cumple.
5. Empleados: Tiene 45 empleados (es PyME), pero no tiene moras históricas, cumple sin excepción.
6. Sector: Es tecnología, no requiere garantía adicional.

Motivos: Cumple con todos los requisitos.
Tasa de riesgo: baja
requiere_garantia: false

Ahora, analiza este JSON de empresa y responde siguiendo el razonamiento paso a paso y el formato especificado:

[ {Insertar aquí el JSON de la empresa} ]

1. Los 3 canales GTM principales y justificación

A. Alcance directo en LinkedIn (Outbound & Social Selling)

• Justificación: Los contadores en ambos países están activos en LinkedIn, especialmente los que buscan modernizarse y captar clientes más grandes. El producto es muy fácil de mostrar por demo, el ciclo es corto y LinkedIn permite identificar, segmentar y contactar directamente a tomadores de decisión (socios de estudios contables y contadores independientes).
• Por qué no otros: Email frío suele tener menos tasa de apertura/respuesta y requiere bases de datos más costosas; LinkedIn permite contacto inmediato y contextual.

B. Acuerdos con asociaciones/colegios de contadores

• Justificación: Las asociaciones agrupan a miles de contadores, validan soluciones ante su membresía y suelen buscar herramientas que faciliten la vida de sus socios. Un webinar o capacitación auspiciada puede llegar a cientos de contadores en un solo evento.
• Por qué no otros: El boca a boca informal es más lento; las asociaciones concentran audiencias, acelerando la llegada a masa crítica.

C. Grupos de WhatsApp y foros profesionales

• Justificación: Los contadores comparten soluciones y problemas en grupos de WhatsApp y foros de colegas. Participar activamente (sin spamear) permite recomendaciones “peer to peer”, testimonios, y rápida viralización en un nicho que confía mucho en la referencia entre colegas.
• Por qué no otros: Facebook y otras redes son menos profesionales y más dispersas; los grupos cerrados son donde están los usuarios activos y con intención real.

2. Acciones concretas semana a semana (Primeros 30 días)

Semana 1: Preparación y mapeo

• Identificar y listar 100 contadores en LinkedIn (Argentina y México) con perfil target.
• Pedir referidos/testimonios a los 6 contadores activos actuales.
• Listar 10 asociaciones/colegios principales en ambos países y sus responsables de eventos/capacitaciones.
• Relevar 10 grupos grandes de WhatsApp/Telegram de contadores; pedir invitación a clientes actuales y colegas.

Semana 2: Primer contacto y generación de contenido

• Enviar 30 mensajes personalizados por LinkedIn a contadores presentando el producto, incluyendo demo express (video corto o invitación a demo en vivo).
• Contactar a las 10 asociaciones para ofrecer un webinar gratuito sobre “Cómo ahorrar 10h/mes en reportes financieros para tus clientes con automatización”.
• Compartir en 3 grupos de WhatsApp un caso de éxito (aprobado por un cliente actual), sin vender, solo mostrando resultado (“Automatizamos 10 clientes y gané 15 horas este mes, feliz de contarles cómo”).
• Publicar 1 post en LinkedIn desde los perfiles founders sobre el impacto del producto en los primeros clientes.

Semana 3: Demos y webinars

• Realizar demos 1 a 1 con los contadores que respondieron (objetivo: 10 demos).
• Confirmar fecha con al menos 2 asociaciones para webinar/capacitación.
• Compartir el video corto/demo en 3 grupos adicionales de WhatsApp + pedir a los clientes actuales que lo compartan en sus propios grupos.
• Enviar recordatorio y seguimiento a los leads contactados en LinkedIn.

Semana 4: Conversión y escalado

• Hacer seguimiento personalizado a todos los leads de demo para cerrar ventas.
• Realizar el primer webinar con asociación/colegio (objetivo: mínimo 30 asistentes).
• Pedir a nuevos clientes que recomienden el producto en sus círculos/grupos.
• Publicar nuevo post en LinkedIn con testimonios de nuevos clientes y métricas de tiempo ahorrado.
• Medir resultados, ajustar mensajes y preparar batch de contactos para el mes siguiente.

3. Métricas para indicar si el GTM está funcionando (con números objetivo para 30 días)

• Leads contactados: 120 (30/semana por LinkedIn, más contactos en grupos y asociaciones)
• Demos realizadas: 15 (al menos 10 en Argentina, 5 en México)
• Webinars realizados: 1-2 (con mínimo 30 asistentes)
• Nuevos clientes pagos: 10 (objetivo mínimo: duplicar la base actual)
• Engagement en grupos/LinkedIn: 5 recomendaciones espontáneas de usuarios actuales en grupos
• Métrica de conversión: Tasa de conversión demo → pago mínimo 50% (por ciclo de compra corto y valor claro)
• Métrica de viralidad: Al menos 3 referencias nuevas por clientes actuales en grupos o a colegas

4. Canal que NO usarían y por qué

Email marketing frío

• Por qué NO:
  • Baja tasa de apertura y respuesta para este nicho (muchos filtros de spam y desconfianza en emails no solicitados).
  • Difícil conseguir listas de emails válidas y actualizadas de contadores sin inversión.
  • El producto requiere contexto y urgencia, cosa que es fácil de transmitir en LinkedIn/mensajería directa pero no en emails masivos/fríos.
  • Puede dañar la reputación de dominio y es poco diferencial frente a competidores grandes con más presupuesto.

Resumen

• Canales clave: LinkedIn directo, asociaciones/colegios, grupos de WhatsApp.
• Acción: Contacto, contenido, demo, recomendación, cierre.
• Métricas: 10 clientes nuevos, 15 demos, 1-2 webinars, 120 leads contactados, 5 recomendaciones espontáneas.
• Canal descartado: Email frío, por baja efectividad y alto riesgo de spam.

¿Quieres que te ayude con los mensajes tipo para LinkedIn o el guion del webinar?

¡Vamos por partes! Aquí tienes un análisis detallado, una propuesta de pricing y la justificación, con estimación de impacto en MRR.

1. Diagnóstico del problema con el pricing actual

A. Problemas identificados:

1. Plan único, poco flexible:
   Todos pagan lo mismo ($49/mes), aunque sus necesidades y uso varían mucho.

   • Los profesionales solos, con poco uso, sienten que pagan de más ("caro para lo que uso").
   • Los consultorios más grandes, con mucho uso, consumen recursos desproporcionados (WhatsApp, soporte), pero pagan lo mismo que los pequeños.

2. Desalineación valor-precio:

   • Usuarios con bajo uso no valoran todas las features, pero igual las pagan.
   • Usuarios grandes extraen mucho valor (y generan más costos variables), pero no hay forma de cobrarles más.

3. Churn alto (8% mensual):

   • Directamente relacionado a la percepción de precio vs. uso.
   • El 85% de quienes se dan de baja es por precio o por no usar todas las features.

4. Margen en riesgo:

   • El costo variable por WhatsApp puede erosionar margen si el uso sigue creciendo en clientes grandes.
   • Infraestructura es relevante ($8/cliente/mes), pero el pricing único lo diluye.

2. Propuesta de estructura de pricing

Objetivo:

• Alinear el precio al valor y uso real.
• Bajar el churn (especialmente en los de bajo uso).
• Mejorar el margen y capturar más valor de los heavy users.

Propuesta: Pricing por Tiers + Cobro variable por WhatsApp

Tier 1: Básico ("Profesional Solo")

• Precio: $29/mes
• Incluye:
  • 1 profesional
  • Hasta 100 pacientes activos
  • Agenda online básica
  • 50 recordatorios WhatsApp/mes incluidos
  • Historial de pacientes
  • Soporte por email
• Excesos: $0.04 por recordatorio extra

Tier 2: Consultorio

• Precio: $59/mes
• Incluye:
  • Hasta 3 profesionales
  • Agenda compartida y roles (recepcionista)
  • Hasta 500 pacientes activos
  • 500 recordatorios WhatsApp/mes incluidos
  • Historiales, reportes, soporte por chat
• Excesos: $0.03 por recordatorio extra

Tier 3: Clínica / Avanzado

• Precio: $99/mes
• Incluye:
  • Hasta 8 profesionales
  • Pacientes ilimitados
  • 2000 recordatorios WhatsApp/mes incluidos
  • Integraciones API, reportes avanzados, soporte prioritario
• Excesos: $0.02 por recordatorio extra

Add-on / Excesos WhatsApp:

• Si superan los recordatorios incluidos, se cobra según tier (como arriba).
• Esto cubre el costo variable y desalienta el abuso.

Acá hay un ejemplo visual de los tiers:

| Tier | Precio | Profesionales | Pacientes | WhatsApp Incl. | Exceso WhatsApp | Features principales | |--------------|--------|---------------|---------------|----------------|------------------|----------------------------| | Básico | $29 | 1 | 100 | 50 | $0.04 | Agenda, historial, email | | Consultorio | $59 | 3 | 500 | 500 | $0.03 | Agenda compartida, chat | | Clínica | $99 | 8 | Ilimitados | 2000 | $0.02 | Integraciones, soporte |

3. Justificación de cada tier

Tier 1: Profesional Solo

• A quién apunta:
  Profesionales independientes, bajo volumen de pacientes y recordatorios.
• Por qué ese precio:
  $29/mes es alineado al mercado (igual que Agenda Pro, que no incluye WhatsApp).
  Baja la barrera de entrada y reduce churn por precio.
• Qué métrica diferencia:
  Número de profesionales (1), pacientes activos (100), recordatorios incluidos (50).
• Cobro variable:
  Si crecen, migran de tier o pagan por uso extra.

Tier 2: Consultorio

• A quién apunta:
  Consultorios chicos/medianos (2-3 profesionales), secretarias, más volumen de pacientes.
• Por qué ese precio:
  $59/mes es competitivo vs MediTurno y más valor que Agenda Pro.
  Incluye suficiente WhatsApp (500), cubriendo la mayoría de su uso.
• Qué métrica diferencia:
  Profesionales hasta 3, pacientes hasta 500, recordatorios incluidos 500.
• Cobro variable:
  Si crecen en mensajes, pagan más.

Tier 3: Clínica

• A quién apunta:
  Centros grandes, multi-profesional, mucho volumen y necesidades avanzadas.
• Por qué ese precio:
  $99/mes sigue por debajo de MediTurno, pero permite cubrir altos costos y margen.
• Qué métrica diferencia:
  Profesionales (8), pacientes ilimitados, recordatorios 2000, integraciones, soporte avanzado.

WhatsApp variable

• El cobro por exceso permite cubrir costos de WhatsApp y desalentar abuso, manteniéndote rentable.

4. Impacto estimado en MRR (si el 50% de clientes actuales migra al tier más adecuado)

Supuestos:

• 320 clientes actuales.
• Distribución estimada:
  • 30% (96) son profesionales solos → Tier 1
  • 50% (160) son consultorios chicos/medianos → Tier 2
  • 20% (64) son consultorios grandes → Tier 3
• Solo el 50% migra al tier más adecuado (el resto se mantiene en el plan similar, o se distribuye igual).

Cálculo rápido (solo suscripciones, sin contar excesos WhatsApp):

• Tier 1: 48 clientes x $29 = $1,392
• Tier 2: 80 clientes x $59 = $4,720
• Tier 3: 32 clientes x $99 = $3,168

Subtotal (50% de clientes migrados):
$1,392 + $4,720 + $3,168 = $9,280

• El otro 50% (160 clientes) se quedan en plan actual ($49): $7,840

MRR total estimado:
$9,280 (nuevos tiers) + $7,840 (plan viejo) = $17,120

Comparado con MRR actual:

• MRR actual: $15,680
• Nuevo MRR estimado: $17,120
  Incremento: +9%
  (Sin contar ingresos extra de excesos de WhatsApp, que pueden agregar ~3-5% más)

Impacto adicional:

• Churn tiende a bajar: Profesionales solos pagan menos, menos incentivo a irse.
• Mayor margen: Los heavy users ahora pagan más proporcional a su uso.
• Cobertura de costos variables: El cobro por exceso de WhatsApp mejora el margen bruto.

Resumen ejecutivo

• Diagnóstico: Plan único desincentiva a los de bajo uso y subsidia a los grandes. El precio no se ajusta al valor percibido ni al uso real.
• Nueva estructura: Tres tiers claros, alineados al valor y al uso real, con cobro variable por WhatsApp.
• Beneficio: Menor churn, mejor segmentación, más margen, mejor cobertura de costos variables.
• Impacto: MRR puede subir +9% inmediato solo con migración, y más a medida que los heavy users crecen o exceden límites.

¿Te gustaría ver una proyección más detallada (por ejemplo, incluyendo ingresos por excesos WhatsApp), o alguna sugerencia sobre cómo comunicar la transición a los actuales clientes?

¡Claro! Aquí tienes un roadmap de 6 meses para tu plataforma de AI agents para pymes LATAM, priorizando los problemas más críticos y el crecimiento sostenible. El enfoque está en mejorar onboarding, retención y experiencia del usuario para alcanzar el objetivo de MRR y clientes pagos.

Mes 1: Diagnóstico Profundo & Quick Wins de Onboarding

Prioridades

• Reducir la fricción inicial es urgente, ya que el churn es altísimo por onboarding difícil.
• Documentar y entender en profundidad los principales bloqueos de usuarios.

Acciones

1. Entrevistas a actuales y ex-clientes beta
   • Objetivo: Mapear puntos de dolor en el onboarding y primeras semanas.
   • Justificación: Insight directo para priorizar cambios.
2. Auditoría UX rápida del onboarding actual (Designer + Founders)
   • Detectar pasos confusos y puntos críticos.
3. Simplificar el primer uso:
   • Prellenar una base de conocimiento de ejemplo para nuevos usuarios.
   • “Demo mode” para testear sin WhatsApp real.
4. Rediseñar copy, tutoriales y checklist de onboarding
   • Primer iteración ligera, videos cortos y tooltips.

Entregables

• Documentación de pain points y quick wins aplicados.
• Primer versión mejorada del onboarding.

Mes 2: Mejora del Motor Conversacional & Contexto

Prioridades

• Resolver el principal motivo de churn: el agente falla ante preguntas ambiguas o contextuales.

Acciones

1. Implementar manejo básico de contexto conversacional
   • Ej: guardar últimas 2-3 interacciones por usuario.
   • Mejoras simples: pedir clarificación cuando hay ambigüedad (“¿Te referís a X o Y?”).
2. Prueba A/B con clientes beta
   • Medir reducción de fallos y satisfacción.
3. Iterar base de conocimiento:
   • Soporte a FAQs con etiquetas temáticas.
   • Sugerencias de agrupación automática (primer prototipo, rule-based).

Entregables

• Motor con manejo de contexto básico en producción beta.
• Reporte de impacto vs. versión anterior.

Mes 3: Onboarding 2.0 & Self-Service Setup

Prioridades

• Automatizar y guiar el setup para reducir tiempo y dependencia de soporte.
• Enfasis en lograr onboarding <30 minutos.

Acciones

1. Wizard paso a paso para alta y configuración:
   • Integración guiada con WhatsApp Business (video y tutorial interactivo).
   • Importar base de conocimiento desde doc, excel o Google Drive.
2. Validación automática de setup (ejemplo: “tu bot está listo, probalo aquí”).
3. Feedback instantáneo sobre errores de carga de conocimiento.
4. Soporte en español vía chat y email (plantillas FAQ y triggers automáticos).

Entregables

• Onboarding autoasistido e integral (Wizard + validaciones).
• Tracking de tiempos reales de onboarding.

Mes 4: Go-to-Market, Primeros Clientes Pagos & Learning Loops

Prioridades

• Arrancar adquisición y conversión mientras se sigue puliendo el producto.
• Recoger feedback de nuevos usuarios pagos.

Acciones

1. Lanzamiento de versión “self-service” pública (sin founders en onboarding).
2. Campaña outbound dirigida (bases de datos de pymes en servicios, Argentina + Uruguay).
3. Promoción con oferta limitada (ej: 1 mes gratis, setup gratuito, etc.).
4. Implementar NPS y encuesta de salida para medir satisfacción y causas de churn.
5. Escalar soporte reactivo (FAQ, videos, soporte WhatsApp).

Entregables

• Primeros 10-15 clientes pagos onboardeados por sí mismos.
• Data clara sobre pasos de onboarding, errores y tiempo real.

Mes 5: Retención, Escalabilidad y Expansión

Prioridades

• Reducir churn y aumentar retención.
• Mejorar robustez y confiabilidad.

Acciones

1. Dashboard de métricas para clientes:
   • Volumen de chats, satisfacción, consultas no resueltas.
2. Alertas proactivas:
   • Notificar cuando el bot no responde bien o necesita revisión.
3. Mejorar manejo de contexto (v2):
   • Soporte para conversaciones más largas, histórico simple.
4. Capacitación y webinars:
   • Material educativo para clientes sobre “cómo sacarle el jugo” al bot.
5. Preparar integración con otros canales populares (Messenger, Webchat) si presupuesto y tiempo lo permiten.

Entregables

• Churn <20%.
• Retención mejorada (usuarios activos, menos tickets de soporte).

Mes 6: Optimización, Escala Comercial y Roadmap Futuro

Prioridades

• Escalar adquisición y afinar el producto para alcanzar los 50 clientes pagos.
• Sentar bases para próximos desarrollos.

Acciones

1. Campaña de referidos:
   • Descuento o mes gratis por cada amigo pyme referido.
2. Caso de éxito y testimonios:
   • Documentar resultados de mejores clientes.
3. Automatización de facturación y cobro.
4. Analítica avanzada:
   • Trazar journeys de usuario, identificar cuellos de botella.
5. Revisión general de performance y costos:
   • Optimizar infraestructura para escalar.
6. Recopilar feedback para siguientes features (integraciones, nuevas verticales).

Entregables

• 50 clientes pagos (MRR $7,450).
• Churn <10%.
• Roadmap siguiente semestre basado en datos y feedback.

Justificación de Prioridades

• Onboarding es lo más crítico: sin un proceso fácil, ningún cliente escalará ni se quedará.
• Conversaciones contextuales son la siguiente barrera para la retención y satisfacción.
• Crecimiento comercial debe empezar tan pronto el producto sea “self-service”, ya que la meta es ambiciosa pero viable con buena retención.
• Iteración rápida y ciclos cortos de feedback aseguran que el producto evolucione según la realidad del usuario.
• Balancear recursos: con solo 2 devs y budget limitado, priorizar features que impacten en retención y adquisición es vital.

¿Te gustaría ver un desglose de tareas por roles/semana o necesitas recomendaciones sobre stack, herramientas o canales de adquisición?

Asunto: ¿Te gustaría reducir el volumen de tickets repetitivos en soporte al cliente?

Hola [Nombre del CTO],

Soy [Tu Nombre] de Ikilabs, una consultora especializada en automatización y AI para empresas B2B en LATAM.

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Estuvimos tres semanas peleando con un bug de producción que perdía órdenes de forma aparentemente aleatoria. Después de mucho revisar logs y dudar de nuestra salud mental, descubrimos que el problema era un clásico race condition en el procesamiento paralelo de los webhooks de Stripe. Resulta que, cuando dos webhooks llegaban al mismo tiempo para el mismo pedido, ambos intentaban procesar y terminaban creando duplicados o pisándose el trabajo. La solución terminó siendo un lock distribuido usando Redis, con un SET NX y un TTL de 30 segundos. Paradójicamente, lo que más tiempo nos llevó no fue arreglar el bug, sino lograr reproducirlo en local de manera confiable. Desde entonces, cada vez que algo "falla aleatoriamente", lo primero que revisamos es si no nos está saludando algún problema de concurrencia.

Nuestra metodología

En Ikilabs, trabajamos junto a nuestros clientes bajo un proceso claro y orientado a resultados. Comenzamos con una semana de discovery en la que realizamos entrevistas con su equipo, mapeamos los procesos actuales e identificamos tanto oportunidades de mejora inmediatas como proyectos de mayor alcance. A continuación, dedicamos dos semanas a la construcción de un prototipo funcional utilizando datos reales de su organización. No presentamos mockups: el objetivo es mostrar un retorno concreto antes de avanzar con una inversión mayor.

Antes de poner en producción, iteramos en conjunto con usted a través de uno o dos ciclos de feedback y ajuste. En cada etapa, podrá ver y probar el producto, asegurando así que responde realmente a sus necesidades y expectativas.

Finalmente, todos nuestros proyectos incluyen 30 días de soporte post-lanzamiento sin costo adicional. Durante este periodo, resolvemos cualquier ajuste necesario para asegurar una transición fluida y acompañada. Así, usted sabe en cada momento qué esperar y cómo avanzamos juntos.

La mayoría de las empresas que contratan “AI consultants” terminan recibiendo un chatbot construido sobre ChatGPT y a eso le llaman transformación digital. El problema no es la tecnología, sino que casi nadie en la empresa tiene claro qué problema están resolviendo realmente.

En mi experiencia, siempre empezamos preguntando: “¿Qué hace tu equipo hoy que no debería hacer un humano?” Esa sola pregunta filtra el 80% de los proyectos que no tienen sentido.

Lo que realmente funciona es automatizar tareas repetitivas y concretas, no buscar “mejorar la experiencia del cliente” en abstracto. Los proyectos de AI que fracasan casi siempre lo hacen por falta de datos limpios, no por el modelo o la herramienta.

No se trata de sumar una capa de IA porque sí, ni de buscar innovación para la foto. La clave está en entender el proceso, identificar el trabajo innecesario y tener claro que, sin datos de calidad, ningún modelo va a salvar el proyecto.

Here’s the translation according to your requirements:

When two requests arrive at the same time and both try to update the same record, you run into a concurrency issue. The most common solution is optimistic locking: instead of locking the record while you update it, you keep track of the current state’s version, and when you attempt to write, you check that nobody else modified it in the meantime.

In TypeORM, this is handled with a version field in the entity. The UPDATE filters not just by id but also by version = :currentVersion. If the result affects 0 rows, someone else won the race—you throw an error and let the client retry.

What most tutorials don’t tell you is when not to use optimistic locking: when contention is high (lots of users frequently updating the same record), you’ll end up with a cascade of retries that can actually be worse than a pessimistic lock.