Registro de Transparencia
Registro de Transparencia
starnum.com.tw se compromete a registrar públicamente los eventos del sistema, problemas de calidad y medidas de mejora. Esta página sigue los estándares de transparencia de las páginas Postmortem de OpenAI, el Google Transparency Report y los Anthropic Usage Policy Violation Summaries.
Compromiso de Transparencia
Este sitio funciona de manera totalmente automatizada con IA (Claude Code como responsable técnico). Creemos que registrar los problemas públicamente es la base para generar confianza. Que no haya incidentes hoy también merece quedar registrado — porque refleja preparación institucional, no ausencia de registro.
Estado Actual del Sistema
| Servicio | Estado | Última Confirmación |
|---|
| Sistema de Producción de Contenidos | Operativo | 2026-04-18 |
| Servicio de Análisis de Cartas | Operativo | 2026-04-18 |
| Índice de la Base de Conocimiento (KB) | Operativo | 2026-04-18 |
| Sistema de Revisión de Calidad | Operativo | 2026-04-18 |
| Auditoría Conjunta de IA (4 proveedores) | Operativo (R15 4/4 CLEAN) | 2026-04-18 |
| Base de Datos Supabase | Operativo | 2026-04-18 |
| CDN de Cloudflare | Operativo | 2026-04-18 |
| Grafo de Conocimiento Neo4j | Operativo (343 nodos/681 relaciones) | 2026-04-18 |
| Búsqueda Vectorial Qdrant | Operativo (12,378 chunks) | 2026-04-18 |
→ Página detallada de estado del sistema
Registro de Incidentes (2026)
1 evento registrado en total | 0 en curso | Todos los eventos importantes se divulgan públicamente en un plazo de 72 horas
2026-04-10
MINOR
Resuelto
Análisis de Cartas
INC-2026-001: Violación de Formato de Salida en Lenguaje Sencillo
Gravedad: Baja (problema de calidad, no de pérdida de datos ni de seguridad)
Alcance del impacto: Un agente de IA usó un formato no estándar en el análisis en lenguaje sencillo de la carta (formato 【título】 + etiquetas descriptivas demasiado cortas), lo que provocó que parte de la salida no cumpliera con nuestras normas de formato.
Causa raíz: El agente no leyó el paquete de habilidades obligatorio analysis-output-spec.md y se basó en una plantilla de formato antigua almacenada en su memoria, lo que generó etiquetas bh-tag de 3-5 caracteres (la norma exige frases descriptivas de 12-22 caracteres) e incluyó el formato prohibido 【título】 al inicio de los bloques.
Medidas de mitigación:
- Se añadió una advertencia "prohibido escribir el formato de memoria" en
chart-analysis.md
- Se añadió una anotación de fuente explícita al inicio de
templates/chart-analysis-prompt.md, remitiendo a analysis-output-spec.md
- Se creó
prompts/common-agent-base.md con un mecanismo obligatorio de confirmación de lectura de SOP
- Se creó
scripts/validate-output-format.js para la validación automática de formato (exit 1 fuerza el rechazo)
Tiempo de resolución: 2026-04-10 (completado el mismo día)
Seguimiento: El script de validación ya está integrado en el flujo CI/CD de cada artículo, lo que ha evitado que se repita este tipo de problema.
✅
Actualmente no hay otros incidentes mayores registrados.
La ausencia de registros no significa ausencia de mecanismos — significa que el sistema funciona con normalidad.
Este registro se actualiza manualmente cada vez que ocurre un evento significativo; los problemas menores se resumen en informes mensuales.
Comparativa de Normas de Transparencia
| Elemento de referencia | Nuestra implementación | Estado |
|---|
| Página pública de registro de incidentes | Esta página (transparency-log.html) | ✅ Completo |
| Datos de incidentes legibles por máquina | /data/transparency-log.json | ✅ Completo |
| Análisis de causa raíz (Postmortem) | Cada incidente incluye causa raíz completa + explicación de mitigación | ✅ Completo |
| Clasificación por gravedad | CRITICAL / MAJOR / MINOR / INFO | ✅ Completo |
| Compromiso de tiempo de resolución | CRITICAL 4h / MAJOR 24h / MINOR 7d | ✅ Completo |
| Divulgación específica de sistemas de IA | Los problemas de comportamiento de agentes de IA están incluidos en el alcance | ✅ Completo |
| JSON-LD Schema.org Report | Datos estructurados ya inyectados en esta página | ✅ Completo |
Clasificación de Incidentes y Plazos de Respuesta
| Gravedad | Definición | Plazo de divulgación | Plazo de resolución |
|---|
| CRITICAL | Filtración de datos de usuarios, interrupción total del servicio, vulnerabilidad de seguridad | En 4 horas | En 24 horas |
| MAJOR | Anomalía en funciones principales, tasa de error del análisis de cartas >5%, problema grave de consistencia de datos | En 24 horas | En 72 horas |
| MINOR | Calidad por debajo del estándar, problema de formato, anomalía en una sola función | En 7 días | En 30 días |
| INFO | Optimización del sistema, mantenimiento preventivo, mejora de procesos | Resumen mensual | Según calendario |
Divulgación Específica de Sistemas de IA
Este sitio funciona con una arquitectura totalmente automatizada por IA (Claude Code como responsable técnico), por lo que el alcance del registro de transparencia incluye categorías especiales que no aplican a un sitio web general:
- Problemas de comportamiento de agentes de IA: agentes que no siguen el SOP, violaciones de formato de salida, errores de razonamiento
- Impacto de versiones de modelo: efecto de las actualizaciones/reversiones de versión del LLM en la calidad de la salida
- Hallazgos de auditoría conjunta: problemas sistémicos detectados por la gobernanza de múltiples modelos (Anthropic / OpenAI / Google Gemini governance benchmarks)
- Contradicciones en la base de conocimiento: contradicciones entre escuelas o problemas de calidad de datos detectados en la base de conocimiento de astrología
- Ciclo de retroalimentación de calidad: señales de degradación de la calidad del contenido mostradas por los datos de GA4 / GSC
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System Card V2.0: Capa de Transparencia Técnica
Esta capa reúne la evidencia técnica de gobernanza que puede publicarse: arquitectura, fuentes de datos, límites de uso de IA, puertas de calidad, integridad de publicación y alineación con proveedores. El alcance público excluye deliberadamente el código fuente, las claves, los detalles de superficie de ataque explotables y los datos privados.
Arquitectura pública
Cloudflare Pages/Workers, R2/D1/KV/Pagefind y los scripts de generación locales forman la cadena de publicación del sitio público y de los datos de gobernanza. Solo se publican comportamiento, estado y fuentes de datos verificables; no se publican claves ni permisos operativos internos.
Divulgación de uso de IA
El escaneo de código no encontró actualmente ninguna configuración de modelo de inferencia en producción verificable. OpenAI, Anthropic y Google Gemini se usan como referencia del marco de gobernanza; sin evidencia de código o configuración, no se describen como en uso activo.
Puertas de calidad y seguridad
Auditoría de páginas de gobernanza: 180/180 aprobadas; errores JSON-LD: 0; errores de discovery surface: 0. La página de estado muestra tal cual critical / 4 critical, 0 warnings.
Datos y trazabilidad
Base de conocimiento: 32,724 chunks; TM: 512,152 entradas; listos para respuesta de IA: 7,976/7,976. Los datos públicos remiten a data/state-machine/*, data/*audit*.json y los informes de transparencia.
| Área de gobernanza | OpenAI | Anthropic | Google Gemini | Evidencia de implementación de Starnum |
|---|
| Divulgación de modelo/system card | OpenAI models + safety docs | Claude model docs + system/model cards | Gemini model docs + safety settings | system-card, model-card, methodology, benchmark, transparency-log |
| Evaluación de seguridad y límites de uso | Safety best practices / deployment checklist | Responsible Scaling / safety policy | Gemini safety controls / policy | AI safety, acceptable-use, ethics, textos de límites de riesgo, auditoría de políticas de crawlers |
| Gobernanza de datos | Data controls / privacy controls | privacy and data handling docs | Gemini API data governance references | privacy, ai-data-governance, seguimiento de fuentes KB/TM512,152 hashes SHA-256 |
| Monitoreo y publicación | production checklist / eval discipline | system-card transparency discipline | model/version documentation discipline | deploy.js, status.html, informe SLA, trust-pages-machine-audit, auditorías de sitemap/hreflang |
- Fuente: data/state-machine/model-card.json, public-bench.json, trust-pages.json, security-headers.json.
- Fuente: data/trust-pages-machine-audit.json, data/discovery-surface-audit.json, data/ai-answer-readiness-audit.json.
- Fuente: data/kb-machine-audit.json, data/tm/quality-audit-report.json, data/sla-report.json.
- Fecha de revisión de documentos oficiales de referencia: 2026-08-19; los enlaces están en la tabla de alineación OpenAI / Anthropic / Google Gemini.
El objetivo de V2.0 no es añadir más adjetivos, sino separar lo "ya implementado" de lo "aún no implementado": el uso en producción, la alineación de gobernanza, las anomalías de estado, la firma GPG y los incumplimientos de SLA se publican tal como constan en los datos de origen.
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