Gemini 2.5 Pro

Excelente. Este es un caso clásico y muy interesante. Aquí tienes mi análisis y plan de acción.

1. Diagnóstico: El Problema Real

El problema no es la falta de features, el precio o la usabilidad de forma aislada. El problema real es una falla fundamental en la propuesta de valor: tu producto, en su estado actual, genera más trabajo del que ahorra para tus clientes.

Los síntomas son claros:

• "Vuelvo a Excel porque es más rápido": Esta es la señal más crítica. Tu herramienta, diseñada para superar a Excel, es percibida como más lenta y engorrosa para la tarea principal. La carga manual producto por producto es el principal culpable.
• "Mi empleado no supo usarlo": Esto no es un problema del empleado, es un problema de diseño. El producto no es lo suficientemente intuitivo para su función principal, lo que añade una carga de capacitación para el dueño del negocio, quien precisamente compra el software para ahorrar tiempo.
• "No se conecta con mi punto de venta": El inventario no vive en un vacío. Se actualiza cuando se vende algo. Al no integrarse, obligas al cliente a hacer un doble trabajo: registrar la venta en su TPV (Terminal Punto de Venta) y luego registrar manualmente la baja de stock en tu plataforma. Estás añadiendo un paso a su flujo de trabajo en lugar de eliminarlo.
• "El precio no vale lo que obtengo": Esta es una consecuencia directa de los tres puntos anteriores. Si el producto me genera más trabajo, no es intuitivo y no se integra, por supuesto que $45/mes parece caro. El valor percibido es negativo.

En resumen: Tu SaaS está compitiendo contra Excel y está perdiendo en la dimensión más importante para un pequeño comerciante: la velocidad y la simplicidad para el trabajo diario.

2. Ocho Ideas Priorizadas para Reducir el Churn

Aquí tienes 8 ideas ordenadas por el impacto que espero que tengan en la retención. La estrategia es clara: primero, eliminar la fricción y el trabajo manual; segundo, aumentar el valor percibido.

| Prioridad | Idea | Señal que Ataca | Hipótesis de Impacto | Esfuerzo | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | Integración con TPV (Clip) | "No se conecta con mi punto de venta" | Game-Changer. Automatiza la tarea más frecuente (actualizar stock post-venta), eliminando el doble trabajo y convirtiendo el producto de un registro manual a una herramienta de automatización. Esto ataca la raíz del problema. | L | | 2 | Importación/Exportación Masiva (CSV/Excel) | "Volví a mi planilla de Excel" | Reduce drásticamente la barrera de entrada. Permite a un cliente con 500 productos estar operativo en 10 minutos en lugar de 5 horas. Hace que la migración inicial sea indolora y resuelve la queja nº1. | M | | 3 | Escaneo de Códigos de Barras (con cámara web/móvil) | "Excel es más rápido", "Mi empleado no supo usarlo" | Aumenta radicalmente la velocidad para encontrar un producto o darlo de alta. Es intuitivo, reduce errores y hace que la operación diaria se sienta moderna y eficiente. | S | | 4 | "Modo Empleado" Simplificado | "Mi empleado no supo usarlo" | Crea una vista ultra-simple con solo 2 funciones: buscar producto y ajustar stock. Elimina la curva de aprendizaje y el miedo del dueño a que el empleado "rompa algo". | M | | 5 | Onboarding Interactivo Guiado | "Mi empleado no supo usarlo" | Un tour guiado en la primera sesión que obliga al usuario a realizar las 3 tareas clave (ej: importar 1

Excelente perfil. Tu combinación de experiencia de dominio (contabilidad), red de contactos B2B y habilidades no-code es un punto de partida ideal para lanzar un producto AI de nicho rápidamente.

Aquí tienes 8 ideas de productos AI diseñadas específicamente para tu perfil y restricciones.

Idea 1: Clasificador Fiscal Inteligente

1. Nombre tentativo: DocuSort AI / Clasificador Fiscal
2. Cliente objetivo: Estudios contables pequeños (1-5 personas) que reciben la documentación de sus clientes pymes de forma desordenada (ej: una carpeta de Google Drive o un .zip con 100 PDFs de facturas, recibos, extractos, etc.).
3. El problema concreto que resuelve: Los contadores junior o los propios socios pierden horas cada mes clasificando manualmente cientos de documentos digitales por cliente. Es un trabajo tedioso, de bajo valor y propenso a errores.
   • Por qué AI lo resuelve mejor: Un modelo de AI (usando GPT-4o o similar con capacidad de visión) puede "leer" el contenido de cada PDF, identificar qué tipo de documento es (Factura A, B, C, Recibo de Sueldo, Extracto Bancario, Nota de Crédito), extraer datos clave (CUIT, fecha, importe total, IVA) y renombrar/mover los archivos a carpetas correctas automáticamente. Esto reduce el tiempo de clasificación de horas a minutos.
4. Modelo de revenue y precio: Suscripción mensual (SaaS). Precio de lanzamiento: USD $49/mes por estudio para procesar hasta 1,000 documentos/mes.
5. Cómo conseguir los primeros 5 clientes:
   • Contacta directamente a 10 contadores de tu red que sepas que tienen muchos clientes pyme.
   • Ofréceles procesar la documentación de uno de sus clientes de forma gratuita este mes.
   • Graba un video corto mostrando el "antes" (la carpeta desordenada) y el "después" (todo clasificado y con un Excel resumen). El ahorro de tiempo será evidente.
   • A los 5 más interesados, ofréceles un 50% de descuento por 6 meses a cambio de ser "founding partners" y darte feedback constante.
6. Riesgo principal: La precisión de la extracción de datos (especialmente el IVA en facturas complejas). El MVP debe incluir una interfaz de revisión simple para que el contador pueda validar rápidamente los datos extraídos por la AI antes de darlos por finales.

Idea 2: Analista de Contratos para Abogados

1. Nombre tentativo: ContratoCheck / LexSum AI
2. Cliente objetivo: Estudios jurídicos pequeños (1-4 abogados) que se especializan en derecho comercial o inmobiliario y revisan contratos estándar repetitivamente (locación, prestación de servicios, mutuos).
3. **El

¡Claro! Aquí tienes la implementación completa siguiendo la arquitectura y las convenciones que has especificado.

He dividido el código en los archivos correspondientes para que puedas ver claramente la separación de responsabilidades.

1. DTOs (Data Transfer Objects)

Estos archivos definen la forma de los datos que entran y salen de la aplicación.

src/users/dto/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, { message: 'Password must be at least 8 characters long' })
  password: string;
}

src/users/dto/user.dto.ts

import { User } from '../entities/user.entity';

// Clase plana sin decoradores, usada para transferir datos de forma segura (sin passwordHash)
export class UserDto {
  id: string;
  email: string;
  name:string;
  createdAt: Date;

  constructor(user: User) {
    this.id = user.id;
    this.email = user.email;
    this.name = user.name;
    this.createdAt = user.createdAt;
  }
}

2. Repository

Esta capa es la única que interactúa directamente con la base de datos a través del ORM. No contiene lógica de negocio.

src/users/user.repository.ts

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

// Define un tipo para los datos de creación para mayor claridad
type CreateUserData = {
  email: string;
  name: string;
  passwordHash: string;
};

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

  /**
   * Busca un usuario por su email.
   * @param email - El email del usuario a buscar.
   * @returns La entidad User o null si no se encuentra.
   */
  async findByEmail(email: string): Promise<User | null> {
    return this.ormRepository.findOneBy({ email });
  }

  /**
   * Crea y persiste un nuevo usuario en la base de datos.
   * @param userData - Los datos del usuario a crear.
   * @returns La entidad User recién creada.
   */
  async create(userData: CreateUserData): Promise<User> {
    const user = this.ormRepository.create(userData);
    return this.ormRepository.save(user);
  }
}

3. Service

Aquí reside la lógica de negocio principal: verificar si el email ya existe, hashear la contraseña y orquestar la creación del usuario.

src/users/user.service.ts

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

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

  async create(createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    const { email, name, password } = createUserDto;

    // 3. Service llama `userRepository.findByEmail(email)`
    const existingUser = await this.userRepository.findByEmail(email);
    if (existingUser) {
      throw new ConflictException('Email already registered');
    }

    // 4. Service hashea la password con bcrypt
    const saltRounds = 10;
    const passwordHash = await bcrypt.hash(password, saltRounds);

    // 5. Service llama `userRepository.create`
    const newUser = await this.userRepository.create({
      email,
      name,
      passwordHash,
    });

    // 6. Service retorna `UserDto`
    return new UserDto(newUser);
  }
}

Nota: Asegúrate de tener bcrypt y sus tipos instalados: npm install bcrypt npm install -D @types/bcrypt

4. Controller

El punto de entrada HTTP. Su única responsabilidad es recibir la solicitud, validarla (a través de pipes y DTOs), invocar al servicio y devolver la respuesta.

src/users/user.controller.ts

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

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

  @Post()
  @HttpCode(HttpStatus.CREATED)
  async create(@Body() createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    // 1. Controller recibe el body, valida con CreateUserDto (automáticamente por ValidationPipe)
    // 2. Controller llama `userService.create(dto)`
    const userDto = await this.userService.create(createUserDto);
    
    // 7. Controller retorna el UserDto con status 201
    return userDto;
  }
}

Resumen del Flujo

1. Una petición POST /users llega al UserController.
2. NestJS, a través del ValidationPipe (que debes configurar globalmente en tu main.ts), valida el body contra las reglas de CreateUserDto. Si falla, devuelve un error 400.
3. El método create del UserController llama a userService.create() pasándole el DTO validado.
4. El UserService comprueba si ya existe un usuario con ese email usando userRepository.findByEmail(). Si es así, lanza una ConflictException (que NestJS convierte en una respuesta 409).
5. Si no existe, el UserService hashea la contraseña.
6. Llama a userRepository.create() para guardar el nuevo usuario en la base de datos.
7. El UserRepository devuelve la entidad User completa (incluyendo id, createdAt, y passwordHash).
8. El UserService mapea la entidad User a un UserDto (omitiendo la passwordHash) y lo devuelve.
9. El UserController recibe el UserDto y lo envía como respuesta JSON con el código de estado 201 Created.

Esta implementación cumple rigurosamente con la arquitectura de 3 capas y las responsabilidades definidas para cada una.

¡Claro! Aquí tienes la implementación completa del servicio y los DTOs necesarios, siguiendo todas las reglas y buenas prácticas solicitadas.

He incluido class-validator y class-transformer en el SearchProductsDto ya que es una práctica estándar y muy recomendada en NestJS para validar y transformar los datos que llegan desde los query params de una petición HTTP.

1. DTOs

Primero, los Data Transfer Objects que definen la estructura de los datos de entrada y salida.

src/products/dto/product.dto.ts

// src/products/dto/product.dto.ts

import { Product } from '../entities/product.entity';

/**
 * DTO para representar un producto públicamente.
 * Excluye campos sensibles o internos como 'deletedAt'.
 */
export class ProductDto {
  id: string;
  name: string;
  description: string | null;
  price: number;
  stock: number;
  status: string;
  createdAt: Date;

  /**
   * Mapea una entidad Product a un ProductDto.
   * @param entity La entidad Product a transformar.
   * @returns Una instancia de ProductDto.
   */
  static fromEntity(entity: Product): ProductDto {
    const dto = new ProductDto();
    dto.id = entity.id;
    dto.name = entity.name;
    dto.description = entity.description;
    dto.price = Number(entity.price); // Aseguramos que sea un número
    dto.stock = entity.stock;
    dto.status = entity.status;
    dto.createdAt = entity.createdAt;
    return dto;
  }
}

src/products/dto/search-products.dto.ts

// src/products/dto/search-products.dto.ts

import { Type } from 'class-transformer';
import {
  IsEnum,
  IsInt,
  IsNumber,
  IsOptional,
  IsString,
  Max,
  Min,
} from 'class-validator';

export class SearchProductsDto {
  @IsOptional()
  @IsString()
  q?: string;

  @IsOptional()
  @IsEnum(['active', 'inactive', 'draft'])
  status?: 'active' | 'inactive' | 'draft';

  @IsOptional()
  @IsNumber()
  @Min(0)
  @Type(() => Number) // Transforma el string del query param a número
  minPrice?: number;

  @IsOptional()
  @IsNumber()
  @Min(0)
  @Type(() => Number)
  maxPrice?: number;

  @IsOptional()
  @IsString()
  sortBy?: string; // Se validará en el servicio

  @IsOptional()
  @IsEnum(['ASC', 'DESC'])
  sortOrder?: 'ASC' | 'DESC';

  @IsOptional()
  @IsInt()
  @Min(1)
  @Type(() => Number)
  page?: number;

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

src/products/dto/paginated-products.dto.ts

// src/products/dto/paginated-products.dto.ts

import { ProductDto } from './product.dto';

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

2. Servicio

Ahora, el servicio que contiene la lógica de negocio para la búsqueda.

src/products/products.service.ts

// src/products/products.service.ts

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

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

  /**
   * Busca productos con filtros dinámicos, ordenamiento y paginación.
   * @param query DTO con los parámetros de búsqueda.
   * @returns Una promesa con los productos paginados.
   */
  async search(query: SearchProductsDto): Promise<PaginatedProductsDto> {
    // 1. Desestructurar y establecer valores por defecto
    const {
      q,
      status,
      minPrice,
      maxPrice,
      sortOrder = 'DESC',
      page = 1,
      limit = 10,
    } = query;

    // 2. Validar y establecer el campo de ordenamiento
    const allowedSortBy = ['name', 'price', 'stock', 'createdAt'];
    const sortBy = allowedSortBy.includes(query.sortBy) ? query.sortBy : 'createdAt';

    // 3. Crear el QueryBuilder
    const qb = this.productRepository.createQueryBuilder('product');

    // 4. Aplicar filtro base: NUNCA mostrar registros eliminados
    qb.where('product.deletedAt IS NULL');

    // 5. Aplicar filtros dinámicos solo si se proporcionan
    if (q) {
      qb.andWhere(
        '(product.name ILIKE :q OR product.description ILIKE :q)',
        { q: `%${q}%` },
      );
    }

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

    if (minPrice !== undefined) {
      qb.andWhere('product.price >= :minPrice', { minPrice });
    }

    if (maxPrice !== undefined) {
      qb.andWhere('product.price <= :maxPrice', { maxPrice });
    }

    // 6. Aplicar ordenamiento
    qb.orderBy(`product.${sortBy}`, sortOrder);

    // 7. Aplicar paginación
    const offset = (page - 1) * limit;
    qb.skip(offset).take(limit);

    // 8. Ejecutar la consulta para obtener datos y el conteo total
    const [products, total] = await qb.getManyAndCount();

    // 9. Mapear entidades a DTOs
    const data = products.map((product) => ProductDto.fromEntity(product));

    // 10. Construir y devolver el objeto de paginación
    return {
      data,
      total,
      page,
      limit,
    };
  }
}

Resumen de la Implementación

1. DTOs Claros: Se han definido DTOs específicos para la entrada (SearchProductsDto), la salida (PaginatedProductsDto) y el ítem individual (ProductDto), promoviendo contratos de API claros y seguros.
2. Validación y Transformación: SearchProductsDto utiliza decoradores de class-validator y class-transformer para asegurar que los datos de entrada son correctos y tienen el tipo adecuado (ej. convierte strings de query params a números).
3. QueryBuilder Dinámico: El servicio construye la consulta SQL de forma incremental. Cada cláusula WHERE se añade con andWhere() solo si el filtro correspondiente está presente en el DTO, evitando consultas inneces

¡Excelente ejercicio! Aquí está el análisis y la corrección de los 5 bugs encontrados en el código.

Análisis y Corrección de Bugs

Bug 1: Lógica de paginación incorrecta

• Ubicación: Método findAll.

  const skip = page * limit; // ← aquí
  

• Explicación: La fórmula para calcular el skip (u offset) en una paginación es (página_actual - 1) * límite_por_página. El código actual calcula página * límite, lo que causa que en la primera página (page = 1) se salteen los primeros limit resultados, mostrando la segunda página en su lugar. Por ejemplo, con page=1 y limit=10, skip sería 10, omitiendo los primeros 10 registros que deberían ser mostrados.
• Corrección:

  const skip = (page - 1) * limit;
  

Bug 2: Soft delete no se filtra correctamente en findOne

• Ubicación: Método findOne.

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

• Explicación: Este método permite encontrar un producto por su ID, pero no verifica si el producto ha sido marcado como eliminado (deletedAt no es nulo). Esto rompe la lógica de "soft delete", ya que un producto que se considera borrado para el listado (findAll) todavía puede ser accedido directamente por su ID, lo que puede llevar a inconsistencias y comportamientos inesperados en la aplicación.
• Corrección: Se debe agregar la condición deletedAt: IsNull() para asegurar que solo se encuentren productos activos.

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

Bug 3: El error en softDelete expone información interna (Seguridad)

• Ubicación: Método softDelete.

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

• Explicación: Este es un bug de seguridad por exposición de información sensible. El mensaje de error revela detalles de la implementación interna de la base de datos, como el nombre de la tabla ("product"). Un atacante podría usar esta información para mapear la estructura de la base de datos y planificar ataques más sofisticados, como inyecciones SQL. Los mensajes de error de cara al cliente deben ser genéricos y no contener detalles de la arquitectura interna.
• Corrección: Se debe usar un mensaje de error genérico que sea útil para el cliente sin exponer detalles internos.

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

  Adicionalmente, para ser consistente, la búsqueda del producto a eliminar también debería filtrar por productos no eliminados.

  // Búsqueda corregida dentro de softDelete
  const product = await this.productRepository.findOne({ where: { id, deletedAt: IsNull() } });
  if (!product) {
    throw new NotFoundException(`Product with ID ${id} not found`);
  }
  

Bug 4: HTTP status code incorrecto en create (Arquitectura)

• Ubicación: Comentario sobre el método create.
• Explicación: Este es un bug de arquitectura. Si bien el servicio en sí no maneja los códigos de estado HTTP, su diseño influye en cómo lo hará el controlador. La creación de un nuevo recurso (como un producto) debería responder con un código de estado 201 Created, no el 200 OK por defecto para las respuestas POST en muchos frameworks. En NestJS, el decorador @Post() en un controlador ya devuelve 201 por defecto, por lo que el problema es más conceptual: es crucial que el desarrollador del controlador se asegure de que se respete esta convención de la API REST. El servicio está bien, pero el bug reside en la falta de garantía de que la capa superior (el controlador) se comporte correctamente.
• Corrección: No se requiere un cambio en el código del servicio. La corrección se aplicaría en el controlador que utiliza este servicio, asegurando que el endpoint de creación devuelva un 201. Por ejemplo:

  // En el archivo del controlador (e.g., product.controller.ts)
  import { Post, Body, HttpCode, HttpStatus } from '@nestjs/common';
  
  @Post()
  @HttpCode(HttpStatus.CREATED) // Opcional, ya que @Post() lo hace por defecto
  createProduct(@Body() createProductDto: CreateProductDto) {
    return this.productService.create(createProductDto);
  }
  

  La explicación es la clave para corregir este bug conceptual/arquitectónico.

Bug 5: Operación no atómica que arriesga la consistencia de datos

• Ubicación: Método transferStock.

  // ← dos saves separados sin transacción
  await this.productRepository.save(source);
  await this.productRepository.save(dest);
  

• Explicación: La transferencia de stock implica dos operaciones de escritura: reducir el stock del producto de origen y aumentarlo en el de destino. Al ejecutarse como dos save separados, la operación no es atómica. Si el primer save tiene éxito pero el segundo falla (por un error de red, caída de la base de datos, etc.), el stock se habrá restado del origen pero no se habrá sumado al destino. Esto deja la base de datos en un estado inconsistente y provoca una pérdida de stock en el sistema.
• Corrección: Ambas operaciones deben estar envueltas en una transacción de base de datos. Una transacción garantiza que todas las operaciones dentro de ella se completen con éxito (commit) o, si alguna falla, todas se reviertan (rollback), manteniendo la integridad de los datos. TypeORM facilita esto a través del entityManager.

  // Inyectar el EntityManager o usar el del repositorio
  await this.productRepository.manager.transaction(async (transactionalEntityManager) => {
    source.stock -= quantity;
    dest.stock += quantity;
    await transactionalEntityManager.save(source);
    await transactionalEntityManager.save(dest);
  });
  

Código Corregido Completo

Aquí está el servicio ProductService con todos los bugs corregidos y comentarios explicando los cambios.

import { Injectable, NotFoundException, BadRequestException } 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:
   * La fórmula de paginación para 'skip' ahora es (page - 1) * limit

¡Claro que sí! Aquí tienes la implementación completa del servicio y los DTOs siguiendo la arquitectura y las reglas que especificaste.

El código está organizado como si estuviera en una estructura de carpetas src/products/, con los DTOs en su propio subdirectorio.

1. DTOs (src/products/dto/)

Estos archivos definen las formas de los datos que entran y salen de tu API.

create-product.dto.ts

Define los datos necesarios para crear un nuevo producto.

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

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

  @IsString()
  @IsOptional()
  description?: string;

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

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

update-product.dto.ts

Usa PartialType para hacer que todos los campos de CreateProductDto sean opcionales, ideal para actualizaciones parciales.

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

export class UpdateProductDto extends PartialType(CreateProductDto) {}

(Nota: para usar PartialType, asegúrate de tener instalado @nestjs/mapped-types)

pagination-query.dto.ts

Define los parámetros de consulta para la paginación. Usamos @Type para asegurar la conversión de string (de la URL) a number antes de la validación.

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

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

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

(Nota: para usar @Type, asegúrate de tener instalado class-transformer)

product.dto.ts

Este es el DTO de respuesta. Es una clase plana que representa cómo se verá un producto cuando se devuelva al cliente, sin información sensible o interna.

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

paginated-products.dto.ts

Define la estructura de la respuesta para el listado paginado de productos.

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

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

2. Servicio (src/products/products.service.ts)

Este servicio contiene toda la lógica de negocio para gestionar productos, interactuando con la base de datos a través del repositorio de TypeORM. Cumple con la restricción de no saber nada sobre HTTP.

// src/products/products.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm';
import { Repository, IsNull } from 'typeorm';
import { Product } from './entities/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 productRepository: Repository<Product>,
  ) {}

  /**
   * Crea un nuevo producto en la base de datos.
   * @param createProductDto - Datos para crear el producto.
   * @returns El producto creado mapeado a ProductDto.
   */
  async create(createProductDto: CreateProductDto): Promise<ProductDto> {
    const newProduct = this.productRepository.create(createProductDto);
    const savedProduct = await this.productRepository.save(newProduct);
    return this.mapToDto(savedProduct);
  }

  /**
   * Encuentra todos los productos no eliminados, con paginación.
   * @param paginationQueryDto - Opciones de paginación (page, limit).
   * @returns Una lista paginada de

// This is your Prisma schema file,
// learn more about it in the docs: https://pris.ly/d/prisma-schema

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

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

// --------------------------------------
// Enums
// --------------------------------------

enum Role {
  OWNER
  ADMIN
  MEMBER
}

enum SubscriptionStatus {
  ACTIVE
  PAUSED
  CANCELLED
  TRIAL
}

enum InvoiceStatus {
  PENDING
  PAID
  FAILED
  REFUNDED
}

// --------------------------------------
// Models
// --------------------------------------

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         Role

  organizationId String
  organization   Organization @relation(fields: [organizationId], references: [id], onDelete: Cascade)

  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], onDelete: Cascade)

  planId String
  plan   Plan             @relation(fields: [planId], references: [id], onDelete: Restrict)

  status             SubscriptionStatus
  currentPeriodStart DateTime
  currentPeriodEnd   DateTime
  cancelledAt        DateTime?

  invoices Invoice[]

  createdAt DateTime @default(now())
  updatedAt DateTime @updatedAt

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

model Invoice {
  id             String        @id @default(cuid())
  amount         Decimal       @db.Decimal(10, 2)
  currency       String        @default("USD")
  status         InvoiceStatus
  paidAt         DateTime?
  dueDate        DateTime

  subscriptionId String
  subscription   Subscription  @relation(fields: [subscriptionId], references: [id], onDelete: Cascade)

  createdAt DateTime @default(now())

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

¡Claro! Aquí tienes la implementación completa del AuthGuard y los decoradores @Public y @Roles siguiendo la arquitectura que has descrito.

Este código está diseñado para ser colocado en un único archivo, por ejemplo src/auth/auth.guard.ts.

Código: auth.guard.ts

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

// --- Decoradores ---

/**
 * Clave de metadata para endpoints públicos.
 */
export const IS_PUBLIC_KEY = 'isPublic';

/**
 * Decorador para marcar un endpoint como público.
 * El AuthGuard no se aplicará a los endpoints marcados con @Public().
 */
export const Public = () => SetMetadata(IS_PUBLIC_KEY, true);

/**
 * Clave de metadata para los roles.
 */
export const ROLES_KEY = 'roles';

/**
 * Decorador para asignar roles requeridos a un endpoint.
 * Ejemplo: @Roles('admin', 'manager')
 * @param roles - Una lista de roles permitidos.
 */
export const Roles = (...roles: string[]) => SetMetadata(ROLES_KEY, roles);

// --- Guard ---

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

  /**
   * Método principal que determina si la solicitud actual está autorizada.
   * @param context - El contexto de ejecución de la solicitud.
   * @returns Un booleano que indica si la solicitud puede continuar.
   */
  async canActivate(context: ExecutionContext): Promise<boolean> {
    // 1. Verificar si el endpoint es público
    const isPublic = this.reflector.getAllAndOverride<boolean>(IS_PUBLIC_KEY, [
      context.getHandler(),
      context.getClass(),
    ]);

    if (isPublic) {
      // Si es público, permitir el acceso sin verificar el token.
      return true;
    }

    // 2. Extraer el token de la solicitud
    const request = context.switchToHttp().getRequest();
    const token = this.extractTokenFromHeader(request);

    if (!token) {
      throw new UnauthorizedException('No se proporcionó un token de autenticación');
    }

    try {
      // 3. Verificar el token y obtener el payload
      const payload = await this.jwtService.verifyAsync(token);
      // Adjuntamos el payload a la solicitud para que esté disponible
      // en los controladores (ej: req.user).
      request['user'] = payload;
    } catch (error) {
      // Si el token no es válido (expirado, malformado, etc.)
      throw new UnauthorizedException('Token inválido o expirado');
    }

    // 4. Verificar roles (si es necesario)
    const requiredRoles = this.reflector.getAllAndOverride<string[]>(ROLES_KEY, [
      context.getHandler(),
      context.getClass(),
    ]);

    if (requiredRoles) {
      const { user } = request;
      const hasRequiredRole = requiredRoles.some((role) => user.roles?.includes(role));

      if (!hasRequiredRole) {
        // Si el usuario no tiene el rol requerido, lanzar excepción de prohibido.
        throw new ForbiddenException('No tiene los permisos necesarios para acceder a este recurso');
      }
    }
    
    // Si todas las validaciones pasan, permitir el acceso.
    return true;
  }

  /**
   * Extrae el token del header 'Authorization'.
   * @param request - El objeto de la solicitud HTTP.
   * @returns El token JWT o undefined si no se encuentra.
   */
  private extractTokenFromHeader(request: Request): string | undefined {
    const [type, token] = request.headers.authorization?.split(' ') ?? [];
    return type === 'Bearer' ? token : undefined;
  }
}

Explicación del Código

1. Decoradores (@Public y @Roles):

   • Se definen y exportan las claves de metadata (IS_PUBLIC_KEY, ROLES_KEY) para evitar errores de tipeo.
   • @Public() es un decorador simple que usa SetMetadata para marcar un endpoint con isPublic: true.
   • @Roles(...roles) es un decorador que acepta un array de strings y los guarda en la metadata bajo la clave roles.

2. Clase AuthGuard:

   • Inyección de dependencias: El constructor inyecta JwtService para la lógica de JWT y Reflector para leer la metadata de los decoradores.
   • canActivate(context): Este es el corazón del guard.
     • Paso 1 (Público): Usa reflector.getAllAndOverride para buscar la metadata IS_PUBLIC_KEY. Esta función es muy útil porque busca tanto en el manejador de la ruta (método del controlador) como en la clase del controlador. Si encuentra la metadata, retorna true inmediatamente, saltándose el resto de las validaciones.
     • Paso 2 (Extracción de Token): Llama al método privado extractTokenFromHeader para obtener el token. Si no hay token, lanza UnauthorizedException.
     • Paso 3 (Verificación de Token): Usa jwtService.verifyAsync dentro de un bloque try...catch.
       • Si la verificación es exitosa, el payload decodificado del token se adjunta al objeto request en la propiedad user (request.user = payload).
       • Si falla (por ejemplo, token expirado o firma inválida), el catch se activa y lanza UnauthorizedException.
     • Paso 4 (Verificación de Roles): Después de una autenticación exitosa, se verifica la autorización.
       • Usa reflector de nuevo para obtener los requiredRoles.
       • Si no se definieron roles para la ruta, la validación termina y retorna true.
       • Si se definieron, comprueba que el array user.roles (que debe venir en el payload de tu JWT) contenga al menos uno (.some()) de los roles requeridos.
       • Si el usuario no tiene el rol necesario, lanza

¡Claro! Aquí tienes la implementación completa del módulo de autenticación siguiendo la arquitectura y los requisitos que has especificado.

He dividido el código en los 4 archivos solicitados: login.dto.ts, auth-response.dto.ts, auth.service.ts y auth.controller.ts.

1. DTOs

Estos son los objetos de transferencia de datos para la solicitud y la respuesta.

login.dto.ts

Este DTO valida el cuerpo de la solicitud POST /auth/login.

// src/auth/dto/login.dto.ts

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

export class LoginDto {
  @IsEmail({}, { message: 'El email debe ser un correo válido.' })
  email: string;

  @IsString()
  @MinLength(8, { message: 'La contraseña debe tener al menos 8 caracteres.' })
  password: string;
}

auth-response.dto.ts

Esta clase define la estructura de la respuesta exitosa.

// src/auth/dto/auth-response.dto.ts

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

2. Service

Aquí reside toda la lógica de negocio para la autenticación.

auth.service.ts

Este servicio se encarga de validar las credenciales del usuario y generar el token JWT.

// src/auth/auth.service.ts

import { Injectable, UnauthorizedException } from '@nestjs/common';
import { JwtService } from '@nestjs/jwt';
import * as bcrypt from 'bcrypt';

// Asumimos que estos DTOs y el UserService existen en las rutas correctas
import { UserService } from '../user/user.service'; // Ajusta esta ruta según tu estructura
import { LoginDto } from './dto/login.dto';
import { AuthResponseDto } from './dto/auth-response.dto';

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

  /**
   * Valida las credenciales del usuario y devuelve un token de acceso si son correctas.
   * @param loginDto - Objeto con email y password del usuario.
   * @returns Una promesa que resuelve a un objeto AuthResponseDto.
   * @throws UnauthorizedException si las credenciales son inválidas.
   */
  async login(loginDto: LoginDto): Promise<AuthResponseDto> {
    const { email, password } = loginDto;

    // 1. Buscar al usuario por su email
    const user = await this.userService.findByEmail(email);

    // 2. Si el usuario no existe, lanzar excepción
    if (!user) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid credentials');
    }

    // 3. Comparar la contraseña proporcionada con el hash almacenado
    const isPasswordMatching = await bcrypt.compare(password, user.passwordHash);

    // 4. Si las contraseñas no coinciden, lanzar la misma excepción por seguridad
    if (!isPasswordMatching) {
      throw new UnauthorizedException('Invalid credentials');
    }

    // 5. Si las credenciales son válidas, generar el payload y el token JWT
    const payload = { sub: user.id, email: user.email };
    const accessToken = await this.jwtService.signAsync(payload, {
      expiresIn: '7d', // La expiración también se puede configurar globalmente en el JwtModule
    });

    // 6. Construir y retornar la respuesta
    const expiresInSeconds = 7 * 24 * 60 * 60; // 604800

    return {
      access_token: accessToken,
      expiresIn: expiresInSeconds,
    };
  }
}

3. Controller

El controlador es el punto de entrada HTTP. Es responsable de recibir la solicitud, validarla y delegar la lógica al servicio.

auth.controller.ts

// src/auth/auth.controller.ts

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

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

  /**
   * Endpoint para la autenticación de usuarios.
   * Recibe email y password, y devuelve un token de acceso si son válidos.
   */
  @HttpCode(HttpStatus.OK) // Por defecto, POST devuelve 201, lo ajustamos a 200 OK
  @Post('login')
  async login(@Body() loginDto: LoginDto): Promise<AuthResponseDto> {
    // La validación del DTO (email, minLength) es manejada automáticamente por NestJS
    // gracias al ValidationPipe (que se asume configurado globalmente).
    return this.authService.login(loginDto);
  }
}

Resumen de la Implementación

1. AuthController: Define la ruta POST /auth/login. Usa el decorador @Body() para recibir y validar automáticamente el LoginDto. Llama al AuthService y devuelve su resultado.
2. AuthService:
   • Inyecta UserService y JwtService.
   • Busca al usuario por email.
   • Compara la contraseña usando bcrypt.compare.
   • Lanza una UnauthorizedException con el mensaje "Invalid credentials" si el usuario no existe o la contraseña es incorrecta. Es crucial usar el mismo mensaje en ambos casos para no dar pistas a posibles atacantes.
   • Si todo es correcto, crea el payload del JWT con sub (ID de usuario) y email.
   • Firma el token usando jwtService.signAsync.
   • Devuelve el AuthResponseDto con el access_token y el tiempo de expiración en segundos.
3. DTOs: LoginDto usa class-validator para las reglas de validación y AuthResponseDto define la estructura de la respuesta.

Esta solución cumple con todos los requisitos de tu solicitud de forma limpia y siguiendo las mejores prácticas de la arquitectura NestJS.

¡Claro! Aquí tienes la implementación completa del servicio de transferencia, incluyendo los DTOs solicitados y siguiendo todas las reglas de negocio y técnicas especificadas.

1. DTOs

Primero, los Data Transfer Objects para la entrada y la salida del método.

src/wallet/dto/transfer.dto.ts

import { IsNumber, IsPositive, IsUUID } from 'class-validator';
import { Type } from 'class-transformer';

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

  @IsUUID()
  toWalletId: string;

  @IsNumber({ maxDecimalPlaces: 2 }, { message: 'Amount must have at most 2 decimal places' })
  @IsPositive({ message: 'Amount must be a positive number' })
  @Type(() => Number) // Asegura la transformación del tipo para la validación
  amount: number;
}

src/wallet/dto/transfer-result.dto.ts

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

2. WalletService

Esta es la implementación del servicio que contiene la lógica de negocio principal para la transferencia.

src/wallet/wallet.service.ts

import {
  Injectable,
  BadRequestException,
  NotFoundException,
  ConflictException,
} from '@nestjs/common';
import { InjectDataSource } from '@nestjs/typeorm';
import { DataSource, In } from 'typeorm';
import { Wallet } from './wallet.entity'; // Asegúrate que la ruta sea correcta
import { TransferDto } from './dto/transfer.dto';
import { TransferResultDto } from './dto/transfer-result.dto';

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

  async transfer(dto: TransferDto): Promise<TransferResultDto> {
    // Regla 1: fromWalletId y toWalletId no pueden ser iguales
    if (dto.fromWalletId === dto.toWalletId) {
      throw new BadRequestException('Cannot transfer to the same wallet');
    }

    // La operación principal se ejecuta dentro de una transacción
    return this.dataSource.transaction(async (manager) => {
      const walletRepository = manager.getRepository(Wallet);

      // Buscamos ambas wallets en una sola consulta para mayor eficiencia
      const wallets = await walletRepository.findBy({
        id: In([dto.fromWalletId, dto.toWalletId]),
      });

      const fromWallet = wallets.find((w) => w.id === dto.fromWalletId);
      const toWallet = wallets.find((w) => w.id === dto.toWalletId);

      // Regla 2: Si alguna wallet no existe
      if (!fromWallet || !toWallet) {
        throw new NotFoundException('One or both wallets not found');
      }

      // Regla 3: Si el balance de la wallet origen es menor que el amount
      // TypeORM devuelve 'decimal' como string, es importante convertirlo a número.
      const fromWalletBalance = parseFloat(fromWallet.balance as any);
      if (fromWalletBalance < dto.amount) {
        throw new BadRequestException('Insufficient balance');
      }

      // --- Operaciones de actualización con Optimistic Locking ---

      // 1. Debitar de la wallet origen
      const debitResult = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({
          // Usamos una función para que TypeORM genere SQL (e.g., `balance = balance - ?`)
          // Esto evita race conditions donde leeríamos un valor obsoleto.
          balance: () => `balance - ${dto.amount}`,
          version: () => 'version + 1',
        })
        .where('id = :id AND version = :version', {
          id: fromWallet.id,
          version: fromWallet.version,
        })
        .execute();
      
      // Regla 5: Verificar que la actualización afectó exactamente a 1 fila
      if (debitResult.affected !== 1) {
        throw new ConflictException(
          'Concurrent modification detected on the source wallet. Please try again.',
        );
      }

      // 2. Acreditar a la wallet destino
      const creditResult = await manager
        .createQueryBuilder()
        .update(Wallet)
        .set({
          balance: () => `balance + ${dto.amount}`,
          version: () => 'version + 1',
        })
        .where('id = :id AND version = :version', {
          id: toWallet.id,
          version: toWallet.version,
        })
        .execute();

      // Regla 5: Verificar la actualización en la wallet destino
      if (creditResult.affected !== 1) {
        // Si esta operación falla, la transacción hará rollback automático del débito anterior.
        throw new ConflictException(
          'Concurrent modification detected on the destination wallet. Please try again.',
        );
      }
      
      // La transacción se completará exitosamente aquí.
      // Calculamos los nuevos balances para el DTO de respuesta.
      const newFromBalance = fromWalletBalance - dto.amount;
      const newToBalance = parseFloat(toWallet.balance as any) + dto.amount;

      return {
        fromWalletId: dto.fromWalletId,
        toWalletId: dto.toWalletId,
        amount: dto.amount,
        newFromBalance: parseFloat(newFromBalance.toFixed(2)),
        newToBalance: parseFloat(newToBalance.toFixed(2)),
        transferredAt: new Date(),
      };
    });
  }
}

Resumen de la Implementación

1. DTOs: Se crearon TransferDto con las validaciones requeridas usando class-validator y TransferResultDto para la respuesta.
2. Inyección de DataSource: El servicio recibe DataSource en su constructor, permitiendo el acceso directo a la gestión de transacciones.
3. Validaciones Previas: Las validaciones que no requieren acceso a la base de datos (como comparar los IDs) se realizan antes de iniciar la transacción para fallar rápidamente.
4. Transacción Atómica: Toda la lógica de lectura y escritura en la base de datos está envuelta en dataSource.transaction(). Si cualquier throw ocurre dentro del callback, TypeORM automáticamente ejecutará un ROLLBACK. Si finaliza sin errores, ejecutará un COMMIT.
5. Optimistic Locking:
   • Se leen las wallets para obtener su version actual.
   • La consulta UPDATE se construye con createQueryBuilder para poder añadir la condición AND version = :version en la cláusula WHERE.
   • Se incrementa la version junto con la actualización del balance.
   • Se verifica que result.affected sea 1. Si es 0, significa que otra transacción modificó la fila (y por lo tanto incrementó su version) entre nuestro SELECT y nuestro UPDATE, lo que dispara una ConflictException.
6. Manejo de Balances: Se utiliza la sintaxis de función () => 'balance - valor' en el método .set() para que la operación aritmética se realice directamente en la

¡Excelente! Este es un caso de refactoring clásico y muy importante para mantener una arquitectura de software limpia y escalable.

A continuación, te presento el código refactorizado siguiendo la arquitectura solicitada (Controller, Service, Repository, DTOs) y cumpliendo con todos los requerimientos.

1. Entidades (Sin cambios, pero separadas para mayor claridad)

Estos archivos no cambian, pero en una aplicación real estarían en su propio directorio, por ejemplo src/users/entities/.

user.entity.ts

import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, CreateDateColumn, OneToMany } from 'typeorm';
import { Order } from './order.entity'; // Suponiendo que Order también se separa

@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[];
}

order.entity.ts

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

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

  // Es buena práctica agregar la relación inversa también
  @ManyToOne(() => User, u => u.orders)
  user: User;
}

2. DTOs (Data Transfer Objects)

Estos archivos definen la "forma" de los datos que entran y salen de nuestra API.

dto/create-user.dto.ts

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

export class CreateUserDto {
  @IsEmail({}, { message: 'El email debe ser un correo válido.' })
  email: string;

  @IsString()
  @MinLength(2, { message: 'El nombre debe tener al menos 2 caracteres.' })
  name: string;

  @IsString()
  @MinLength(8, { message: 'La contraseña debe tener al menos 8 caracteres.' })
  password: string;
}

dto/user.dto.ts

import { User } from '../entities/user.entity';

// DTO para respuestas, asegurando que no se expongan datos sensibles.
export class UserDto {
  id: string;
  email: string;
  name: string;
  createdAt: Date;

  // Un constructor estático es un patrón útil para mapear desde una entidad.
  static fromEntity(user: User): UserDto {
    const dto = new UserDto();
    dto.id = user.id;
    dto.email = user.email;
    dto.name = user.name;
    dto.createdAt = user.createdAt;
    return dto;
  }
}

dto/user-with-orders.dto.ts

import { User } from '../entities/user.entity';

// DTO que extiende el UserDto base para añadir información extra.
export class UserWithOrdersDto extends UserDto {
  orderCount: number;

  static fromEntity(user: User): UserWithOrdersDto {
    const dto = new UserWithOrdersDto();
    dto.id = user.id;
    dto.email = user.email;
    dto.name = user.name;
    dto.createdAt = user.createdAt;
    dto.orderCount = user.orders?.length ?? 0;
    return dto;
  }
}

3. Repository

Esta capa se encarga exclusivamente de la comunicación con la base de datos.

users.repository.ts

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

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

  async findById(id: string): Promise<User | null> {
    // La relación 'orders' se carga aquí porque es un detalle de la consulta.
    return this.userRepo.findOne({
      where: { id },
      relations: ['orders'],
    });
  }

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

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

4. Service

Aquí reside toda la lógica de negocio. Orquesta las operaciones, pero no sabe nada de HTTP.

users.service.ts

import { Injectable, ConflictException } from '@nestjs/common';
import * as bcrypt from 'bcrypt';
import { UsersRepository } from './users.repository';
import { CreateUserDto } from './dto/create-user.dto';
import { UserDto } from './dto/user.dto';
import { UserWithOrdersDto } from './dto/user-with-orders.dto';

@Injectable()
export class UsersService {
  constructor(private readonly usersRepository: UsersRepository) {}

  async create(createUserDto: CreateUserDto): Promise<UserDto> {
    const existingUser = await this.usersRepository.findByEmail(createUserDto.email);
    if (existingUser) {
      // El Service puede lanzar excepciones de negocio.
      throw new ConflictException('Email already registered');
    }

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

    const newUser = await this.usersRepository.create({
      email: createUserDto.email,
      name: createUserDto.name,
      passwordHash: passwordHash,
    });

    // Retorna un DTO, nunca la entidad.
    return UserDto.fromEntity(newUser);
  }

  async findOneWithOrders(id: string): Promise<UserWithOrdersDto | null> {
    const user = await this.usersRepository.findById(id);

    if (!user) {
      // Retorna null si no se encuentra, como se especificó.
      return null;
    }

    // Retorna un DTO específico para esta consulta.
    return UserWithOrdersDto.fromEntity(user);
  }
}

5. Controller

La capa más externa. Es "delgada", su única responsabilidad es manejar el ciclo de vida de la request/response.

users.controller.ts

import { Controller, Post, Get, Param, Body, NotFoundException, HttpCode, ParseUUIDPipe } from '@nestjs/common';
import { UsersService } from './users.service';
import { CreateUserDto } from './dto/

¡Excelente caso de uso! Diseñar un prompt con Chain-of-Thought (CoT) es la estrategia ideal para este problema, ya que fuerza al LLM a seguir una secuencia lógica y a "mostrar su trabajo", lo que reduce drásticamente los errores en la aplicación de reglas complejas y condicionales.

Aquí tienes un prompt diseñado para esta tarea, que incluye el rol, las reglas, instrucciones explícitas de CoT, un ejemplo completo y la estructura final de salida.

Prompt para el LLM

Rol: Eres un analista de crédito senior de un banco. Tu tarea es evaluar de manera precisa y sistemática la elegibilidad de una empresa para un crédito empresarial, basándote en un conjunto de reglas estrictas. Debes razonar cada paso de tu evaluación antes de emitir un veredicto final.

Reglas de Elegibilidad:

1. Antigüedad Mínima: La empresa debe tener al menos 2 años de operación (antiguedad_operando >= 2).
2. Ingresos Anuales: Los ingresos anuales deben ser superiores a $500,000 USD (ingresos_anuales_usd > 500000).
3. Mora Reciente: No debe tener ninguna mora en los últimos 12 meses (moras_ultimos_12_meses == 0).
4. Ratio Deuda/Ingreso: Si la empresa tiene deuda existente (deuda_existente_usd > 0), el ratio deuda_existente_usd / ingresos_anuales_usd debe ser estrictamente menor a 0.4.
5. Excepción para PyMEs: Si la empresa es una PyME (numero_empleados < 50) y cumple todas las demás reglas, pero tiene exactamente 1 mora en su historial total (moras_historial_total == 1), puede ser considerada elegible. Sin embargo, este factor de riesgo eleva su tasa_riesgo a "media" como mínimo. Esta excepción no aplica si tiene moras en los últimos 12 meses (la regla #3 es mandatoria).
6. Regla Sector Construcción: Si la empresa pertenece al sector "construccion", siempre se requerirá una garantía adicional, sin importar si cumple o no con los otros criterios.

Instrucciones de Proceso (Chain-of-Thought):

Debes seguir rigurosamente los siguientes pasos y detallar tu razonamiento dentro de un bloque <razonamiento>:

1. Paso 1: Análisis de Datos: Revisa los datos de la empresa proporcionados en el JSON.
2. Paso 2: Evaluación Regla por Regla: Evalúa cada una de las 6 reglas en orden. Para cada regla, indica si la empresa la "Cumple" o "No Cumple" y explica brevemente por qué.
   • Para la regla #4, si aplica, muestra el cálculo del ratio.
3. Paso 3: Síntesis de Elegibilidad: Basado en la evaluación de las reglas, determina la elegibilidad general. La empresa es rechazada si falla en CUALQUIERA de las reglas 1, 2, 3 o 4.
4. Paso 4: Determinación de la Tasa de Riesgo:
   • rechazado: Si la empresa no es elegible.
   • baja: Si cumple todas las reglas (1-4) sin ninguna excepción y su ratio D/I es bajo (ej. < 0.2).
   • media: Si cumple todas las reglas, pero su ratio D/I está cerca del límite (ej. >= 0.2 y < 0.4) O si se le aplicó la excepción para PyMEs (regla #5).
   • alta: Si cumple los requisitos mínimos pero presenta múltiples factores de riesgo (ej. ratio D/I muy alto, antigüedad justa en el límite, etc.).
5. Paso 5: Determinación de Garantía Adicional: Aplica la regla #6. Si el sector es "construccion", requiere_garantia es true. De lo contrario, es false.
6. Paso 6: Construcción de Motivos: Crea un array de strings explicando las razones clave del veredicto. Incluye tanto los puntos positivos como los negativos.

Formato de Salida:

Después de tu bloque de razonamiento, proporciona la respuesta final EXCLUSIVAMENTE en el siguiente formato JSON, sin texto adicional.

{
  "elegible": boolean,
  "motivos": [string],
  "tasa_riesgo": "baja" | "media" | "alta" | "rechazado",
  "requiere_garantia": boolean
}

Ejemplo de Uso con el Prompt:

INPUT DEL SISTEMA:

{
  "nombre_empresa": "Innovatech Soluciones TI",
  "antiguedad_operando": 5,
  "ingresos_anuales_usd": 1200000,
  "moras_ultimos_12_meses

¡Excelente! Aquí tienes un prompt completo y robusto, diseñado para ser copiado y pegado directamente en el "System Prompt" de una API de LLM como las de OpenAI, Anthropic, o Google.

Eres un sistema experto de clasificación y análisis de tickets de soporte al cliente, altamente preciso y multilingüe. Tu función principal es leer un mensaje de un cliente (que puede estar en español, inglés o spanglish) y devolver SIEMPRE y ÚNICAMENTE un objeto JSON estructurado con tu análisis.

Formato de Salida Obligatorio: Tu respuesta debe ser un único objeto JSON válido, sin ningún texto adicional, explicaciones o preámbulos. La estructura del JSON debe ser la siguiente:

{
  "categoria": "string",
  "prioridad": "string",
  "sentimiento": "string",
  "requiere_humano": "boolean",
  "resumen_corto": "string"
}

Reglas de Clasificación:

1. categoria: Asigna una de las siguientes categorías predefinidas. No inventes nuevas categorías.

   • facturacion: Problemas con cobros, cargos duplicados, facturas, métodos de pago.
   • envio: Preguntas sobre el estado de un envío, paquetes perdidos, demoras, dirección de entrega.
   • producto_defectuoso: El artículo llegó dañado, no funciona, o no es como se describió.
   • consulta_general: Preguntas sobre características del producto, horarios, políticas, que no encajan en otras categorías.
   • cancelacion: El cliente desea cancelar un pedido, una suscripción o su cuenta.
   • fraude: El cliente reporta un cargo no reconocido, sospecha de robo de cuenta o actividad maliciosa.

2. prioridad: Asigna una de las siguientes prioridades basándote en la urgencia y el impacto.

   • critica: Casos de fraude, problemas de seguridad, o situaciones que requieren acción inmediata para prevenir pérdidas financieras o de datos.
   • alta: Producto defectuoso que impide el uso, envíos perdidos, o problemas de facturación que impiden al cliente usar un servicio esencial.
   • media: Demoras en envíos, solicitudes de cancelación estándar, preguntas complejas sobre facturación.
   • baja: Consultas generales, preguntas sobre características, feedback.

3. sentimiento: Analiza el tono del mensaje.

   • positivo: El cliente está contento, agradecido o da feedback positivo.
   • neutral: El cliente hace una pregunta de forma objetiva, sin una carga emocional clara.
   • negativo: El cliente está enojado, frustrado, decepcionado o usa lenguaje fuerte.

4. requiere_humano: Decide si el ticket necesita intervención humana.

   • true: Si el mensaje es muy ambiguo, incompleto, el sentimiento es extremadamente negativo, menciona acciones legales, o si la IA no puede determinar con alta confianza la categoría o la acción a seguir.
   • false: Si la solicitud es clara, directa y podría ser manejada por una respuesta automática o un bot de primer nivel.

5. resumen_corto: Crea un resumen conciso (máximo 15 palabras) que capture la esencia del problema del cliente. El resumen debe estar en el idioma principal del mensaje de entrada (español o inglés).

Manejo de Casos Especiales:

• Ambigüedad/Incompletitud: Si un mensaje es demasiado vago o corto para ser clasificado (ej. "ayuda", "no funciona"), asigna la categoría consulta_general, prioridad media, y establece requiere_humano en true.
• Multilingüismo: Procesa el texto sin importar si está en español, inglés o una mezcla (spanglish). Las claves del JSON siempre deben ser las definidas, pero el valor de resumen_corto debe reflejar el idioma del input.

Ejemplos (Few-Shot Learning):

INPUT: "Me acaba de llegar un cargo a mi tarjeta de un monto que no reconozco para nada, creo que me robaron los datos. Necesito que bloqueen esto urgentemente por favor AYUDA!!!"

OUTPUT:

{
  "categoria": "fraude",
  "prioridad": "critica",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "Cliente reporta cargo no reconocido y posible fraude, solicita acción urgente."
}

INPUT: "Hey, mi delivery was supposed to arrive yesterday y nada. En el tracking dice 'en camino' but no se mueve. Can you check que pasa? Gracias."

OUTPUT:

{
  "categoria": "envio",
  "prioridad": "media",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": false,
  "resumen_corto": "Cliente pregunta por un envío retrasado que no muestra movimiento en el tracking."
}

INPUT: "problema"

OUTPUT:

{
  "categoria": "consulta_general",
  "prioridad": "media",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": true,
  "resumen_corto": "El cliente reporta un problema no especificado."
}

INPUT: "The headphones I received have a buzzing sound in the right ear. I tried them on two different devices. I want a replacement."

OUTPUT:

{
  "categoria": "producto_defectuoso",
  "prioridad": "alta",
  "sentimiento": "negativo",
  "requiere_humano": false,
  "resumen_corto": "Cliente recibió audífonos con un sonido defectuoso y solicita un reemplazo."
}

NOTA PARA EL DESARROLLADOR: Para obtener resultados consistentes y predecibles, utiliza una temperatura de 0 para este prompt.

¡Excelente iniciativa! El prompt "Ayúdame con el email" es el ejemplo perfecto de por qué los resultados pueden ser inconsistentes. Es demasiado abierto y obliga al LLM a adivinar el 99% de lo que necesitas.

Para hacerlo "production-ready", lo convertiremos en una plantilla estructurada que guíe al modelo hacia el resultado exacto que buscas.

El Prompt Mejorado (Production-Ready)

Aquí tienes una versión robusta y estructurada. Los operadores solo tendrían que llenar la sección [DATOS DEL CASO].

# ROL Y OBJETIVO
Actúa como un agente de soporte al cliente experto para nuestra empresa de ecommerce, [Nombre de tu Empresa]. Tu objetivo es redactar un borrador de email listo para enviar a un cliente. El tono debe ser profesional, resolutivo y, sobre todo, empático.

# INSTRUCCIONES DE TONO Y ESTILO
1.  **Empatía primero:** Comienza reconociendo el problema y validando la frustración del cliente. Usa frases como "Entiendo perfectamente tu preocupación" o "Lamento mucho los inconvenientes que esto te ha causado".
2.  **Claridad y concisión:** Explica la situación y la solución de forma clara y directa, sin jerga técnica.
3.  **Tono resolutivo:** Enfócate en la solución o los próximos pasos, no solo en el problema. El cliente debe sentir que estás a cargo y lo estás ayudando.
4.  **Profesionalismo:** Mantén un lenguaje cortés y respetuoso en todo momento.

# REGLAS DE FORMATO Y CONTENIDO
-   La respuesta debe ser un email completo: saludo, cuerpo del mensaje y despedida.
-   **No utilices placeholders** como `[Nombre del Cliente]` o `[Número de Pedido]` en la respuesta final. Integra la información proporcionada directamente en el texto.
-   El email debe estar listo para copiar y pegar. No incluyas notas para el operador ni texto introductorio como "Aquí tienes un borrador...".
-   Firma el email como "El equipo de [Nombre de tu Empresa]".

# DATOS DEL CASO (A completar por el operador)
-   **Nombre del cliente:** [Escribe aquí el nombre del cliente]
-   **Número de pedido (si aplica):** [Escribe aquí el número de pedido]
-   **Tipo de reclamo:** [Envío / Devolución / Pago]
-   **Resumen del problema del cliente:** [Describe brevemente el problema reportado por el cliente]
-   **Solución o próximos pasos a comunicar:** [Describe la acción que se ha tomado o que el cliente debe tomar. Sé específico.]

# EMAIL A REDACTAR:

¿Por qué este nuevo prompt es mucho mejor?

1. Rol Definido (# ROL Y OBJETIVO): Le dice al LLM exactamente quién es ("agente de soporte experto") y para qué empresa trabaja. Esto establece el contexto fundamental.
2. Instrucciones Claras (# INSTRUCCIONES DE TONO Y ESTILO): Desglosa conceptos ambiguos como "empático" en acciones concretas ("Comienza reconociendo el problema", "Usa frases como...").
3. Reglas Inquebrantables (# REGLAS DE FORMATO Y CONTENIDO): Elimina la variabilidad. La regla de "No utilices placeholders en la respuesta final" es crucial para que el resultado sea "listo para enviar".
4. Contexto Estructurado (# DATOS DEL CASO): En lugar de que el operador escriba un párrafo libre, lo obliga a proporcionar la información clave de manera estructurada. Esto facilita que el LLM identifique y use correctamente cada dato (nombre, pedido, problema, solución).
5. Llamada a la acción clara (# EMAIL A REDACTAR:): Es el disparador final que le dice al modelo "con todo lo anterior, genera el email ahora".

Ejemplos de Uso en Producción

Imagina que un operador recibe los siguientes casos. Solo necesita llenar la sección de [DATOS DEL CASO].

Ejemplo 1: Envío Demorado

# DATOS DEL CASO (A completar por el operador)
-   **Nombre del cliente:** Ana Pérez
-   **Número de pedido:** 987654
-   **Tipo de reclamo:** Envío
-   **Resumen del problema del cliente:** El paquete figura como entregado desde hace 2 días pero ella no lo ha recibido.
-   **Solución o próximos pasos a comunicar:** Hemos contactado a la paquetería. Abrieron una investigación (caso #C12345) y nos darán una respuesta en 48 horas hábiles. Le informaremos en cuanto tengamos novedades.

Resultado Esperado del LLM:

Asunto: Sobre tu pedido 987654

Hola, Ana:

Soy [Nombre del Agente] del equipo de [Nombre de tu Empresa].

Entiendo perfectamente tu preocupación al ver que tu pedido 987654 figura como entregado sin haberlo recibido. Lamento mucho los inconvenientes y la incertidumbre que esto te ha causado.

Ya hemos tomado cartas en el asunto. Nos pusimos en contacto directamente con la empresa de paquetería y hemos abierto un caso de investigación formal con el número de referencia C12345. Nos han informado que nos darán una actualización en un plazo máximo de 48 horas hábiles.

No te preocupes, estaremos siguiendo tu caso de cerca y te contactaremos de inmediato en cuanto tengamos novedades por parte de ellos.

Agradecemos tu paciencia mientras resolvemos esto.

Saludos cordiales,

El equipo de [Nombre de tu Empresa]

Ejemplo 2: Devolución y Reembolso

# DATOS DEL CASO (A completar por el operador)
-   **Nombre del cliente:** Carlos Rodríguez
-   **Número de pedido:** 112233
-   **Tipo de reclamo:** Devolución
-   **Resumen del problema del cliente:** Recibió el producto (una camiseta) pero la talla es incorrecta. Quiere devolverla y obtener un reembolso.
-   **Solución o próximos pasos a comunicar:** Su solicitud de devolución fue aprobada. Debe imprimir la guía de envío adjunta, pegar la etiqueta en el paquete y llevarlo a la sucursal de la paquetería más cercana. El reembolso se procesará en 3-5 días hábiles después de que recibamos el paquete.

Resultado Esperado del LLM:

Asunto: Instrucciones para la devolución de tu pedido 112233

Hola, Carlos:

Gracias por contactarnos. Lamentamos mucho que la talla de la camiseta de tu pedido 112233 no fuera la correcta.

Buenas noticias: tu solicitud de devolución ha sido aprobada. Para proceder, solo necesitas seguir estos sencillos pasos:

1. Imprime la guía de envío que hemos adjuntado a este correo.
2. Pega la etiqueta de devolución de forma visible en el exterior del paquete.
3. Lleva el paquete a tu sucursal de la paquetería más cercana.

Una vez que recibamos el producto en nuestro almacén, procesaremos tu reembolso completo. Normalmente, este proceso toma entre 3 y 5 días hábiles para reflejarse en tu método de pago original.

Si tienes alguna otra duda, aquí estamos para ayudarte.

Saludos cordiales,

El equipo de [Nombre de tu Empresa]

Implementación

En tu sistema interno, puedes presentar este prompt como un formulario con campos de texto para que el operador llene Nombre del cliente, Número de pedido, etc. Al hacer clic en "Generar Email", el sistema concatena todo en el formato que te mostré y lo envía a la API del LLM.

¡Excelente! Aquí tienes una estrategia Go-to-Market (GTM) detallada para los próximos 90 días, diseñada específicamente para tu producto, mercado y recursos actuales.

Resumen Ejecutivo de la Estrategia

El objetivo para los próximos 90 días es validar un modelo de adquisición de clientes replicable y de bajo costo, apalancándonos en el activo más grande que tienen: un producto que los usuarios activos aman (NPS de 72). La estrategia se centrará en construir confianza y prueba social dentro de las comunidades donde ya viven sus clientes potenciales, transformando a los primeros usuarios en un motor de crecimiento.

1. Los 3 Canales GTM Principales (y su justificación)

Dado el presupuesto nulo y la naturaleza comunitaria del mercado, los canales deben ser orgánicos, de alto contacto y orientados a generar confianza.

Canal 1: Marketing de Comunidad y Outreach Directo (Community-Led Growth)

• Descripción: Infiltrarse y participar activamente en las comunidades online donde los contadores pasan su tiempo (grupos de LinkedIn, foros de colegios profesionales, posiblemente grupos de WhatsApp/Telegram). No se trata de vender, sino de aportar valor, responder preguntas y posicionarse como expertos que entienden sus problemas.
• Justificación:
  • Costo Cero: Solo requiere tiempo y esfuerzo de los fundadores.
  • Targeting Preciso: Van directamente a donde está el público objetivo, eliminando el desperdicio.
  • Construcción de Confianza: Los contadores confían en sus pares. Al participar en sus conversaciones, construyen una reputación antes de pedir la venta. El ciclo de compra corto se activa cuando la confianza ya está establecida.

Canal 2: Programa de Referidos y Casos de Éxito (Social Proof Amplification)

• Descripción: Sistematizar el boca a boca. Crear un programa de referidos simple y atractivo para los 6 clientes activos y felices, y convertir sus experiencias en contenido (casos de éxito, testimonios).
• Justificación:
  • Apalancamiento del NPS: Un NPS de 72 es una señal clarísima de que los usuarios están dispuestos a recomendar. Es el activo más potente y económico que tienen.
  • Costo de Adquisición (CAC) más bajo: Un referido es el lead más calificado y barato que se puede conseguir.
  • Prueba Social Irrefutable: Un contador que le dice a otro "esto me ahorró 15 horas al mes" es infinitamente más poderoso que cualquier anuncio.

Canal 3: Marketing de Contenidos de Nicho (SEO enfocado en el dolor)

• Descripción: Crear contenido útil y específico que responda a las preguntas y dolores que un contador "googlea" en su día a día. Ej: "Cómo automatizar reporte de retenciones AFIP", "Plantilla para informe financiero a cliente", "Mejor software para contadores en México 2024".
• Justificación:
  • Motor de Inbound a Largo Plazo: Aunque el SEO tarda, empezar ahora construye un activo que generará leads calificados de forma gratuita en el futuro (como los 3 de México que ya llegaron).
  • Demostración de Expertise: Posiciona a la empresa como una autoridad en la materia, lo que genera confianza y justifica el precio.
  • Material para otros canales: Cada artículo o guía se convierte en munición para compartir en las comunidades de LinkedIn (Canal 1).

2. Acciones Concretas Semana a Semana (Primeros 30 días)

El objetivo del primer mes es activar los canales y conseguir las primeras 5-8 ventas a través de ellos.

Semana 1: Fundación y Activación de Clientes Actuales

• Canal Referidos:
  • [ ] Llamar personalmente a cada uno de los 6 clientes activos. Agradecerles, preguntarles qué es lo que más les gusta y pedirles un testimonio corto (una o dos frases).
  • [ ] Diseñar una oferta de referidos simple: "Por cada colega que traigas y se convierta en cliente, ambos reciben un mes gratis". Comunicarla en esa misma llamada.
• Canal Comunidad:
  • [ ] Identificar y solicitar unirse a los 10 grupos de LinkedIn más activos para contadores en Argentina y 5 en México.
  • [ ] Crear un perfil de LinkedIn personal (de los fundadores) optimizado que hable de "ayudar a contadores a automatizar tareas repetitivas".
• Canal Contenido:
  • [ ] Definir 4 temas para artículos de blog basados en las conversaciones con los clientes activos. Ejemplo: "El costo oculto de los reportes manuales: ¿cuántas horas pierdes al mes?".

Semana 2: Aportar Valor y Generar Prueba Social

• Canal Comunidad:
  • [ ] Empezar a participar en los grupos: responder 2-3 preguntas de otros miembros por día. No vender, solo ayudar.
  • [ ] Publicar un post de valor (sin link) en los grupos. Ejemplo: una encuesta como "¿Cuál es la tarea administrativa que más odian hacer cada mes?".
• Canal Referidos:
  • [ ] Publicar los testimonios obtenidos en la web y en el perfil de LinkedIn de la empresa. Etiquetar a los contadores si es posible.
• Canal Contenido:
  • [ ] Escribir y publicar el primer artículo del blog. Compartirlo en los perfiles personales de LinkedIn y en los grupos con un texto como: "Muchos colegas me comentan sobre este problema, así que escribí algunas ideas para solucionarlo. Espero les sirva."

Semana 3: El "Soft Pitch" y Primeros Contactos en México

• Canal Comunidad:
  • [ ] Hacer un post de "soft pitch" en los grupos más relevantes: "Hola a todos, con mi socio (ambos [background relevante]) creamos una herramienta para automatizar X, Y, Z porque estábamos cansados de [dolor]. Ya está ayudando a varios colegas a ahorrar +10hs/mes. Si a alguien le interesa ver cómo funciona en 15 min, sin compromiso, comente 'info' o envíeme un DM".
• Canal Contenido:
  • [ ] Grabar un video de 2 minutos (Loom es ideal) mostrando el "momento mágico" del producto: cómo se conecta a AFIP/SAT y genera un reporte en segundos. Publicarlo en LinkedIn.
• Acción Especial México:
  • [ ] Contactar a los 3 contadores mexicanos. Ofrecerles una demo personalizada y una oferta especial de "Founding Partner" en México (ej: 30% de descuento los primeros 6 meses) a cambio de feedback detallado y un futuro caso de éxito.

**Semana 4: Medir,

¡Excelente iniciativa! Rediseñar el pricing es una de las palancas de crecimiento más potentes para un SaaS. Aquí tienes un análisis completo y una propuesta detallada para tu producto.

1. Diagnóstico del Problema con el Pricing Actual

Tu pricing actual de "talla única" ($49/mes) es la causa principal de tu alto churn (8%). El problema se puede desglosar en dos puntos clave, confirmados por tus propios datos:

1. Falta de Alineación con el Valor Percibido: El modelo de precio único ignora que tienes segmentos de clientes muy diferentes.
   • Para el profesional solo (tu "bottom 30%"): $49/mes es demasiado caro. No usan las funciones de equipo y tienen un volumen bajo de pacientes. Su alternativa es un competidor más barato ($29/mes) o incluso una agenda de papel/Excel. Para ellos, el valor que reciben no justifica el costo. Esto explica el 60% que dice "es caro para lo que uso" y el 25% que "no usa todas las features".
   • **Para

¡Excelente! Aquí tienes un roadmap detallado de 6 meses para tu plataforma, diseñado para atacar los problemas críticos y alcanzar los objetivos de negocio.

Visión General y Estrategia

El roadmap se estructura en tres fases de dos meses cada una, con un enfoque claro en resolver los problemas más urgentes primero para construir una base sólida antes de escalar.

• Fase 1 (Meses 1-2): Supervivencia y Estabilización. El foco absoluto es reducir el churn y hacer el producto usable. Sin esto, cualquier esfuerzo de ventas es inútil. El objetivo es que un cliente pueda llegar, entender y poner en marcha su agente sin frustración.
• Fase 2 (Meses 3-4): Mejora del Valor Core. Una vez que los clientes se quedan, debemos asegurarnos de que el producto cumple su promesa principal: un agente de IA que realmente ayuda. Aquí mejoramos la inteligencia y las capacidades del agente.
• Fase 3 (Meses 5-6): Crecimiento y Expansión. Con un producto estable y valioso, nos enfocamos en añadir funcionalidades que justifiquen el precio, aumenten el valor percibido y faciliten la venta a nuevos clientes.

Roadmap Detallado por Mes

Mes 1: "Operación Supervivencia: Onboarding y Retención"

Objetivo del mes: Reducir la fricción del setup a cero y detener la sangría de clientes. Atacar la causa raíz del churn del 40%.

• Prioridad #1: Rediseño del Flujo de Onboarding (UX/UI + Dev)

  • Qué: Crear un asistente paso a paso (wizard) que guíe al usuario desde el registro hasta tener el agente activo en WhatsApp.
  • Pasos:
    1. Conexión Simplificada a WhatsApp API: Crear una guía visual interactiva. Detectar errores comunes y dar soluciones claras (ej: "Parece que tu número no está verificado en Meta Business").
    2. Carga de Conocimiento Guiada: En lugar de un campo de texto plano, ofrecer plantillas por industria (ej: "Preguntas Frecuentes para un Estudio Jurídico"). Permitir subir un PDF/DOC y extraer el texto automáticamente.
    3. Testeo Instantáneo: Integrar un "playground" en la web para que el cliente pueda chatear con su agente y probarlo antes de conectarlo a WhatsApp.
  • Justificación: Ataca directamente el feedback de "setup inicial demasiado difícil". Un onboarding de <30 mins es el objetivo principal y la clave para la retención.

• Prioridad #2: Mejoras en la Base de Conocimiento v1.1 (Dev)

  • Qué: Permitir un formato simple de Pregunta/Respuesta (Q&A) además del texto plano.
  • Justificación: El texto plano es propenso a errores de interpretación por la IA. Un formato Q&A es más estructurado y dará respuestas más precisas de inmediato, mejorando la calidad del agente con bajo esfuerzo de desarrollo.

• Recursos: Designer UX (100% enfocado en el wizard de onboarding), 2 Developers (1 en frontend del wizard, 1 en backend de carga de conocimiento y conexión API).

Mes 2: "Fundamentos Sólidos y Primera Venta"

Objetivo del mes: Validar las mejoras con los clientes beta, convertirlos a pago y darles visibilidad sobre el rendimiento del agente.

• Prioridad #1: Dashboard de Usuario v1 (Dev)

  • Qué: Una pantalla principal simple que muestre métricas clave.
  • Métricas:
    • Número de conversaciones iniciadas.
    • Preguntas respondidas exitosamente.
    • Historial de conversaciones para revisar.
  • Justificación: El cliente necesita ver que el producto está funcionando y entregando valor. Sin visibilidad, el valor es abstracto. Esto justifica el pago.

• Prioridad #2: Integración de Pagos (Dev)

  • Qué: Integrar una pasarela de pago (ej. Stripe o Mercado Pago para LATAM) para manejar suscripciones de $149/mes.
  • Justificación: Esencial para alcanzar el objetivo de MRR. No podemos tener 50 clientes pagos si no podemos cobrarles.

• Prioridad #3: Sistema de Feedback en Conversaciones (Dev)

  • Qué: Añadir botones de "pulgar arriba/abajo" a las respuestas del agente en el historial de conversaciones del dashboard.
  • Justificación: Nos dará datos cruciales y de bajo costo para entender dónde falla el agente. Esta información será la base para las mejoras de IA del Mes 3.

Mes 3: "El Agente Inteligente: Mejorando el Core AI"

Objetivo del mes: Abordar el segundo problema principal: la calidad de las respuestas en conversaciones complejas.

• Prioridad #1: Implementar Memoria Conversacional (Contexto) (Dev)

  • Qué: Hacer que el agente recuerde los últimos 3-5 mensajes de la conversación para entender el contexto.
  • Ejemplo:
    • Usuario: "¿Tienen citas disponibles?"
    • Agente: "Sí, para qué especialidad?"
    • Usuario: "Cardiología"
    • Agente (con contexto): "Ok, para cardiología tengo turnos el..."
  • Justificación: Resuelve directamente el problema de "falla cuando se requiere contexto". Es un salto cualitativo enorme en la percepción de inteligencia del agente.

• Prioridad #2: Manejo de Ambigüedad y Escalada a Humano (Dev)

  • Qué: Programar al agente para que, cuando no sepa una respuesta con alta confianza, responda algo como: "No estoy seguro de cómo responder a eso. ¿Quieres que notifique a un humano para que te contacte?".
  • Implementación: Crear un sistema de notificaciones (email o webhook simple) al dueño del negocio con el chat que requiere atención.
  • Justificación: Es mejor no responder que responder mal. Esto genera confianza en el usuario final y le da una herramienta de control al cliente.

Mes 4: "Empoderando al Cliente: Autogestión y Control"

Objetivo del mes: Darle al cliente herramientas para que pueda mejorar y personalizar su agente sin ayuda.

• Prioridad #1: Editor Visual de la Base de Conocimiento (UX/UI + Dev)
  • Qué: Una interfaz gráfica donde

Claro, aquí tienes una versión del post lista para publicar, respetando todas tus indicaciones.

Veo un patrón recurrente: muchas empresas contratan consultores de IA y terminan con un chatbot sobre ChatGPT, llamándolo transformación digital.

Mi experiencia me dice que el problema casi nunca es la tecnología. Es que internamente nadie tiene claro qué problema real se está intentando resolver. Por eso, nosotros siempre arrancamos con la misma pregunta: "¿Qué hace tu equipo hoy que no debería estar haciendo un humano?".

Esa simple pregunta filtra el 80% de los proyectos que no tienen sentido.

Lo que sí funciona es enfocarse en automatizar tareas repetitivas y concretas, no en objetivos abstractos como "mejorar la experiencia del cliente".

Al final, la mayoría de los proyectos de IA que fracasan no lo hacen por el modelo, sino por la falta de datos limpios y bien estructurados desde el inicio.

Claro, acá tenés la traducción con el tono y los requisitos solicitados:

When two requests come in at the same time and both attempt to modify the same record, you have a concurrency problem. The most common solution is optimistic locking: rather than locking the record while you modify it, you save a version of its current state. When you're ready to write your changes, you verify that no one else has modified it in the meantime.

In TypeORM, this is implemented with a version field on the entity. The UPDATE statement filters not only by id but also by version = :currentVersion. If zero rows are affected, it means someone else won the race—you throw an error, and the client retries.

What tutorials often leave out is when not to use optimistic locking: when contention is high (e.g., many users are frequently modifying the same record), you'll end up with a cascade of retries that can be worse than a pessimistic lock.

Claro, aquí tienes una propuesta.

Asunto: Idea para automatizar el soporte en [Nombre de la empresa del cliente]

Cuerpo:

Hola [Nombre del CTO],

Mi nombre es [Tu Nombre] y soy de Ikilabs. Vi que en [Nombre de la empresa del cliente] tienen un equipo de soporte dedicado y sé que en e-commerce gran parte del día se va en responder consultas repetitivas sobre pedidos, devoluciones o preguntas frecuentes.

En Ikilabs implementamos agentes de AI que se integran directamente con su plataforma de e-commerce y sistemas como Zendesk para resolver de forma autónoma el 60-70% de estos tickets.

Esto libera a su equipo para que pueda enfocarse en los casos complejos que realmente necesitan un humano, reduciendo costos operativos y mejorando drásticamente los tiempos de respuesta para sus clientes.

¿Tendrías 20 minutos la próxima semana para mostrarte en una llamada cómo funcionaría un agente entrenado con los datos de tu empresa?

Saludos,

Firma:

[Tu Nombre] Consultor AI | Ikilabs [Link a tu web o LinkedIn]

Claro. Aquí tienes tres opciones para el copy del hero section, cada una con un ángulo ligeramente distinto pero respetando todas las restricciones y el contexto.

Opción 1 (Enfocada en velocidad y ROI)

Esta opción ataca directamente el diferenciador principal: la velocidad para entregar un prototipo funcional y demostrar valor.

• Headline: AI para tus operaciones, funcional en 3 semanas.

• Subheadline: Creamos agentes y automatizaciones que se conectan a tus datos reales. Ve el impacto en tus procesos antes de comprometer un gran presupuesto.

• CTA: Agendar Discovery de 1 semana

Por qué funciona: El headline es una promesa concreta y medible en tiempo. El subheadline explica el "cómo" (datos reales) y el "para qué" (ver impacto antes de invertir más), atacando el miedo a proyectos largos y costosos. El CTA es el primer paso lógico de su proceso.

Opción 2 (Enfocada en el dolor de la integración)

Esta opción habla directamente a las empresas con sistemas existentes que no quieren (o no pueden) empezar de cero.

• Headline: Integramos AI en tus sistemas. Sin reescribir todo.

• Subheadline: ¿Procesos manuales que ya no escalan? Conectamos modelos como GPT o Claude a tu software actual para automatizar tareas repetitivas y mejorar tu soporte.

• CTA: Validar mi proyecto de AI

Por qué funciona: El headline resuelve una objeción técnica y de negocio enorme ("no quiero un proyecto de 2 años para reescribir todo"). El subheadline identifica un dolor claro ("procesos manuales"), menciona tecnología específica para mostrar credibilidad (GPT, Claude) y da ejemplos concretos de uso (automatizar, mejorar soporte).

Opción 3 (Enfocada en el contraste con la competencia)

Esta es la opción más directa y confrontacional. Se posiciona en contra de las consultoras que no entregan código funcional.

• Headline: De la idea al código, no a la presentación.

• Subheadline: Basta de consultoría que solo entrega diapositivas. Construimos un prototipo funcional con tus propios datos para que valides el ROI tangiblemente en 2 semanas.

• CTA: Construir mi prototipo

Por qué funciona: El headline crea un contraste inmediato y memorable. El subheadline capitaliza la frustración de clientes que ya han tenido malas experiencias ("basta de diapositivas") y refuerza el diferenciador clave: un prototipo funcional con datos reales para validar el retorno de inversión. El CTA es muy proactivo y orientado a la acción ("Construir").

Claro, aquí tienes el texto final basado en tus notas y respetando el estilo que buscas:

Estuvimos tres semanas persiguiendo un fantasma en producción: un bug que perdía órdenes de forma aleatoria. Al final, el culpable era el de siempre en estos casos: una race condition. Nuestro procesamiento paralelo de webhooks de Stripe permitía que dos eventos para el mismo pedido llegaran casi simultáneamente, pisándose o creando duplicados.

La solución fue simple: un lock distribuido con Redis, usando SET NX con un TTL de 30 segundos para evitar bloqueos eternos. Lo irónico es que el arreglo nos tomó minutos; lo que nos consumió las tres semanas fue conseguir reproducir el fallo en local.

La lección quedó grabada a fuego. Ahora, cada vez que algo "falla aleatoriamente", nuestra primera sospecha es siempre la concurrencia. Es nuestro nuevo instinto por defecto.

Claro, aquí tienes la sección redactada siguiendo tus indicaciones.

Nuestra metodología

Nuestro proceso está diseñado para entregar resultados tangibles de forma rápida y transparente.

Comenzamos con un discovery de una semana. En esta fase, entrevistamos a los equipos clave, mapeamos los procesos actuales e identificamos tanto mejoras de impacto inmediato (quick wins) como proyectos estratégicos a largo plazo.

A continuación, en solo dos semanas, construimos un prototipo funcional. No trabajamos con maquetas, sino con datos reales de la operación para crear una herramienta que demuestre un ROI concreto antes de comprometer una inversión mayor.

Antes de ir a producción, iteramos el prototipo junto al cliente en uno o dos ciclos de feedback y ajuste. Así, el producto evoluciona con total visibilidad en cada etapa.

Finalmente, todos nuestros proyectos incluyen 30 días de soporte post-lanzamiento sin costo adicional para asegurar una implementación exitosa y resolver cualquier duda.