CrazyJev Lab
Cómo usa Room Rush a Jev: del estado de la página al hallazgo confirmado
Room Rush da a Jev 75 segundos para buscar productos en IKEA. Un navegador lee la página, Jev elige una acción permitida y el programa confirma el resultado. No se realizan pedidos ni pagos. CrazyJev es independiente de IKEA y TypeSafe AI.
Estado → decisión → acción → confirmación
El estado incluye candidatos visibles, tema, productos reunidos y tiempo restante. Tras validar la elección, el navegador busca, abre un producto, se desplaza o intenta añadirlo. El ordenador dentro de la habitación muestra el proceso.
Un clic no basta para contar un hallazgo: se comprueba el estado de la compra. El navegador arranca antes del periodo de 75 segundos. La carga de páginas, la red y la decisión del modelo no son el mismo reloj.
Cómo leer el resultado
El número de productos cuenta artículos distintos confirmados en el registro del servidor. Las decisiones son elecciones válidas de acciones; un reintento no añade automáticamente una decisión. Los datos ausentes aparecen como sin registro, nunca como cero.
El tiempo puede agotarse sin encontrar nada. Una finalización efectiva del embudo requiere al menos un producto confirmado y que se muestre el resultado al jugador. Errores y cancelaciones se contabilizan aparte.
Prueba una ronda, observa pantalla, reloj y lista, y revisa los artículos al terminar. El resultado compartido es público durante 90 días; no incluye tu nota ni el token privado de generación de imágenes. Repetir el tema conserva habitación y semilla, pero no garantiza los mismos productos. Las descripciones personales deben escribirlas los nuevos jugadores.
Costes y límites
Todavía no hay aquí un coste por ronda verificado con facturas. Hay que separar intentos del modelo, navegador, almacenamiento e imágenes opcionales. Multiplicar decisiones por un precio supuesto no basta.
Un estudio debe conservar versión, proveedor, modelo, región, fecha y todos los intentos, incluidos errores y resultados vacíos. Las imágenes generadas son ideas de decoración, no planos medidos ni pruebas de compra. Este artículo explica la implementación; no demuestra una tasa general de éxito, un coste medio ni una ventaja de velocidad.
Observaciones de desarrollo: 20 de septiembre de 2026
Conservamos 11 intentos reales: 4 terminaron con productos confirmados, 2 sin productos, 3 con errores y 2 se interrumpieron por recargas durante el desarrollo. Los cuatro recibos con productos registraron entre 1 y 2 artículos y entre 6 y 10 decisiones válidas, con una ventana de compra de 75 segundos. Los cuatro generaron un registro público para compartir en el entorno local.
Usamos Next.js y almacenamiento de Wrangler locales, un navegador remoto real de Cloudflare y Jev mediante Vercel AI Gateway. El código cambió durante la depuración y no guardamos el hash de cada modificación por intento. No es una prueba de una versión fija ni una estimación de fiabilidad en producción. El denominador incluye todos los intentos. El coste facturado sigue sin estar disponible.
Los últimos tres intentos terminaron sin productos, sin productos y con un tiempo de espera agotado del navegador. Detuvimos la recogida antes de los 20–30 intentos previstos. Las capturas de confirmaciones fallidas mostraban el carrito todavía cargando; no contamos un clic como éxito. Hay que investigar la carga de las páginas antes de ampliar la muestra. Descargar las observaciones sin datos privados.
Actualización: los 21 intentos de desarrollo
Entre todos los lotes de depuración conservamos 21 intentos: 10 terminaron con productos, 2 sin productos, 7 fallaron y 2 se interrumpieron. Los recibos completos con productos contienen 1–3 artículos y 6–11 decisiones válidas. Los diez generaron un registro público local. Los lotes posteriores incluyen una huella del código; durante el último intento se restauró el texto de posicionamiento de la portada y ese cambio está marcado. Son varias versiones de desarrollo, no una prueba de una versión fija. La muestra inicial de once intentos sigue disponible por separado.