De la hoja de Excel anonimizada a la analítica HSE de gestión. Etapa 2: creamos un panel HSE interactivo y autónomo con vibe coding

La IA ayuda a crear la envolvente de software sobre una plantilla de Excel anonimizada, mientras que la base de trabajo real se carga en el HTML terminado ya de forma local, en el ordenador del usuario.

Introducción

En la primera publicación mostré cómo resolvimos la preparación segura de los datos: creamos un enmascarador local y aprendimos a obtener una plantilla de Excel anonimizada que conserva la estructura de la base de trabajo sin enviar datos personales reales a un entorno de IA externo.

La siguiente pregunta surge casi de inmediato: ¿qué hacer después con esa plantilla?

Nuestra tarea no era simplemente construir unos cuantos gráficos. Necesitábamos una herramienta analítica de trabajo que pudiera usarse al preparar las comunicaciones en cascada y los comités de seguridad: cambiar la selección, descender desde un indicador general hasta la unidad, el área y el registro concreto, ver los cuellos de botella y preparar rápidamente material para la conversación con los directivos.

Al mismo tiempo se mantenía la condición principal de la primera etapa: durante el desarrollo externo la base de trabajo real de la empresa no se entrega a la IA.

Por qué hizo falta un panel propio

Nuestros datos de origen se generan en formato digital desde hace tiempo. Los diálogos conductuales de seguridad (BSD) y el control de riesgos críticos (CRC) los realizan los directivos y los especialistas a través de la aplicación móvil corporativa CoLab. Es decir, el problema no era la falta de datos, sino el paso siguiente: cómo convertir rápidamente un gran volumen de registros en analítica de gestión comprensible.

El sistema corporativo permite realizar la observación, rellenar los campos y generar una exportación. Sin embargo, un desarrollo analítico profundo exige un trabajo de TI aparte. Con un número limitado de especialistas, plazos y financiación, esas solicitudes pueden esperar bastante tiempo.

Los primeros paneles en línea basados en Superset cubren las tareas cuantitativas básicas. Para el trabajo práctico eso no basta. Si un directivo ve que se han realizado 500 comprobaciones o se han detectado 70 desviaciones, la siguiente pregunta siempre es la misma: dónde ocurrió exactamente, por qué y qué registros concretos hay detrás.

Por eso vemos el panel HTML autónomo no como un sustituto de los sistemas de TI corporativos, sino como una herramienta intermedia rápida. Permite comprobar la analítica en la práctica en poco tiempo, entender qué indicadores hacen falta de verdad y dónde se necesita descender hasta los datos primarios, y solo después redactar unas especificaciones técnicas más precisas para la implantación industrial.

Paso 1. Primero entender los datos, no escribir el programa

Uno de los errores más habituales al trabajar con IA es pedir de entrada: «Hazme un panel». Se puede obtener una imagen bonita muy rápido, pero no está nada claro que luego se pueda usar.

Por eso nuestra primera petición a la IA fue distinta. Cargábamos la plantilla de Excel anonimizada y le pedíamos que de momento no programara nada, sino que analizara la estructura del archivo: qué hojas, columnas y tipos de datos contiene, qué campos están relacionados entre sí, qué se puede usar en los filtros, qué indicadores se pueden calcular y dónde puede haber errores en la estructura de origen.

Así la IA actúa primero como analista de datos, no como programador.

Para los diálogos conductuales de seguridad, por ejemplo, importan la fecha, la empresa, el taller, el área, el observador, el trabajador, el tipo de conducta, el proceso, la descripción y el resultado. En lugar del apellido real la IA puede ver «Empleado_00001». Para construir la lógica del panel no necesita el apellido real.

Prompt 1 — análisis de la estructura de la base anonimizada: véase el anexo al final del artículo.

Diálogos conductuales de seguridad: de la cifra general al registro concreto

La siguiente etapa consiste en definir no un conjunto de visualizaciones bonitas, sino las preguntas de gestión que el panel debe responder.

En los diálogos conductuales nos interesa ver la dinámica, la estructura de la conducta detectada, las unidades, los procesos, la repetición de las desviaciones, el trabajo de los observadores y la posibilidad de pasar de la cifra general al registro concreto.

Por eso la lógica se construye de arriba abajo: empresa → taller → área → tipo de conducta → proceso → registro concreto. Al pulsar una barra o un sector del gráfico cambia la selección y se ven exactamente los registros que formaron el indicador.

Aparte se añaden la búsqueda por trabajador o identificador anonimizado, el historial de las desviaciones detectadas, el ranking de unidades y de quienes realizan los BSD, así como la exportación de la selección actual a Excel.

Aquí aplico una regla sencilla: si después de mirar un gráfico no queda claro qué decisión de gestión ayuda a tomar, lo más probable es que ese gráfico no haga falta en el panel.

Prompt 2 y Prompt 5 — estructura del panel HSE y detalle interactivo: véase el anexo al final del artículo.

Sumar el parte de horas: cómo ver la frecuencia recomendada establecida de los BSD

Después dimos un paso más. Para ahorrar tiempo y no crear una herramienta aparte, el mismo panel se complementó con el parte de asistencia.

Para el desarrollo se usó primero una plantilla anonimizada del parte de horas y después, ya en local, el parte real. Eso permitió ver no solo el volumen de BSD realizados, sino también el cumplimiento de la frecuencia recomendada establecida.

En esencia comparábamos el número de turnos realmente trabajados con el volumen de diálogos de seguridad realmente celebrados. Como resultado se hizo visible dónde se respeta la frecuencia exigida y dónde aparece retraso.

Este enfoque resulta especialmente útil para los jefes de taller y de área: el panel muestra no solo el volumen general de trabajo, sino el cumplimiento real del requisito, con descenso hasta la unidad, la profesión y el trabajador concreto.

Esta mejora no exigió un principio nuevo. Simplemente desarrollamos la lógica ya creada y conectamos un conjunto de datos más.

Prompt 6 — análisis de los BSD teniendo en cuenta los turnos realmente trabajados: véase el anexo al final del artículo.

CRC: el mismo enfoque, pero para el control de riesgos críticos

La misma lógica se aplica al CRC. De la exportación de origen se puede ver cuántos CRC se han realizado y cuántos de ellos contenían desviaciones. Pero la cantidad bruta por sí sola no responde a la pregunta principal: hasta qué punto se cumple realmente el requisito en cada turno.

Para ello se cargan en el panel, de forma local, los datos de CRC y el parte de horas real del mismo período. Tras el cotejo se puede ver quién estaba realmente en el turno, cuántos CRC debía realizar y cuántos realizó de verdad.

Como resultado obtenemos no solo la cantidad, sino también el porcentaje de cumplimiento, el déficit, la lista de quienes no cumplieron y —si existe una base ampliada— también la vinculación con el área, el taller, el proceso y las causas de las desviaciones.

Todos los gráficos siguen siendo pulsables: desde el indicador general se puede descender más abajo, hasta la unidad, después el área, luego la profesión y, finalmente, la ficha de un trabajador concreto o de un registro concreto.

No incluyo capturas de CRC en este artículo para no sobrecargar el material. Técnicamente se usa el mismo principio que para los BSD.

Prompt 7 — CRC y parte de horas real: cálculo del cumplimiento y descenso hasta el trabajador: véase el anexo al final del artículo.

Paso 2. El primer prototipo y las mejoras sucesivas

Una vez que la estructura de los datos y la lógica de la analítica están claras, se puede pasar directamente al vibe coding.

La tarea ya se formula de forma bastante concreta: crear un único archivo HTML autónomo que se abra en un navegador normal, contenga KPI, filtros, gráficos interactivos y una tabla de registros de origen, y funcione sin instalar software adicional.

En esta fase el programa sigue utilizando únicamente datos anonimizados.

La primera versión casi nunca es la definitiva. Eliges una empresa y la lista de talleres sigue siendo general. Pulsas un gráfico y no hay descenso hasta el registro. Añades una función nueva y una de las visualizaciones deja de funcionar bien. Es una parte normal del desarrollo.

En lugar de reescribir toda la aplicación, la tarea se plantea de forma puntual: «Haz los filtros dependientes», «Añade el detalle al hacer clic», «Corrige solo el gráfico n.º 6, no cambies el resto de la lógica».

Justo aquí el vibe coding resulta especialmente útil para un especialista que no es programador. Hay que explicar con precisión no cómo escribir una función, sino cómo debe comportarse el programa para el usuario.

Prompt 3, Prompt 5 y Prompt 8 — creación del primer HTML, detalle y corrección de defectos: véase el anexo al final del artículo.

Paso 3. Quitamos la plantilla y cargamos los datos reales en local

Cuando la interfaz y la lógica están probadas sobre la plantilla anonimizada, los datos de demostración se eliminan de la versión final. El HTML queda como envolvente de software.

Se le añade un botón de carga de Excel. El usuario abre el HTML terminado en el ordenador corporativo, elige la base de trabajo actual y a continuación el navegador lee el archivo y calcula los indicadores dentro de la sesión local.

Es decir, el esquema final es sencillo: el HTML terminado y el Excel de trabajo están en el mismo ordenador; los datos de trabajo se cargan en el programa de forma local y ya no se entregan al entorno de IA externo.

En la captura publicada los apellidos reales están retocados. Es importante: el artículo debe mostrar el principio de funcionamiento, no revelar datos personales.

Prompt 4 — carga local de la base de Excel de trabajo: véase el anexo al final del artículo.

Carga, adición, reinicio y copia sin conexión

Hubo que prestar atención aparte a las funciones de usuario. En la práctica es importante no solo abrir el panel, sino también gestionar su estado con rapidez.

Por eso se añadieron acciones separadas: cargar una tabla nueva, borrar los datos por completo, guardar una copia sin conexión y restablecer los filtros sin borrar la base. Son escenarios distintos y deben quedarle claros al usuario a primera vista.

Además grabé un breve vídeo de demostración donde se ve cómo funciona el panel sobre la plantilla anonimizada, cómo se hace un reinicio completo y cómo se cargan después los datos reales. Ese anexo en vídeo resuelve dudas más rápido que cualquier descripción escrita.

Anexo en vídeo 1. Grabación de pantalla: de la plantilla a la base de trabajo — el vídeo está al final del artículo.

De la analítica a la conversación de gestión

El valor principal del panel no se manifiesta en la pantalla, sino en la reunión.

Los cortes obtenidos se utilizan al preparar las comunicaciones en cascada y los comités de seguridad y salud laboral: desde el nivel de las unidades hasta el comité central de la empresa, que se celebra cada mes.

A nivel de área se pueden ver los registros concretos y los trabajadores. A nivel de taller, los problemas recurrentes. Más arriba, comparar unidades y destacar las zonas sistémicas que requieren la atención de los directivos.

Por eso al comité ya no llega solo la frase «cumplimiento: 82 %», sino un cuadro mucho más concreto: qué áreas generan el incumplimiento, en qué turnos no se cumple el requisito, qué tipos de desviación se repiten y qué registros hay que analizar con el responsable.

El panel muestra dónde buscar. La causa y la decisión de gestión las siguen determinando las personas.

¿Herramienta temporal o futuro sistema industrial?

Para nosotros el panel HTML autónomo no es un objetivo final ni compite con la arquitectura de TI corporativa.

Su tarea es recorrer rápidamente el camino desde una idea de producción hasta un prototipo analítico que funcione. Mientras se desarrolla la solución industrial, las unidades ya pueden usar la herramienta para analizar, y los especialistas reciben información práctica sobre qué indicadores hacen falta de verdad.

Si el prototipo ha confirmado su utilidad, su lógica es mucho más fácil de transferir a los desarrolladores de TI para implementarla después en JavaScript, en Superset o en otro entorno corporativo con integración automática de datos.

Dicho de otro modo, el vibe coding no sustituye a TI. Elimina parte de la incertidumbre antes incluso de iniciar el gran desarrollo: se sabe de antemano qué filtros hacen falta, hacia dónde debe funcionar el descenso, qué datos hay que relacionar y qué resultado de gestión debe recibir el usuario.

Qué se ha obtenido al final

Como resultado, la plantilla de Excel anonimizada se convierte en un puente técnico entre la base de trabajo real y la IA. La IA ve la estructura de los datos, ayuda a desarrollar la lógica y la interfaz, escribe y mejora el código. La base real aparece en la herramienta solo cuando el HTML terminado ya está en el ordenador del usuario.

Para un especialista en seguridad esto acorta notablemente el camino desde la idea hasta un prototipo que funciona.

La ventaja principal no es que la IA sepa dibujar gráficos. Lo principal es la posibilidad de convertir mucho más rápido una cuestión de producción en una herramienta analítica, ver el cuello de botella y dirigir la atención del directivo hacia donde realmente hace falta actuar.

En la siguiente publicación quiero pasar del análisis de datos a otra dirección: mostrar cómo la IA pasó poco a poco de ser un ayudante corriente a un «segundo experto» que evalúa la calidad de las charlas breves de seguridad y de los diálogos conductuales según varios criterios independientes.

Prompts listos para crear un panel HSE autónomo de BSD y CRC

Regla práctica: al entorno de IA externo solo se entrega una plantilla anonimizada verificada. Los archivos de Excel de trabajo reales, los partes de horas y los datos personales se conectan después, en local, dentro de la envolvente HTML terminada.

Cómo se relacionan los prompts con el artículo

Prompt 1. Análisis de la estructura del Excel anonimizado

Estoy cargando una plantilla de Excel anonimizada de una base HSE de trabajo.

De momento no programes nada.

Analiza:
1. las hojas del archivo;
2. los encabezados de las columnas;
3. los tipos de datos;
4. los campos obligatorios y opcionales;
5. las relaciones jerárquicas entre la empresa, el taller, el área y otros niveles;
6. los campos aptos para filtrar;
7. los campos aptos para KPI, rankings y visualizaciones;
8. los campos que se pueden usar como identificador anonimizado estable de un trabajador;
9. los posibles problemas de la base de origen: valores vacíos, distintas grafías de una misma unidad, formatos de fecha desiguales, duplicados, mezcla de texto y números, nombres de columna ambiguos.

Para la base de BSD determina por separado dónde se encuentran:
- la fecha y la hora;
- la empresa;
- el taller;
- el área / unidad interna;
- quien realiza el BSD;
- el puesto de esa persona;
- el trabajador / identificador anonimizado;
- el tipo de conducta segura o insegura;
- el proceso / tipo de trabajo;
- la descripción de la observación;
- el resultado o la reacción.

Después del análisis:
- describe brevemente la estructura de los datos;
- propón qué relaciones entre campos hay que conservar;
- enumera los puntos dudosos que deben confirmarse con el usuario;
- solo tras la confirmación, propón la arquitectura del futuro panel.

No intentes restaurar los valores anonimizados ni saques conclusiones sobre la identidad de un trabajador concreto.

Prompt 2. Arquitectura del panel de diálogos conductuales de seguridad

Sobre la base de la estructura confirmada del Excel anonimizado, propón la arquitectura de un panel HSE autónomo de diálogos conductuales de seguridad.

Principio principal: cada visualización debe responder a una pregunta de gestión concreta. No añadas gráficos solo por decoración.

Prevé:
1. los KPI clave sobre el volumen de BSD y de observaciones;
2. filtros por período;
3. una jerarquía dependiente empresa → taller → área / unidad interna;
4. un filtro por quien realiza el BSD;
5. un filtro por el puesto de esa persona;
6. la dinámica de los BSD por meses y/o días;
7. la comparación entre empresas;
8. el TOP de unidades / áreas;
9. el TOP de quienes realizan BSD;
10. la estructura de la conducta segura e insegura;
11. las categorías de observaciones inseguras;
12. el análisis de procesos / tipos de trabajo;
13. un ranking de los trabajadores cuya conducta insegura se registró en varias ocasiones;
14. la búsqueda por trabajador o identificador anonimizado;
15. el historial de BSD del trabajador seleccionado;
16. la posibilidad de ver si un mismo tipo de conducta insegura se repitió en un mismo trabajador en fechas distintas, con distintos responsables o en distintas áreas;
17. la exportación de la selección actual a Excel.

Para cada visualización indica por separado:
- a qué pregunta del directivo responde;
- qué campos utiliza;
- adónde debe llevar el clic sobre un elemento del gráfico.

Primero describe la arquitectura con palabras. De momento no generes código.

Prompt 3. Creación del primer HTML autónomo

Crea, a partir de la arquitectura acordada, la primera versión autónoma del panel HSE interactivo.

Requisitos:
1. El resultado es un único archivo HTML.
2. El archivo se abre en un navegador normal sin instalar software adicional.
3. En la fase de desarrollo utiliza solo datos de demostración anonimizados.
4. Añade los KPI acordados, los filtros, los rankings, la búsqueda, los gráficos interactivos y una tabla de registros de origen.
5. No uses backend.
6. No uses API externas.
7. No cargues bibliotecas desde una CDN.
8. Todas las bibliotecas necesarias deben estar dentro del HTML.
9. El panel debe abrirse y funcionar por completo con internet desconectado.
10. No añadas telemetría, analítica de visitas ni peticiones de red.
11. Organiza el código de modo que más adelante se pueda eliminar el conjunto de demostración y conectar un Excel real en local.
12. No cambies los identificadores anonimizados de los trabajadores sin necesidad.

Después de crearlo:
- enumera las funciones implementadas;
- enumera las limitaciones de la primera versión;
- indica qué funciones hay que comprobar manualmente antes de seguir mejorándolo.

Prompt 4. Carga local de la base de trabajo, reinicio y copia sin conexión

Mejora el panel HSE autónomo existente.

Objetivo: una vez terminado el desarrollo, los datos de demostración deben eliminarse del HTML y la base de trabajo real debe conectarse solo en local, en el ordenador del usuario.

Añade las siguientes funciones.

1. «Cargar una tabla nueva»
- el usuario elige un archivo de Excel en su ordenador;
- el archivo lo lee el navegador solo en local;
- los datos se cargan en la memoria de la sesión actual;
- los KPI, los filtros, los gráficos, los rankings y las tablas se reconstruyen por completo;
- la estructura se determina por los encabezados de columna, no por números de columna fijos;
- si falta un campo obligatorio se muestra un mensaje de error comprensible.

2. «Aplicar filtros»
- recalcular todas las visualizaciones según la selección actual.

3. «Restablecer»
- limpiar solo los filtros seleccionados;
- devolver la vista de toda la base cargada;
- no borrar los datos.

4. «Borrar todos los datos por completo»
- eliminar totalmente el conjunto de trabajo cargado del estado actual de la aplicación;
- limpiar los KPI, los gráficos, los rankings, las tablas, los apellidos / identificadores y las listas de filtros;
- devolver el HTML al estado de envolvente de software vacía.

5. «Exportar los datos seleccionados a Excel»
- exportar solo la selección filtrada actual.

6. «Guardar una copia sin conexión»
- guardar solo tras una acción explícita del usuario;
- si en la copia se incrusta la base de trabajo actual, mostrar una advertencia de que el HTML guardado contiene datos de trabajo y debe conservarse como archivo confidencial;
- al guardar no debe enviarse ninguna información por la red.

Si más adelante se añade una función para incorporar datos nuevos:
- comprobar primero la estructura;
- no crear duplicados automáticamente;
- mostrar al usuario cuántos registros se añadirán y cuántos se rechazarán.

Elimina por completo el conjunto de demostración de la versión final.

Prompt 5. Filtros dependientes, pulsabilidad y descenso hasta el registro

Mejora el panel HTML existente sin reescribirlo por completo.

Se necesita:
1. Hacer los filtros dependientes:
   empresa → taller → área / unidad interna.
2. Tras elegir una empresa, dejar solo los talleres que le pertenecen.
3. Tras elegir un taller, dejar solo sus áreas.
4. Tener en cuenta el período elegido, quien realiza el BSD y su puesto.
5. Hacer pulsables los gráficos y rankings principales.
6. Al pulsar una barra, un sector, un punto, una fila del ranking o un trabajador, aplicar la selección correspondiente a todo el panel.
7. Mostrar los registros de origen que formaron el indicador elegido.
8. Añadir la posibilidad de volver un nivel arriba o de restablecer el detalle actual.
9. Añadir la búsqueda por trabajador / identificador anonimizado.
10. Para el trabajador elegido, mostrar el historial de BSD del período seleccionado: fechas, unidades, quienes realizaron los BSD, tipos de conducta, procesos y registros de origen.
11. Mostrar por separado a los trabajadores cuya conducta insegura se registró en varias ocasiones.
12. Permitir ver la repetición de un mismo tipo de conducta insegura aunque la hayan registrado distintos responsables o especialistas y en distintas áreas.
13. Exportar la selección actual a Excel.
14. No cambiar sin necesidad las funciones que ya funcionan.

Tras la mejora realiza una comprobación de regresión:
- todos los filtros;
- los clics en los gráficos;
- la búsqueda;
- el detalle;
- la exportación;
- el regreso a la selección completa.

Prompt 6. BSD + parte de horas real: cumplimiento de la frecuencia recomendada establecida

Añade al panel existente un modo de análisis de BSD que tenga en cuenta los turnos realmente trabajados.

Fuentes:
- la exportación de BSD de Collab;
- el parte de horas de trabajo del mismo período.

En la fase de desarrollo utiliza solo una plantilla anonimizada del parte de horas. El parte real debe conectarse después y solo en local.

IMPORTANTE:
no inventes por tu cuenta la norma de realización de los BSD. Antes del cálculo el usuario debe fijar la frecuencia recomendada establecida, por ejemplo:
- X BSD por cada N turnos realmente trabajados;
- X BSD por período natural / de informe;
- otra regla de la empresa.

Lógica:
1. Determina los turnos realmente trabajados según el parte de horas.
2. No consideres turnos realmente trabajados las vacaciones, las bajas por enfermedad ni otras ausencias.
3. Coteja el conjunto de BSD y el parte de horas por el identificador estable del trabajador, la empresa, el taller, el área, la profesión y el período, según los campos disponibles.
4. No mezcles apellidos / identificadores y profesiones iguales de unidades distintas.
5. A partir de la frecuencia fijada por el usuario, calcula el número esperado de BSD para el tiempo realmente trabajado.
6. Muestra:
   - los turnos realmente trabajados;
   - la frecuencia recomendada establecida;
   - el número real de BSD;
   - la desviación respecto de la frecuencia recomendada;
   - el porcentaje de cumplimiento;
   - las unidades y los trabajadores con retraso.
7. Añade descenso:
   empresa → taller → área → profesión → trabajador concreto → sus registros de BSD.
8. Permite exportar la lista de trabajadores / unidades con desviación.

Si la estructura del parte de horas o la regla de frecuencia son ambiguas, muestra primero los casos dudosos y pide confirmación. No ejecutes el cálculo antes de la confirmación.

Prompt 7. CRC + parte de horas real: regularidad de la realización y desviaciones

Añade al panel un modo aparte de análisis del control de riesgos críticos (CRC).

Fuentes:
- la exportación de CRC de Collab;
- el parte de horas de trabajo real del mismo período.

En la fase de desarrollo utiliza plantillas anonimizadas. Los conjuntos reales deben conectarse solo en local.

Lógica:
1. Determina los turnos realmente trabajados por cada trabajador.
2. No consideres turnos de trabajo las vacaciones, las bajas por enfermedad ni otras ausencias.
3. No inventes por tu cuenta la norma / regularidad exigida de CRC. Obtenla del usuario como parámetro.
4. Si en un proceso concreto se ha confirmado el requisito «1 CRC por turno realmente trabajado», úsalo solo tras la confirmación del usuario.
5. Coteja los CRC con los turnos realmente trabajados por el identificador estable, la empresa, el taller, el área, la profesión, la fecha y/o el turno.
6. No mezcles profesiones e identificadores iguales de unidades distintas.
7. Para cada trabajador muestra:
   - los turnos realmente trabajados;
   - el número de CRC;
   - los turnos / períodos en los que falta un CRC respecto de la regla fijada;
   - la desviación;
   - el porcentaje de cumplimiento.
8. Añade descenso:
   empresa → taller → área → profesión → trabajador → turno concreto / registro concreto de CRC.
9. Permite exportar la lista de trabajadores o turnos con desviación.
10. Si en la exportación de CRC hay peligros detectados, riesgos críticos, descripciones de desviaciones o causas, muestra además:
   - la repetición por áreas;
   - la repetición por procesos;
   - la repetición por trabajadores;
   - los registros de origen al hacer clic.

Si la estructura de los datos es ambigua, muestra primero las reglas de cotejo y los casos dudosos. No ejecutes el cálculo final antes de que el usuario los confirme.

Prompt 8. Diagnóstico de defectos y autocomprobación técnica

Realiza una comprobación del panel HTML autónomo existente.

De entrada no reescribas toda la aplicación.

Si tras la última mejora ha aparecido un error:
1. Encuentra la causa concreta.
2. Corrige solo la parte necesaria.
3. No elimines ni reescribas sin motivo las funciones que ya funcionan.
4. Después de la corrección realiza una comprobación de regresión.

Comprueba obligatoriamente estos escenarios:
- apertura del HTML sin internet;
- carga de un Excel de prueba anonimizado;
- filtros dependientes;
- clics y descenso;
- búsqueda por trabajador;
- exportación de la selección elegida;
- restablecimiento de los filtros;
- borrado completo de los datos;
- carga repetida de otra tabla;
- guardado de una copia sin conexión.

Tras la comprobación funcional realiza una auditoría de la autonomía y de los posibles canales de transmisión / almacenamiento:
- fetch;
- XMLHttpRequest;
- WebSocket;
- EventSource;
- sendBeacon;
- script src externos;
- CDN;
- CSS y fuentes externas;
- API;
- iframe;
- Service Worker;
- localStorage;
- sessionStorage;
- IndexedDB;
- cookies;
- telemetría y analítica.

La versión final debe:
- funcionar por completo con internet desconectado;
- no enviar por la red el contenido de los archivos de Excel cargados;
- no guardar la base de trabajo de forma oculta sin una acción explícita del usuario;
- al reiniciar por completo, eliminar los datos de trabajo del estado actual de la interfaz.

Al final entrega un informe breve:
1. qué se ha comprobado;
2. qué defectos se han encontrado;
3. qué se ha corregido;
4. qué limitaciones o riesgos quedan.

Orden de uso recomendado

1. Ejecutar el Prompt 1 y comprobar si la IA ha entendido correctamente la estructura del Excel anonimizado.
2. Tras confirmar la estructura, ejecutar el Prompt 2.
3. Ejecutar el Prompt 3 y obtener la primera versión HTML autónoma.
4. A medida que se avanza, usar el Prompt 5 para los filtros, los clics y el descenso.
5. Cuando la lógica esté lista, ejecutar el Prompt 4: eliminar los datos de demostración y organizar la carga local de la base de trabajo, los reinicios, la exportación y la copia sin conexión.
6. Si hace falta analizar la frecuencia recomendada de los BSD, conectar el Prompt 6.
7. Para los CRC y el cotejo con el parte de horas real, usar el Prompt 7.
8. Tras cambios importantes y antes de publicar / entregar la herramienta a los usuarios, ejecutar el Prompt 8.