El Deep Research avanzó mucho este año. Muchos productos ya traen conectores y MCP, y pueden sacar un informe largo en unos minutos. Cuando lo usamos en trabajo real, los atascos eran pocos y se repetían.
Queremos desarrollar una plataforma que ayude a generar imágenes, documentos, mapas mentales, vídeo y lo demás. Un texto debería terminarse aquí: un solo sitio que aprender y un solo sitio al que pagar.
Dónde nos atascábamos
1. Las fuentes útiles no suelen estar en el catálogo por defecto
Conectores y MCP parecen abundar. El material que de verdad hacía falta estaba en documentos internos, sitios de nicho o apps a las que hay que entrar con sesión. Eso no está en la lista inicial.
Conectarlo implica hacer un servidor MCP: autenticación, cambios de API y mantenimiento. La mayoría de equipos no va a hacer eso por una investigación, así que esas fuentes se quedan fuera.
2. La búsqueda devuelve muchos enlaces y casi no lee la página
Se pueden buscar más sitios que antes. Aun así, muchas herramientas se quedan en resúmenes y fragmentos. La página en sí casi no se abre.
Si el agente no ha leído el cuerpo, la conclusión se apoya en títulos y resúmenes. El texto puede verse completo. La base no lo está.
3. La cita es un enlace, no la frase en la que se apoya
Los informes traen referencias. Al abrirlas, lo habitual es llegar a una página. El pasaje que sostiene una frase concreta sigue siendo cosa de buscarlo a mano.
Comprobar lleva más tiempo por eso. También es fácil tomar «hay un enlace» por «hay respaldo».
4. Cuando ya está escrito, todavía hay que terminarlo en otro programa
Lo que se entrega no siempre es un texto largo. A veces es un informe. A veces una estructura, un flujo o una imagen.
Si todo eso vuelve como texto, el paso siguiente es copiarlo al editor que ya se usa. Revisar un informe, reordenar una estructura, volver a dibujar un flujo y retocar una imagen son trabajos distintos. Las fuentes, la jerarquía y el diseño se pierden en el traslado. Lo que sale de la generación es un primer borrador. La edición posterior es el trabajo de verdad.
Qué hicimos
SpanSearch está armado alrededor de unas pocas decisiones. Las fuentes las elige quien investiga. Las páginas se leen enteras. Una afirmación importante tiene que poder volver al pasaje. Después de generarse, se queda en un editor donde se puede seguir trabajando.
No hace falta un proyecto MCP para que una fuente sirva.
Los conectores integrados y las fuentes personalizadas están en la misma lista. El conector del navegador puede añadir sitios que ya usas, también los que no están en el catálogo. Antes de empezar, la persona decide qué fuentes se pueden consultar.
Primero se cubre el terreno, después se lee la página.
Busca en varias fuentes y luego abre las páginas y lee el cuerpo. La conclusión se apoya en lo leído, no en un resumen.
La cita señala un pasaje.
Cada afirmación importante vuelve a su fuente y marca el pasaje. No hay que recorrer la página otra vez para comprobarla.
El espacio de trabajo se queda en el equipo que estás usando.
Conversaciones, biblioteca y fuentes personalizadas permanecen en ese dispositivo. La búsqueda puede ser más profunda sin convertir el material en una biblioteca en la nube.
Cada resultado tiene su editor, porque los cambios no son el mismo gesto.
Añadimos editores porque una investigación terminada casi siempre necesita otra pasada. Revisar un informe, una estructura, un flujo y una imagen no es el mismo trabajo.
En el chat se le puede pedir otro borrador al modelo. No se puede mover una rama, arrastrar una flecha, cambiar una zona de una imagen ni ajustar las formas y el texto de un vector. Si pegas el resultado en otro programa, las fuentes y el contexto se separan. Por eso el resultado entra en el editor que le corresponde, y se modifica el original.
El editor de documentos es para el informe de investigación. La redacción y la estructura del primer borrador suelen moverse. Pégalo en otra herramienta de escritura y se rompe el vínculo entre la frase y su fuente. Si te quedas en la misma pieza, cada frase puede volver a su pasaje. Después se entrega.
El editor de mapas mentales es para la estructura. Cuando un tema se abre, son ramas y niveles, no un esquema para pegar. Pasar ese esquema a otro mapa mental es volver a armar el árbol. En este mapa se mueven ramas, se añaden subtemas y se ajustan los niveles. Si hay que llevárselo, importa y exporta con Xmind.
El editor de pizarra es para flujos y arquitectura. Son cajas y flechas. Una descripción escrita igual hay que dibujarla otra vez en un lienzo. La pizarra conserva el diseño generado. Después se arrastra, se alinea y se separan los solapamientos.
El editor de imágenes es para la imagen ya generada. Lo habitual es cambiar el texto, el sujeto, el fondo o una zona. Si no, se reescribe el prompt o se exporta el archivo a un programa de retoque. En la original, lo que no tocaste se queda igual.
El editor vectorial es para iconos, ilustraciones y diagramas. Van dentro de documentos, y la gente amplía. Un mapa de bits se emborrona, y es difícil ajustar una forma o una palabra. En vector se cambian formas, texto y capas en el mismo gráfico. Una imagen normal se puede convertir y seguir editando desde ahí.
Para quién es
Si el material está en sistemas internos o en sitios donde hay que iniciar sesión, las afirmaciones tienen que poder comprobarse y aún hay que editar antes de entregar, SpanSearch está hecho para ese uso. El resultado puede ser un informe, un mapa mental, una pizarra, una imagen o un vector, según lo que haya que entregar esta vez.
¿Listo para probarlo? Empieza gratis — sin tarjeta de crédito.