Groselia

Construir dejó de ser el cuello de botella. Ser visto pasó a serlo.

La IA desplomó el costo de hacer software. Un fundador sin formación en ingeniería puede lanzar un producto en un fin de semana, y todos los demás también. Lo que no se abarató fue lograr que alguien lo note. La distribución es una operación continua, no una tarea: publicar todos los días, en ocho redes que quieren cada una un formato distinto, responder cada comentario y leer números que cada app reporta a su manera.

Las startups lo pagan de una de tres formas. Contratan un equipo que todavía no pueden pagar, juntan una docena de herramientas que resuelven cada una un pedazo, o no publican nada y lo pagan con crecimiento. Groselia existe para ser la cuarta opción.

Groselia cambió de forma cuatro veces antes de encontrar lo que es. Cada giro conservó lo que funcionaba y dejó el resto.

1. 

   Fines de 2025 – feb 2026

   Argibee

   Una plataforma de diseño de marca con IA. Empezó como prototipo a fines de 2025 y se volvió una empresa de verdad en febrero de 2026. No encontró su mercado, pero su motor de brand kits se convirtió en la columna vertebral de todo lo que vino después.

2. 

   abr 2026

   Videos en motion

   Groselia empezó como videos de lanzamiento al estilo Apple hechos con plantillas de After Effects. Validé todo el pipeline a mano, y después vi que no podía escalar al nivel de calidad que buscábamos.

3. 

   jun 2026

   Pre-seed de Link Vector

   Entramos a la Startup School de Link School of Business, un programa de 100 días para fundadores grabado como reality show (mira la temporada ↗). Cerró con un demo day en el que presenté Groselia en el escenario, y con nuestro pre-seed de R$100k de Link Vector, la aceleradora de Link School of Business, donde me gradué.

   

4. ago 2026

   Lovable para marketing

   Una conversación en lugar de un formulario: describe la campaña y Groselia la planea, la escribe y la publica. Un agente de chat con herramientas, no un elenco de bots.

5. sep 2026

   Un social media manager

   Los clientes no querían que la IA hiciera su contenido. Querían que sus propias fotos se publicaran bien y que sus comentarios tuvieran respuesta. Quitamos la generación y nos enfocamos a fondo en manejar los canales.

6. 

   Hoy

   Service as a software

   Vendemos el trabajo, no la herramienta. Nuestro equipo maneja las redes sociales de cada cliente en la plataforma, y eso le permite a una persona sacar adelante lo que antes requería una agencia.

Construida en público

Construimos en público desde el principio. Cuando todavía era Argibee, compartimos el camino en YouTube, desde el lanzamiento de la lista de espera de Argibee hasta el primer video en el que mostramos Groselia. El resto de la historia, video a video, está en nuestro canal ↗.

Quería que la marca de Groselia fuera audaz: algo que haga que la gente se detenga a mirar, en el sitio web, en la app y en cada post de nuestras redes. Dondequiera que alguien la encuentre, tiene que impresionar, ganarse un poco de admiración y dar ganas de contratarnos por lo que acaba de ver. Sobre todo, tenía que verse increíble para las startups de tecnología, el ecosistema del que somos parte y los primeros clientes para los que construimos.

Diseñé toda la marca usando el plugin de Figma dentro de Codex: el logo, la tipografía y cómo se combina con el símbolo en las proporciones correctas, las imágenes, la biblioteca de íconos SVG, los estilos de texto y una paleta de colores ordenada. Cada decisión fue a un mismo board, medida, para poder compararla y discutirla.

El símbolo

El símbolo llegó primero y se quedó. Tres pétalos suaves girando alrededor de un centro: viene desde la primerísima versión de la empresa, y el nuevo logo se construyó alrededor de él, no encima: su geometría se copió y se escaló, nunca se redibujó.

El logotipo

El logotipo usa TT Commons Pro Bold, en minúsculas, convertido a vectores para que se vea igual en todas partes. Con su espaciado natural se sentía suelto junto al símbolo, así que lo ajusté a −4% de tracking, moviendo cada letra 6.4 unidades más a la izquierda a 160px. Suena mínimo; llevó la palabra de 564 a 520 unidades de ancho y la hizo leerse como una sola forma.

Una retícula de H

Todo se mide en H, la altura visible del logotipo, sobre una retícula de H/10. Así el logo escala sin que nadie tenga que volver a calcularlo a ojo.

Para el logo apilado dibujé seis opciones, tres tamaños de símbolo (1.50H, 1.75H, 2.00H) contra dos separaciones (0.15H, 0.25H), y elegimos B: un símbolo de 1.75H, 0.15H sobre la palabra. Para el horizontal comparé separaciones de 0.20H a 0.35H y me quedé con un símbolo de 1.10H con una separación de 0.35H.

Horizontal

Símbolo 1.10H · separación 0.35H

Apilado

Símbolo 1.75H · separación 0.15H

Símbolo

Proporción original, 0.93 : 1

Colour

The palette is fifteen colours, loud on purpose. But the logo only ever comes in four treatments: blue symbol with black text, blue with white, all black and all white. The other colours are grounds, never the symbol.

To prove that, I put the symbol and both lockups on twelve backgrounds, 24 studies each, and kept the ones where its silhouette survives. On blue grounds the symbol goes monochrome. Click a colour to copy it.

Tipografía

TT Commons Pro hace todo el trabajo: seis pesos de Light a ExtraBold, una escala de once pasos de 12 a 96px e itálicas reales. Migré a ella las 688 capas de texto del archivo, así que el brand book, la app y el sitio web ahora hablan con una sola voz.

Ícono de la app

El ícono de la app es el único lugar donde la marca se vuelve 3D: el símbolo en porcelana, en capas, iluminado desde arriba y con un poco de brillo. En una actualización posterior reduje el símbolo un 10% para que respire dentro de su recuadro. También tiene su propio lockup con el logotipo, el ícono a 1.5H.

Un mundo de objetos 3D

Alrededor del logo vive un elenco de objetos 3D: un corazón con ojos saltones, burbujas de chat, un hashtag, destellos. Son la voz de la marca en el sitio web y en nuestros posts, y nunca están quietos: flotan y, en el sitio, reaccionan al cursor. Estos también: empújalos, o jala uno hacia atrás y suéltalo.

Neo doodles

Para todo lo plano está Neo, nuestro set de íconos: contornos negros gruesos, rellenos de la paleta y un brillo blanco. En el sitio web cada uno empieza como un ícono de línea simple en un chip blanco y se convierte en su doodle cuando pasas el cursor, con sus partes llegando una a una: el disco aparece, las barras caen, el brillo se dibuja. Son los doodles y la animación del propio sitio, copiados tal cual. Pasa el cursor sobre uno.

Todo en Groselia se hace escribiendo en un solo chat. Escribes qué debe salir y cuándo, y Groselia lo programa, lo publica, responde los comentarios y te cuenta qué funcionó. El trabajo llega como un plan que el dueño aprueba, en lugar de una docena de pantallas por operar.

Funciones clave

• Un brand kit desde un enlace

  Pega un sitio web y conecta tus cuentas. Groselia lee el sitio, revisa tus posts anteriores y completa por sí sola logo, colores, fuentes, voz y audiencia.

• Una conversación

  Un agente de IA con 41 herramientas escribe los textos de tus medios, elige horarios según tus propios datos de interacción, lee métricas y redacta respuestas, y luego lo junta todo en un plan.

• Un calendario para ocho redes

  Instagram, LinkedIn, TikTok, YouTube, X, Facebook, Threads y Reddit, cada una en su formato nativo, con los posts anteriores importados para que el calendario nunca esté vacío.

• Cada comentario respondido

  Comentarios y DMs de todas las redes en una sola bandeja de entrada, con respuestas redactadas con la voz de la marca y todo lo delicado reservado para una persona.

• Insights en lenguaje simple

  Alcance, vistas e interacción en todas las cuentas, con honestidad sobre lo que cada plataforma reporta y lo que no, y una respuesta a “¿qué está funcionando?”.

• Ciclos y aprobaciones

  El trabajo funciona en ciclos. Cada uno abre con una reunión y cierra con un reporte que la IA escribe a partir de los números, y cada post puede esperar la aprobación del cliente.

Construida con agentes de IA

Construí Groselia con agentes de IA como mi equipo de ingeniería. Codex y Claude Code escribieron el código, cada cambio en su propia rama, mientras yo lo diseñaba, revisaba cada pull request y decidía qué salía a producción.

Y dicté la mayoría de mis prompts en vez de escribirlos, con Wispr Flow. Un buen prompt es un brief largo y detallado, y hablando podía darlo tan rápido como lo pensaba.

• 

  Codex

  Agente de código

• 

  Claude Code

  Agente de código

• 

  Wispr Flow

  Dictado por voz

El sitio web es donde la marca habla fuerte. Lo diseñé y construí en Next.js. Está en diecisiete idiomas y le pasa el idioma de cada visitante a la app cuando se registra.

Un hero para jugar

El logo gira mientras carga la página, y luego viene el hero: objetos 3D que flotan, se inclinan con el mouse y el cursor los empuja, y una escena de scroll que termina en “Hecho para ti”.

groselia.com

La app real, rehecha

“Inside your Groselia” muestra la plataforma tal como es, rehecha en código a partir de las pantallas de la propia app, con una marca de demostración.

groselia.com

Un blog

Notas sobre manejar redes sociales. Los posts son archivos MDX simples, uno por idioma, sin CMS, y cada uno tiene su propio feed y datos estructurados para que los buscadores y los asistentes de IA lo lean bien.

groselia.com

Un formulario que califica leads

Cada “Agendar una llamada” abre un formulario corto antes del calendario: quién eres, dónde publicas, qué necesitas y tu presupuesto. Cada paso se guarda en nuestra base de datos a medida que avanzas, así que vemos incluso respuestas a medias, y un formulario completo le avisa a nuestro equipo por Slack.

groselia.com

Responsive, siempre

Cada página está diseñada también para celulares, no solo achicada para que quepa. Donde no hay hover, las secciones se activan al llegar al centro de la pantalla.

Arquitectura

Construí la plataforma yo mismo, con la IA como compañera. La app es React y Vite, la landing es Next.js, y ambas viven en un mismo proyecto de Supabase: Postgres con row-level security, auth, realtime y storage, y 47 edge functions. Todo lo lento o programado corre en Trigger.dev, las redes sociales llegan a través de una sola API de publicación, y Stripe maneja planes, tarjetas y el boleto brasileño.

También hay un servidor MCP y un plugin de Codex, para que Groselia se pueda usar desde dentro de un agente de IA: las mismas marcas, posts y borradores, como herramientas.

Dónde se usa

Web appSitio webServidor MCP

↓

El núcleo

Supabase

AuthPostgresRealtimeStorageEdge functions

↓

Detrás

LLMs de fronteraTrigger.devAPI de publicaciónStripePostHog

La app, el sitio web y el servidor MCP están alojados en Vercel.

Pasa el cursor o toca una caja para ver qué hace y con qué se comunica.

El recorrido de un post

La mejor forma de ver cómo encajan las partes es seguir un post, desde una frase en el chat hasta sus números en Insights. Avanza paso a paso, o déjalo correr.

El agente

El agente corre sobre los mejores modelos del mercado, de Anthropic, OpenAI y otros proveedores, como una sola edge function con streaming y un loop de herramientas. El modelo recibe 41 herramientas propias más búsqueda y lectura web, con hasta ocho pasos por turno. Lo difícil nunca fue el modelo. Fue asegurar que el agente siempre sepa qué es cierto ahora mismo.

Así que en cada turno, antes de que el modelo vea el mensaje, la función reconstruye el contexto desde la base de datos: la fecha y la hora en la zona horaria del dueño, los documentos de memoria de la marca, el calendario en vivo, los planes abiertos, los documentos subidos y un resumen continuo de los mensajes anteriores. La parte estable del prompt queda en caché por una hora; esta parte nunca se cachea, así que no puede quedar desactualizada.

Dos reglas definieron el resto. Todo lo público o irreversible va a un plan que el dueño aprueba, nunca sale directo. Y un post solo existe si una herramienta lo creó en este turno, lo que terminó con la época en que el agente describía trabajo que no había hecho. Además, el agente no está atado a un modelo: cuando uno más pequeño y barato fue lo bastante bueno, pasé el chat a ese, para bajar el costo por conversación.

Contexto, rehecho en cada turno

Instrucciones y herramientasen caché por una hora

Fecha y horala zona horaria del dueño

Documentos de memoriapreferencias, qué hacer y qué no

Calendario en vivocada post y su estado

Planes abiertospropuestos y aprobados

La historia hasta ahoraun resumen continuo

→El LLMModelos de punta · hasta 8 pasos→

Llamadas a herramientas

✓get_posting_times

✓get_insights

✓propose_plan

Plan esperando aprobación

Semana de cosecha: 3 posts, 4 respuestas

// Volatile block: time + memory + live calendar + active plans + rolling summary.
// Rebuilt each turn (never cached) so the agent always sees current state.
const volatileSystem = () => {
  const parts = [
    nowBlock,
    renderMemories(memories),
    renderCalendar(calendar, todayISO),
    renderPlans(plans),
  ]
  if (documents.length) parts.push(renderDocuments(documents))
  if (rollingSummary) parts.push(`STORY SO FAR (summary of earlier messages in THIS conversation):\n${rollingSummary}`)
  // … then a line for each of the brand's other conversations
  return parts.join('\n\n')
}

Modelo de datos

Unas 55 tablas, en unos pocos grupos claros. Un workspace tiene miembros y marcas; todo lo demás cuelga de la marca, así que la row-level security puede responder una sola pregunta en todas partes: ¿esta persona es miembro de esta marca?

Confiabilidad y seguridad

Groselia publica en cuentas reales, así que las fallas caras son un post que sale dos veces, o un post que en silencio nunca sale. Ahí está la mayor parte de la ingeniería.

Durante un tiempo mi app local y la de producción compartían una sola base de datos de producción, y una migración que se adelantó a un deploy una vez vació la página de Brand Kits en vivo. Desde entonces el trabajo de backend se hace primero en una rama de Supabase y se integra a producción junto con el código que lo necesita.

Calidad y flujo de trabajo

Cerca de 1,000 casos de prueba en 140 archivos de test cubren la app, el servidor MCP y las edge functions. Algunas verificaciones existen porque algo se rompió una vez: un test de paridad hace fallar el build si a cualquiera de los 17 idiomas le falta una clave, y las suites de base de datos del MCP corren con datos sintéticos y hacen rollback al final.

El agente tiene sus propios evals. Uno le hace al agente en producción un conjunto fijo de preguntas sobre el rendimiento de una marca, cada una en una conversación nueva, y verifica que haya leído Insights con el período correcto y que su respuesta traiga los mismos números que muestra la página de Insights.

Una sola persona entregó más de 520 pull requests tratando a los agentes de IA como un equipo. Cada cambio tiene su propia rama en su propio git worktree, así que Claude Code y Codex pueden trabajar en varias cosas a la vez sin pisarse. Cada uno corre sus tests y el chequeo de tipos, abre un pull request pequeño, y nada se mergea antes de que yo lo lea.

Cada uno parecía un bug en la interfaz y resultó ser algo más profundo: la forma de un stream, un timestamp, lo que una red realmente reporta, un reloj.

export function sameInstant(a: string | null | undefined, b: string | null | undefined): boolean {
  if (a == null && b == null) return true;
  if (a == null || b == null) return false;
  if (a === b) return true;
  const ta = Date.parse(a);
  const tb = Date.parse(b);
  return Number.isFinite(ta) && Number.isFinite(tb) && ta === tb;
}