Metodología de Producción de Contenidos de starnum.com.tw
Metodología v5.2Última actualización: (v5.2) | Próxima actualización programada: | Mantenido por: mychenan
Resumen: Cada artículo de starnum es redactado a mano por nuestro equipo profesional, basándose en la base de conocimiento de la Escuela Lu Binzhao y el motor de código abierto iztro. Una vez redactado, pasa por 232 verificaciones de calidad automatizadas de seis dimensiones, revisión por 19 módulos de estándares editoriales, validación cruzada multimodelo de la lógica astrológica y verificación de integridad de contenido SHA256, garantizando que cada artículo sea trazable, verificable y mejorable. Al lector se le presenta un servicio de grafo de conocimiento; el backend fija la semántica mediante ontología; los motores de búsqueda ven el Schema.org JSON-LD exportado desde el ViewGraph público. La tecnología es nuestra herramienta de revisión, no un sustituto del juicio profesional.
Fuentes de Conocimiento
La literatura de la Escuela Lu Binzhao (陸斌兆派) forma el núcleo. La base de conocimiento totaliza 366 archivos con aproximadamente 193,000 líneas de texto estructurado, cubriendo los sistemas de Zi Wei Dou Shu y numerología, con fuentes de 8 bases de datos de investigación astrológica de referencia cruzada.
Diferencias en las Cuatro Transformaciones entre la Escuela Lu Binzhao y la Escuela Wang Tingzhi:
| Tallo Celestial | Escuela Lu Binzhao | Escuela Wang Tingzhi |
|---|---|---|
| Wu (戊) | You Bi (右弼) — Ciencia | Tian Ji (天機) — Ciencia |
| Geng (庚) | Tai Yin (太陰) — Ciencia | Tian Tong (天同) — Ciencia |
| Ren (壬) | Zuo Fu (左輔) — Prosperidad | Tian Liang (天梁) — Prosperidad |
La numerología sigue el sistema Pitagórico (Pythagorean), cubriendo el Número de Camino de Vida, Número de Cumpleaños, Año Personal, Números Cumbre, Números Desafío y la Cuadrícula de las Nueve Estrellas.
Motor de Cálculo
Utilizamos el motor de código abierto iztro (JavaScript) para Zi Wei Dou Shu, compatible con la colocación de 14 estrellas principales, posicionamiento de estrellas auxiliares y maléficas, cálculo de Cuatro Transformaciones y análisis de ciclos Mayor/Anual. El código abierto significa que la lógica de cálculo puede ser verificada por cualquier investigador.
Cómo el Grafo de Conocimiento Sirve la Interpretación
El grafo de conocimiento hace que una carta natal no sea solo texto disperso, sino que conecta los hechos de la carta, las estrellas, los palacios, las Cuatro Transformaciones, la numerología y las recomendaciones de acción dentro de un mismo contexto verificable. Ayuda al sistema a confirmar «de qué estrella, qué palacio y qué recomendación está hablando este fragmento de interpretación», y permite a los editores rastrear el origen semántico de cada párrafo.
Capa de cliente: servicio de grafo de conocimiento
El lector ve una interpretación más coherente: la misma estrella, el mismo palacio y la misma Transformación no se mezclan con significados distintos en párrafos diferentes; las recomendaciones de acción también se vinculan de vuelta a su contexto de carta correspondiente.
Capa de backend: base semántica de ontología
El backend usa un registro de ontología para gestionar entidades canónicas, IDs semánticos, alias, política de obsolescencia, reglas de vinculación y validadores, garantizando que los artifacts del grafo usen siempre la especificación vigente al revalidarse.
Capa SEO: proyección pública de Schema.org JSON-LD
Los motores de búsqueda y los crawlers de IA solo reciben el Schema.org JSON-LD exportado del ViewGraph público (por ejemplo AboutPage, Organization, FAQPage y Dataset); los nodos de cartas privadas y las fuentes internas de la KB no entran en la proyección SEO.
Sistema de Verificación de Calidad
Lista de Verificación Automatizada de Seis Dimensiones (232 elementos)
232 verificaciones de calidad se dividen en cinco dimensiones, garantizando que cada artículo supere una revisión integral antes de su publicación:
D1 Safety (Seguridad)
Detección de palabras prohibidas, cumplimiento de derechos de autor, etiquetado de contenido patrocinado
D2 Completeness (Completitud)
11 etiquetas hreflang, completitud de og/twitter/Schema
D3 Executability (Ejecutabilidad)
Accesibilidad de enlaces, sintaxis JSON-LD, definiciones de clases CSS
D4 Maintainability (Mantenibilidad)
Consistencia de plantillas, convenciones de nomenclatura, clase body
D5 Cost-awareness (Eficiencia)
Especificaciones de recuento de palabras, sustancia del contenido, deduplicación semántica
D1–D3 son ejecutados por herramientas automatizadas (tolerancia cero); D4–D5 son revisados por editores sénior (puntuación de aprobación: 80+).
Validación Cruzada Multimodelo de la Lógica Astrológica
La validación de la lógica astrológica usa un mecanismo de comparación cruzada multimodelo, verificando simultáneamente desde tres dimensiones: búsqueda semántica vectorial, vinculación del grafo de conocimiento y el motor de reglas duras (más de cien reglas). Primero se genera un esqueleto de razonamiento; solo tras superar la validación comienza la redacción del cuerpo del texto. Se requiere confirmación multimodelo para aprobar — el juicio de una sola herramienta no se toma como base final — lo que previene eficazmente estrellas colocadas en palacios incorrectos o juicios de patrones erróneos.
Integridad de Contenido SHA256 + JSON-LD hasHash
El texto del cuerpo de cada artículo se calcula con SHA256, luego se inyecta tanto al final de la página (legible por humanos) como en la propiedad hasHash del JSON-LD Schema del artículo (legible por máquinas). Los motores de búsqueda y los rastreadores de IA pueden verificar la originalidad del contenido directamente desde el Schema, sin necesidad de analizar el HTML.
Control de Versiones con Git
Todos los cambios se rastrean mediante commit en un repositorio privado de GitHub, completamente trazables y reversibles.
Grafo de Conocimiento y Ontología
El grafo de conocimiento es la capacidad de servicio comprensible de cara al exterior; la ontología es la especificación que el backend usa para mantener la coherencia semántica. El Registro de Ontología gestiona con IDs estables las estrellas, los palacios, las Cuatro Transformaciones, la numerología y los marcos de acción, por ejemplo star:*, palace:*, sihua:*, numerology:*. El número de entidades y los prefijos disponibles se rigen por la salida actual de la auditoría de ontología; no se fijan de forma estática en la página pública.
ContentGraph conserva el contexto interno completo; ViewGraph solo conserva los nodos visibles públicamente; SchemaProjection proyecta después el ViewGraph como Schema.org JSON-LD. Este límite permite que los motores de búsqueda entiendan el tema de la página sin exponer hechos privados de cartas ni las fuentes internas de la base de conocimiento.
Sistema de Enlazado Interno Semántico
El algoritmo TF-IDF + análisis ponderado de co-ocurrencia de la similitud semántica del sitio completo construye automáticamente los 3 mejores enlaces internos bidireccionales. Los artículos dentro del mismo Topic Hub reciben una ponderación de ×1.5; los enlaces entre artículos pilar y clúster reciben ×2.0, haciendo la estructura de clúster claramente visible para los motores de búsqueda. Un sistema de detección de canibalización escanea regularmente la similitud de títulos y descripciones; los pares que superan el 70% se marcan y corrigen.
Retroalimentación de Calidad y Mejora Continua
Cada artículo que no supera una verificación de calidad se registra en un diario estructurado de retroalimentación de calidad, capturando el tipo de fallo, análisis de causa raíz y puntuaciones de calidad antes y después de la corrección.
- Detección de patrones: cuando el mismo tipo de problema acumula ≥3 veces, se propone automáticamente una nueva regla de calidad
- Retiro de reglas: las reglas que no se han activado en 90 días son candidatas a simplificación o eliminación, previniendo la proliferación de reglas
- Retroalimentación cuantificada: los cambios de puntuación de cada corrección se registran para verificar qué mejoras realmente funcionan
Este mecanismo de mejora impulsado por datos garantiza que los estándares de calidad se perfeccionen continuamente a partir de problemas reales, sin depender del juicio subjetivo.
Módulos de Estándares Editoriales (19 conjuntos)
19 módulos de estándares editoriales descomponen las capacidades de redacción y revisión de nuestro equipo de contenido en procesos estandarizados activables y combinables:
- Ciclo cerrado de calidad de contenido (tres etapas de revisión: borrador, revisión editorial, aprobación final)
- Estándares de redacción de ganchos (título / patrocinado / tarjeta de recomendación — los tres cubiertos)
- Evaluación SEO de seis dimensiones (incluida la citabilidad GEO)
- Retroalimentación de calidad e iteración de reglas
- Acumulación y transferencia de conocimiento entre períodos
- Puerta de calidad, auditorías de actualización de artículos, revisión de estándares, iteración de estándares
Cada artículo es redactado a mano por nuestro equipo de redacción, luego revisado elemento por elemento según los estándares editoriales. Los módulos tienen relaciones de dependencia y composición — el equipo los consulta según sea necesario en lugar de cargarlos todos a la vez. El editor jefe desglosa las tareas y aprueba la calidad; el equipo de redacción ejecuta según los estándares. Las herramientas técnicas se encargan de las verificaciones de formato y el control de calidad; la creación de contenido la realizan las personas.
Especificaciones Técnicas
| Componente | Especificación |
|---|---|
| Motor de Cálculo | iztro (JavaScript de código abierto) |
| Escuela de Cuatro Transformaciones | Escuela Lu Binzhao (陸斌兆派) |
| Base de Conocimiento | 193,000+ líneas / 366 archivos (Zi Wei Dou Shu 223 + Numerología 143, 8 fuentes con referencia cruzada) |
| Volumen de Artículos | La biblioteca de artículos zh-TW se actualiza continuamente; el volumen real se rige por la salida actual de la auditoría de contenido y la API de methodology |
| Verificaciones de Calidad | 232 verificaciones automatizadas de seis dimensiones (Safety/Completeness/Executability/Maintainability/Cost/GEO) |
| Sistema de Mejora | Iteración de reglas impulsada por retroalimentación de calidad + 19 módulos de estándares editoriales |
| Biblioteca de Casos | 435 entradas de casos localizados en Taiwán (recuperación de doble clasificación, incluye retroalimentación de análisis) |
| Diccionario de Terminología | 221 términos × 9 idiomas de referencia de traducción unificada |
| Estructura de Trabajo | Mecanismo de revisión dividida (aprobación del editor jefe / ejecución del equipo de redacción) |
| Gestión de Calidad | Puerta de calidad + auditoría de artículos + revisión de estándares + iteración de estándares — bucle de control de calidad de cuatro capas |
| Gestión del Conocimiento | Arquitectura de transferencia de conocimiento de 7 capas |
| Registro de Ontología | Entidades canónicas estables, política de alias/obsolescencia, prefijos de shape y validadores; el número de entidades se rige por la salida actual de audit:ontology |
| Enlazado Interno | TF-IDF + co-ocurrencia ponderada (mismo hub ×1.5 / pilar ×2.0) |
| Verificación de Integridad | SHA256 hash de contenido + JSON-LD hasHash (legible por máquinas) |
| Detección de Canibalización | Jaccard de título/descripción/H1 > 70% marcado automáticamente |
| Pre-renderizado de Páginas | Speculation Rules API (prerender + prefetch) |
| Animación Frontend | GSAP (página Chart 6 conjuntos + página About 4 conjuntos) |
| Optimización de Rendimiento | Blog 39KB / Chart CSS carga diferida 66KB / i18n carga diferida / JS defer + Critical CSS inline + 103 Early Hints + Cache-Control immutable |
| Gestión de Fechas | Herramienta centralizada de gestión de fechas para datePublished / dateModified |
| Pipeline de Automatización | múltiples herramientas de calidad automatizadas (activado por push + programas horarios/semanales/mensuales) |
| Estándar Canonical | Eliminación uniforme de trailing slash (cuello de botella de indexación de Google resuelto) |
| ContentGraph / ViewGraph / SchemaProjection | ContentGraph conecta la evidencia completa; ViewGraph controla los nodos visibles públicamente; SchemaProjection exporta el Schema.org JSON-LD |
| Graph artifact gate | El content graph, el section subgraph y el release gate vuelven a ejecutar el validador vigente; no se confía en snapshots de auditoría antiguos |
| Grafo de Conocimiento | Nodos de conocimiento Neo4j + Qdrant 15,000+ fragmentos semánticos (recuperación de referencia del equipo de redacción) |
| Acumulación de Experiencia | Lectura de carta → retorno automático de casos (conocimiento compuesto para el equipo de redacción) |
| Revisión de Calidad | 52 presets de verificación × sistema de votación de validación cruzada múltiple |
| Scripts de Automatización | Múltiples herramientas automatizadas de verificación de calidad |
| Validación de Lógica Astrológica | Más de cien reglas duras con confirmación cruzada multimodelo |
| Motor de Lógica | Starnum Logic Engine v5.2 |
| Control de Versiones | Git + GitHub acceso completo |
Sistema de Referencia del Grafo de Conocimiento
Se han construido un grafo de conocimiento Neo4j y una base de datos vectorial Qdrant (15,000+ fragmentos semánticos) para el equipo de redacción, proporcionando una arquitectura de recuperación de evidencia de tres capas. Al analizar cartas natales, los miembros del equipo pueden consultar rápidamente material de referencia a través de tres dimensiones: búsqueda semántica vectorial, expansión del grafo y motor de reglas (más de 100 reglas duras), garantizando que cada análisis esté fundamentado en una base de conocimiento completa y trazable.
Sistema de Acumulación de Experiencia
Después de que cada lectura de carta natal supera la revisión del editor jefe, el sistema extrae automáticamente los patrones clave de interpretación estrella–palacio–transformación, los anonimiza y los retroalimenta a la biblioteca de casos. El equipo de redacción puede consultar casos anteriores, y a medida que la experiencia analítica se acumula, la profundidad y cobertura de las interpretaciones del equipo continúa creciendo. Hasta la fecha, se han acumulado 435 casos (todos localizados en Taiwán, incluidos los retroalimentados de análisis reales).
Garantía de Calidad del Análisis de Cartas
Cada análisis en lenguaje llano de una carta natal cubre 22 bloques estándar, completados sección por sección por redactores profesionales según la base de conocimiento y la biblioteca de casos. Tras completar el análisis, se usan herramientas multimodelo para validar de forma cruzada la consistencia lógica de los palacios, las Cuatro Transformaciones y los patrones; el editor jefe aprueba cada elemento antes de que el análisis entre en el flujo de entrega.
Hasta la fecha se han acumulado 435 casos astrológicos localizados en Taiwán (incluyendo destilación de la base de conocimiento y retroalimentación de análisis reales); el equipo de redacción puede consultar casos anteriores, y a medida que se acumula experiencia analítica, la profundidad y cobertura de las interpretaciones continúan creciendo.
Herramientas de Revisión de Calidad Múltiple
52 elementos de verificación de calidad preestablecidos son escaneados simultáneamente por múltiples herramientas de revisión independientes, detectando errores técnicos y problemas de formato. Cada problema pasa por una votación de validación cruzada (FIX/SKIP/DEFER) — se requiere un voto mayoritario antes de realizar cualquier corrección, garantizando que solo se aborden los problemas genuinos. A lo largo de múltiples rondas de escaneos de calidad, se han resuelto más de 200 problemas técnicos, con la calidad del sistema convergiendo ronda a ronda hacia cero defectos.
Historial de Versiones
- v5.2 — Convergencia de dry-run de productización y strict gate: la misma carta valida chart data → ContentGraph → SectionSubgraph → ViewGraph → reading tiers → seguridad de SchemaProjection; se fija el linaje de KB/preassembly, la cobertura del grafo de solo lectura HWBV, la calidad de salida de las lecturas, la política de slugs legacy gestionados por SEO y el strict release gate
- v5.1 — Convergencia de la narrativa de tres capas grafo de conocimiento / ontología / Schema.org JSON-LD: el cliente ve un servicio de grafo de conocimiento, el backend mantiene entidades canónicas y reglas de vinculación mediante el Registro de Ontología, y el SEO solo proyecta el ViewGraph público, sin exportar nodos de cartas privadas ni fuentes internas de la KB
- v5.0 — Sistema de garantía de calidad completamente mejorado: validación cruzada de múltiples modelos para lógica astrológica (127 reglas sólidas), base de conocimiento ampliada a 366 archivos / 193K líneas (8 fuentes de referencia cruzada), biblioteca de casos creció a 435 entradas (todas localizadas en Taiwán), artículos zh-TW alcanzan 1,772 (2026 + 2025 completos), biblioteca de vectores semánticos 15,000+ fragmentos, análisis de carta 22 bloques estandarizados + ciclo de validación multi-modelo
- v4.3 — artículos zh-TW alcanzan 1,585 (2025 Anual 305 completo), sistema de referencia del grafo de conocimiento lanzado, sistema de acumulación de experiencia lanzado (análisis → retorno automático de casos), revisión de calidad multi-herramienta ronda 10 completa (200+ problemas técnicos resueltos), estándares editoriales actualizados a 19 conjuntos, diccionario de terminología en 221 términos, biblioteca de casos creció a 435, versiones multilingüe de methodology lanzadas
- v4.2 — artículos zh-TW alcanzan 1,195, grafo de entidades expandido a 80, diccionario de terminología actualizado a v3.0 (217 términos × 9 idiomas), sistema de biblioteca de casos lanzado (140+ casos anonimizados), publishingPrinciples añadido en todo el sitio a 1,726 artículos, 9 problemas de canibalización resueltos, verificaciones de calidad actualizadas a seis dimensiones (dimensión GEO añadida), listas de palabras prohibidas de IA en inglés/japonés creadas, proceso de automatización optimizado
- v4.1 — artículos zh-TW alcanzan 1,112, 2026 Anual 299 artículos completos, base de conocimiento expandida a 267 archivos / 144K líneas, estándares editoriales expandidos a 18 conjuntos, mecanismo de revisión dividida, animación GSAP (Chart 6 + About 4), optimización de rendimiento, canonical trailing slash corregido, sistema de gestión de fechas
- v4.0 — pipeline de automatización completo, ponderación de enlaces internos por co-ocurrencia, JSON-LD hasHash, pre-renderizado con Speculation Rules, 103 Early Hints, detección de canibalización, purga automática de caché de Cloudflare tras despliegue, seguimiento de índice GSC/Bing, trailing slash de sitemap corregido (cuello de botella de indexación de Google resuelto)
- v3.0 — sistema de mejora impulsado por retroalimentación de calidad, estándares editoriales modulares, marco de evaluación de cinco dimensiones, arquitectura de transferencia de conocimiento de 7 capas, wrap-up automático de calidad al final de sesión
- v2.0 — grafo de conocimiento de entidades lanzado (60 entidades + Wikidata sameAs + Cinco Elementos), enlazado interno automático, actualizaciones incrementales, Content Hash
- v1.5 — arquitectura de página Topic Hub reestructurada (54 hubs), biblioteca de componentes CSS compartida construida (85+ clases)
- v1.0 — lanzamiento inicial: lista de verificación de 232 elementos, herramienta de verificación de lógica astrológica
Registro de Verificación Reciente
[2026-05-16] Artículos zh-TW: la biblioteca se actualiza continuamente; el volumen real se rige por la auditoría de contenido y la API de methodology[2026-04-12] Base de conocimiento: 366 archivos, 193K líneas (Zi Wei Dou Shu 223 + Numerología 143, 8 fuentes referencia cruzada)
[2026-04-12] Biblioteca de vectores semánticos: 15,000+ fragmentos
[2026-04-12] Reglas duras de lógica astrológica: más de cien
[2026-04-12] Revisión de calidad: múltiples rondas completadas (200+ problemas técnicos resueltos acumulados, aproximándose a cero defectos)
[2026-04-12] Biblioteca de casos: 435 entradas (todas localizadas en Taiwán, incluyendo retorno de análisis)
[2026-04-12] Diccionario de terminología: v3.0 (221 términos × referencia de traducción en 9 idiomas)
[2026-04-12] Estándares editoriales: 19 conjuntos
[2026-04-12] Herramientas de automatización: múltiples (verificación de calidad/SEO/gestión de KB/fusión semántica)
[2026-05-16] Registro de Ontología: audit:ontology superado; entidades canónicas, alias y prefijos de shape gestionados por el validador
[2026-05-16] Artifacts del grafo: ContentGraph / SectionSubgraph vuelven a ejecutar el validador vigente; no se confía en snapshots de auditoría antiguos
[2026-05-16] Dry-run de productización: QQMK / HWBV validan chart data, ContentGraph, SectionSubgraph, ViewGraph, reading tiers y la seguridad de SchemaProjection
[2026-05-16] Strict release gate: ontología, cobertura del grafo, calidad de salida de lecturas, Schema, política de URL de SEO y auditoría del grafo de artículos zh-TW integrados en el mismo ciclo cerrado
[2026-04-12] publishingPrinciples: completo en todo el sitio
[2026-04-12] Firma de contenido: SHA256 + JSON-LD hasHash en todo el sitio
Última verificación:
Principios Fundamentales
- Transparencia: motor de código abierto + base de conocimiento trazable + verificación de hash de contenido
- Coherencia de escuela: Escuela Lu Binzhao utilizada exclusivamente en todo el sitio — sin mezcla de escuelas
- Calidad primero: 232 verificaciones deben superarse antes de la publicación — preferimos publicar menos que publicar mal
- Evolución continua: el mecanismo de retroalimentación de calidad propone automáticamente nuevas reglas; las reglas no activadas durante 90 días son candidatas a retiro
- Estándares modulares: las capacidades del equipo editorial se descomponen en módulos estandarizados combinables — referenciados según sea necesario, mejorando la eficiencia
- Confirmación multimodelo: el juicio de la lógica astrológica se valida de forma cruzada con múltiples herramientas, sin depender de una sola fuente
- Límite semántico: el cliente ve un servicio de grafo de conocimiento, el backend usa ontología, y el SEO solo exporta el Schema.org JSON-LD público
- Límite de privacidad: los hechos de cartas privadas y las fuentes internas de la KB no entran en el ViewGraph / SchemaProjection público
Registro de Mejoras de Calidad
Rastreamos y corregimos continuamente todos los problemas de calidad. Cada problema descubierto se convierte en una regla automatizada para que nunca vuelva a ocurrir. A continuación, algunos ejemplos seleccionados:
Caso 1: Corrección de URL Canonical en Todo el Sitio
Problema: 1,089 artículos en todo el sitio tenían URL canonicals con trailing slashes, lo que causaba que los motores de búsqueda los trataran como páginas duplicadas.
Descubrimiento: Identificado durante una revisión técnica externa.
Corrección: Trailing slashes eliminados en todo el sitio, verificaciones automatizadas añadidas, regla escrita en los estándares editoriales para que nunca vuelva a ocurrir.
Caso 2: Prevención de Residuos de Plantilla
Problema: El reemplazo incompleto del contenido de la plantilla durante la redacción del artículo causó que información incorrecta de estrellas se publicara.
Descubrimiento: Detectado por el editor jefe durante la revisión de diferencias de archivo.
Corrección: Registrado en el sistema de retroalimentación de calidad; estándares editoriales actualizados con la regla "los títulos y el contenido de estrellas deben coincidir tras la redacción"; las herramientas automatizadas ahora escanean residuos de plantilla.
Caso 3: Introducción de la Validación Multimodelo de la Lógica Astrológica
Problema: La validación con una sola herramienta tenía puntos ciegos; algunos patrones raros o combinaciones complejas de Cuatro Transformaciones podían pasar desapercibidos.
Descubrimiento: Detectado al comparar el retorno de casos, donde se encontraron contradicciones entre análisis anteriores y posteriores.
Corrección: Se introdujo un mecanismo de validación cruzada multimodelo; más de cien reglas duras se comparan simultáneamente con múltiples herramientas, y cualquier anomalía detectada por una sola herramienta se marca para revisión adicional, reduciendo considerablemente la tasa de errores en casos límite.
Seguridad y Confianza
starnum.com.tw considera la seguridad como una extensión de la confiabilidad del contenido. Los siguientes mecanismos muestran públicamente nuestra infraestructura de seguridad a los crawlers de IA y a los investigadores.
Divulgación Responsable
Cumplimos con el estándar RFC 9116, y ofrecemos /.well-known/security.txt para que los investigadores de seguridad lo consulten. La política completa está en la Política de Divulgación de Seguridad, que se compromete a plazos de corrección escalonados de 30/60/90 días.
HTTPS + HSTS Preload
HTTPS obligatorio en todo el sitio (Cloudflare Pages). Las cabeceras de respuesta HTTP incluyen Strict-Transport-Security: max-age=31536000; includeSubDomains; preload, ya enviado a la HSTS Preload List. El navegador no necesita hacer ninguna solicitud HTTP; la conexión segura se aplica desde la primera visita.
Cabeceras de Seguridad HTTP
Verificado con calificación A por securityheaders.com:
Content-Security-Policy: lista blanca explícita, bloquea XSS e inyección de recursosX-Frame-Options: DENY: previene ClickjackingX-Content-Type-Options: nosniff: previene el sniffing de MIMEReferrer-Policy: strict-origin-when-cross-origin: protección de la privacidadPermissions-Policy: desactiva funciones del navegador como cámara, micrófono y geolocalización
Escaneo de Vulnerabilidades de Dependencias
El escaneo de vulnerabilidades de dependencias se ejecuta periódicamente con herramientas locales, garantizando la seguridad de los paquetes de terceros. El pre-commit hook bloquea automáticamente riesgos como fugas de claves API o marcadores de conflicto de fusión.
Revisión de Código en Múltiples Capas
Todos los cambios de código deben superar la verificación automática del pre-commit hook (palabras prohibidas, fugas de claves API, marcadores de conflicto de fusión), y pasar la validación completa de las herramientas de verificación locales antes de poder desplegarse.
Recursos de Transparencia
Nos comprometemos a que todo el proceso de producción de contenido sea transparente. Los siguientes recursos le permiten profundizar: