Dos fuentes dicen cosas distintas sobre el mismo producto y nadie ha decidido cuál manda. El resultado es predecible. El valor que acaba en la web es el del último que escribe. Me pasó con las fichas de producto de la web nueva de Libelium, y lo cuento aparte del relato completo de la migración porque el problema es de jerarquía de fuentes y no de URLs ni de diseño.
El inventario de un almacén
Si el albarán dice 40 cajas y el recuento físico da 36, el almacenero no promedia ni elige el que le gusta. Hay una regla escrita. Manda lo contado, y la diferencia se anota.
Un dato de producto necesita el mismo árbitro. Sin él, cada editor hace su propio recuento.
Datos con aspecto de dato
La ficha técnica de Libelium One declaraba 120 × 80 × 40 mm, 280 g y conectividad Cat-M1/NB-IoT. El datasheet vigente dice 135 × 135 × 60 mm, 490 g y LTE Cat 4, y la web antigua coincidía con el datasheet. La Air Quality Station anunciaba 4,8 kg y un «R² > 0,90» cuando el PDF da 2,152 kg y valores de R² entre 0,3 y 0,85. En Smart Spot, un script copió 300 × 220 × 55 mm de la web antigua mientras el datasheet da otras medidas.
Las sondas empeoraban el cuadro. La web nueva tenía 22 sondas genéricas con códigos inventados, rangos que ningún datasheet da y 17 enlaces que devolvían 404.
Ninguna de esas cifras parecía sospechosa. Unidades, decimales, códigos de referencia. Sin el PDF delante, nadie las habría cuestionado.
La regla
La escribí en el documento de traspaso que lee el agente de IA que continúa el trabajo. Cabe en cuatro líneas.
Si el datasheet vigente y la web antigua dan el mismo valor, ese es el valor. Si el datasheet trae medidas nuevas, manda el datasheet, como en Smart Spot. Lo que solo existe en la web nueva se elimina, sea un valor, una tarjeta o una pestaña entera. Y si la web antigua dice algo que el datasheet contradice y decido mantenerlo, la página no se toca y la discrepancia queda documentada en un informe.
Dos matices la completan. Waspmote y Plug & Sense! no tienen datasheet, así que la web antigua es su única fuente y lo que no consta, como las dimensiones de Plug & Sense!, se queda vacío. Y el PDF puede añadir lo que la web antigua no lista, con una excepción en las sondas. Solo muestro las de la web antigua, porque el datasheet recoge más de las que Libelium quiere enseñar a la competencia.
El informe de discrepancias
Mantener un valor que contradice la fuente más fiable deja de ser un error cuando queda por escrito. El caso más claro es el de las «5 Rs». La web antigua de Libelium One presume de cinco erres y lista cuatro, y el datasheet habla de cuatro. Mantuve el texto de la web antigua y anoté la discrepancia, para que quien lea el informe dentro de un año sepa que lo vi y no se me escapó.
Respeté también contradicciones internas de las propias fuentes. Waspmote dice «7 Sensor Boards» y detalla seis. Plug & Sense! habla de más de 160 sensores en un sitio y de más de 120 en otro, y uso 120+. El rango del PM10 de la Air Quality Station, de −40 a 125 °C, parece un error de copia y respeto el PDF. La sensibilidad cruzada de Smart Spot no la publiqué, porque el texto extraído del PDF salió desordenado y hay que revisarla a ojo.
Corregir la ficha no bastó
Reescribí la ficha de Libelium One con el datasheet y la página mostró 135 × 135 × 60 mm. El JSON-LDGlosarioJSON-LDFormato de datos estructurados basado en JSON que describe el contenido de una página con el vocabulario de Schema.org.
Se inserta en un bloque <script type="application/ld+json"> del HTML. Buscadores y asistentes de IA lo leen para identificar entidades como un producto, un artículo o una ruta de navegación sin interpretar el diseño de la página.Ver término completo → seguía sirviendo 120 x 80 x 40, 280 g e IP67.
El dato técnico vivía en dos sitios. Uno era la página pública del producto y el otro una ficha CPTGlosarioCPT (Custom Post Type)Tipo de contenido personalizado de WordPress, registrado con register_post_type, que añade a las entradas y páginas nativas tipos propios como un producto, una certificación o un caso de éxito.
Cada CPT define sus campos, sus URLs y sus taxonomías. Separar los tipos de contenido permite modelar datos con relaciones claras, por ejemplo una página pública de producto enlazada a una ficha técnica sin URL propia.Ver término completo → headlessGlosarioHeadlessModalidad de ejecución de un software, navegador (como Chromium, Firefox o WebKit) o arquitectura de sistema sin interfaz gráfica de usuario (GUI).
En el ámbito de la automatización y la navegación agéntica por IA, un navegador headless ejecuta el motor de renderizado y JavaScript en segundo plano (vía herramientas como Playwright o Puppeteer), exponiendo directamente el DOM y el Árbol de Accesibilidad para inspección, scraping estructurado y ejecución de acciones programáticas sin cargar elementos visuales en pantalla.Ver término completo → sin URL. El motor de SEO leía las copias del producto, y mi primer script solo había tocado la ficha.
La salida fue una única fuente. Todo dato técnico se escribe solo en la ficha, y la página conserva un puntero, un resumen, el título SEO y sus taxonomías. Medí el estado previo antes de borrar nada. En cuatro productos las dos copias eran idénticas, así que migrar equivalía a borrar la del producto. En Libelium One la del producto estaba desactualizada. Desplegué primero el código que lee de la ficha y borré las copias después, porque al revés el JSON-LD se quedaba vacío. El modelo completo está en el post sobre página y ficha técnica.
Una regla que viaja
La apliqué cuatro veces seguidas porque iba en un documento y no en mi cabeza. El traspaso recoge 23 decisiones, desde la jerarquía de fuentes hasta el procedimiento de escritura, y el agente las leía al empezar cada sesión. Ese mecanismo, reglas versionadas que el agente carga siempre, lo explico en el post sobre CLAUDE.md y AGENTS.md.
El resultado fueron cinco fichas corregidas y 134 sondas reales, una por línea de la web antigua. Las 22 genéricas se borraron cuando ya no las referenciaba ninguna ficha.
Falta revisar a ojo cuatro fichas, sobre todo tarjetas, pestañas con imagen y la matriz de comparación. Tampoco hay medición posterior al corte, así que no sé si unos datos correctos mueven el tráfico o las conversiones.
Lo que me llevo
Una regla de verdad vale lo que su orden de precedencia, su manera de tratar lo que no consta y su registro de excepciones. Escríbela antes de empezar a corregir, haz que quien edite la lea, y deja constancia de cada valor que decidas mantener contra la fuente fuerte.
El principio general está en la lección Regla de verdad para resolver conflictos entre fuentes de datos.