Dashboards y Hopper
De un Excel de 993 filas a QA guiado
Problema
Revisar un dashboard antes de entregarlo dependía de un Excel de 993 filas.
La matriz de QA llegaba casi vacía. Al mismo tiempo la agencia empezó a construir dashboards con IA, y cada uno necesitaba revisión antes de llegar a un cliente.
Cómo funciona
- Analistadashboard nuevo
- HopperQA guiado
- Datos realesBigQuery
- GitHubissues priorizados
- 01Hopper pide el contexto del dashboard en un flujo guiado.
- 02Valida lo que muestra el dashboard contra los datos reales.
- 03Abre issues priorizados en GitHub. También hay una CLI para auditar sin navegador.
Decisiones
Reglas y datos primero.
Las validaciones contra los datos son código; Gemini entra donde hace falta interpretar el contexto que da el analista.
Cada hallazgo termina en GitHub.
Los problemas se abren como issues priorizados en el repo del dashboard, donde ya trabaja quien lo construyó.
Un stack cerrado para los dashboards.
El marketplace de plugins de Claude Code de la agencia fija stack, convenciones de BigQuery, design system, despliegue y guardrails de seguridad, para que todos los dashboards salgan de la misma base.
Seguir lo que la gente ya hacía.
Con los plugins, la gente de cuentas empezó a hacer algo parecido a dashboards pero con insights generados con IA, algo que no estaba en el plan. En lugar de frenarlo, agregamos herramientas y skills para que lo hicieran bien.
Resultado
Hopper reemplazó la matriz de Excel. Además co-desarrollé el dashboard de Paid Media y eCommerce y el dashboard y ETL de SKU para Coppel, con CI/CD a Cloud Run.