{"id":2209,"date":"2026-08-15T06:07:13","date_gmt":"2026-08-15T06:07:13","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=2209"},"modified":"2026-08-15T06:07:13","modified_gmt":"2026-08-15T06:07:13","slug":"hugging-face-deepsite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/hugging-face-deepsite\/","title":{"rendered":"Hugging Face DeepSite: Generador de aplicaciones web de un solo archivo impulsado por IA"},"content":{"rendered":"<div class=\"convly-tldr\">\n<ul>\n<li>DeepSite es un espacio gratuito de Hugging Face en<code>huggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite<\/code> que convierte un indicador de texto (prompt) en una aplicaci\u00f3n web HTML completa y aut\u00f3noma.<\/li>\n<li>No se requiere instalaci\u00f3n ni cuenta para probarlo: simplemente abra la URL, describa su aplicaci\u00f3n, haga clic en Generar y obtenga una vista previa en vivo y un archivo descargable <code>.html<\/code> .<\/li>\n<li>La salida es un \u00fanico archivo con CSS y JavaScript integrados (inline); puede alojarlo en Hugging Face Spaces, GitHub Pages, Netlify o cualquier servidor est\u00e1tico.<\/li>\n<li>Duplique el espacio y agregue su propio token de API de Hugging Face para evitar tiempos de espera en la cola y elegir el modelo preferido.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>Hugging Face DeepSite es un generador de aplicaciones web de c\u00f3digo abierto que funciona directamente en el navegador. Describa la aplicaci\u00f3n que desea en texto plano y DeepSite invocar\u00e1 un modelo de lenguaje grande para generar un \u00fanico archivo aut\u00f3nomo \u2014con CSS y JavaScript integrados\u2014 que se ejecutar\u00e1 inmediatamente en cualquier navegador. No se necesitan herramientas de construcci\u00f3n, ni frameworks ni dependencias para instalar. Al ser completamente basado en navegador, los usuarios de Windows, macOS y Linux siguen los mismos pasos. <code>.html<\/code> archivo \u2014con CSS y JavaScript integrados\u2014 que se ejecutar\u00e1 inmediatamente en cualquier navegador. No se necesitan herramientas de construcci\u00f3n, ni frameworks ni dependencias para instalar. Al ser completamente basado en navegador, los usuarios de Windows, macOS y Linux siguen los mismos pasos.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_86 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a8037dc91565\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a8037dc91565\"  aria-label=\"Alternar\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/hugging-face-deepsite\/#What_DeepSite_Generates\" >Qu\u00e9 genera DeepSite<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/hugging-face-deepsite\/#How_to_Use_DeepSite\" >C\u00f3mo usar DeepSite<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/hugging-face-deepsite\/#Understanding_the_Live_Preview\" >Comprensi\u00f3n de la vista previa en vivo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/hugging-face-deepsite\/#Deploying_Your_App\" >Implementaci\u00f3n de su aplicaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/hugging-face-deepsite\/#Duplicating_the_Space_for_Higher_Rate_Limits\" >Duplicaci\u00f3n del espacio para l\u00edmites de tasa m\u00e1s altos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/hugging-face-deepsite\/#Running_DeepSite_Locally\" >Ejecuci\u00f3n local de DeepSite<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/hugging-face-deepsite\/#Prompt_Tips_for_Better_Output\" >Consejos para redactar indicadores (prompts) que mejoren la salida<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/hugging-face-deepsite\/#Limitations\" >Limitaciones<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/hugging-face-deepsite\/#Frequently_Asked_Questions\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_DeepSite_Generates\"><\/span>Qu\u00e9 genera DeepSite<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Cada salida de DeepSite es un \u00fanico<code>.html<\/code> archivo. Las bibliotecas externas que el modelo elija incluir \u2014por ejemplo Chart.js, Tailwind CSS mediante CDN o Alpine.js\u2014 se cargan desde un enlace CDN en la etiqueta <code>&lt;head&gt;<\/code>y no se empaquetan (bundled). Esto mantiene el archivo peque\u00f1o y listo para usar de inmediato.<\/p>\n<p>DeepSite es especialmente adecuado para:<\/p>\n<ul>\n<li>Calculadoras interactivas y conversores de unidades<\/li>\n<li>Paneles de visualizaci\u00f3n de datos usando Chart.js u otras librer\u00edas similares<\/li>\n<li>Juegos sencillos para navegador (canvas 2D, acertijos de palabras)<\/li>\n<li>Prototipos de interfaces de usuario y maquetas interactivas<\/li>\n<li>Herramientas y utilidades de prop\u00f3sito espec\u00edfico<\/li>\n<\/ul>\n<p>No sustituye a aplicaciones multiarchivo basadas en React o Vue. Los proyectos que requieran una base de datos, autenticaci\u00f3n o gesti\u00f3n compleja de estado deber\u00edan considerar la salida de DeepSite como un esqueleto inicial, no como un producto final.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_Use_DeepSite\"><\/span>C\u00f3mo usar DeepSite<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ol>\n<li><strong>Abra el espacio.<\/strong> Ir a <code>huggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite<\/code>. No se requiere iniciar sesi\u00f3n en la instancia p\u00fablica, aunque durante las horas pico podr\u00eda ingresar a una cola de espera.<\/li>\n<li><strong>Escriba su indicador (prompt).<\/strong> En el campo del indicador, describa concretamente la aplicaci\u00f3n deseada. En lugar de escribir \u00abuna calculadora\u00bb, formule algo como \u00abuna calculadora de propinas con un control deslizante para el porcentaje (10\u201330 %), un campo para el importe total de la factura y una salida que muestre el c\u00e1lculo por persona\u00bb. La especificidad mejora la calidad del resultado.<\/li>\n<li><strong>Seleccione un modelo.<\/strong> El espacio muestra un men\u00fa desplegable para elegir el modelo. Las opciones var\u00edan seg\u00fan las actualizaciones realizadas por el mantenedor; la lista actual aparece en la interfaz de usuario. Para una comparaci\u00f3n clasificada de los modelos subyacentes seg\u00fan su capacidad de programaci\u00f3n y costo, consulte la <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/llm-leaderboard\/\">Clasificaci\u00f3n de modelos de lenguaje grande (LLM)<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Haga clic en Generar.<\/strong> El modelo transmite HTML al panel del editor situado a la izquierda. Una vista previa en vivo se renderiza en tiempo real en el panel derecho.<\/li>\n<li><strong>Itere mediante mensajes posteriores.<\/strong> Use la entrada de chat debajo de la vista previa para refinar el resultado: \u00abcambiar a un fondo oscuro\u00bb, \u00abagregar un bot\u00f3n de reinicio\u00bb, \u00abusar una fuente m\u00e1s grande para el resultado\u00bb. El modelo edita el archivo existente en lugar de regenerarlo desde cero.<\/li>\n<li><strong>Descargue o implemente.<\/strong> Haga clic <em>Descargar HTML<\/em> para guardar el archivo localmente, o haga clic en <em>Implementar en Spaces<\/em> para publicarlo como un nuevo espacio de Hugging Face bajo su cuenta.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Understanding_the_Live_Preview\"><\/span>Comprensi\u00f3n de la vista previa en vivo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El panel de vista previa representa su HTML dentro de un iframe con sandbox. <code>iframe<\/code>. Algunas APIs del navegador \u2014como geolocalizaci\u00f3n, c\u00e1mara o escritura en el portapapeles\u2014 pueden estar bloqueadas por las pol\u00edticas de sandbox del iframe en el entorno de Hugging Face. Si una funcionalidad funciona en el editor pero no en la vista previa, descargue el archivo y \u00e1bralo directamente en su navegador para probarlo sin restricciones de sandbox.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Deploying_Your_App\"><\/span>Implementaci\u00f3n de su aplicaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El <em>Implementar en Spaces<\/em> El bot\u00f3n maneja autom\u00e1ticamente todo el flujo (requiere que haya iniciado sesi\u00f3n en Hugging Face):<\/p>\n<ol>\n<li>Crea un nuevo espacio bajo su cuenta con el SDK configurado como <strong>Est\u00e1tico<\/strong> \u2014sin servidor, solo alojamiento de archivos.<\/li>\n<li>Sube su archivo <code>index.html<\/code> como \u00fanico archivo.<\/li>\n<li>Asigna una URL p\u00fablica en <code>huggingface.co\/spaces\/&lt;su-nombre-de-usuario&gt;\/&lt;nombre-del-espacio&gt;<\/code>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Los espacios est\u00e1ticos son gratuitos. La aplicaci\u00f3n queda accesible p\u00fablicamente en cuesti\u00f3n de segundos tras su implementaci\u00f3n. Tambi\u00e9n puede alojar el archivo en cualquier servicio que sirva contenido est\u00e1tico:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Plataforma<\/th>\n<th>C\u00f3mo implementar<\/th>\n<th>Versi\u00f3n gratuita<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Espacios de Hugging Face (est\u00e1ticos)<\/td>\n<td>Use el bot\u00f3n Implementar integrado<\/td>\n<td>S\u00ed<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GitHub Pages<\/td>\n<td>Confirmar cambios <code>index.html<\/code> en un repositorio y activar Pages en Configuraci\u00f3n<\/td>\n<td>S\u00ed<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Netlify<\/td>\n<td>Arrastre y suelte el archivo en netlify.com\/drop<\/td>\n<td>S\u00ed<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Vercel<\/td>\n<td>Ejecutar <code>vercel --prod<\/code> desde un directorio que contenga el archivo<\/td>\n<td>S\u00ed (se aplican l\u00edmites)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Cualquier servidor web<\/td>\n<td>Copie el archivo en la ra\u00edz del documento y s\u00edrvalo como HTML est\u00e1tico<\/td>\n<td>Variable<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Duplicating_the_Space_for_Higher_Rate_Limits\"><\/span>Duplicaci\u00f3n del espacio para l\u00edmites de tasa m\u00e1s altos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El Espacio p\u00fablico se comparte; durante periodos de alta demanda puede quedar en cola. Duplicarlo le proporciona una instancia privada que se ejecuta en su propia cuenta de Hugging Face, con su propia cuota de API.<\/p>\n<ol>\n<li>Inicie sesi\u00f3n en Hugging Face.<\/li>\n<li>Abrir <code>huggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite<\/code>.<\/li>\n<li>Haga clic en el men\u00fa de tres puntos (&hellip;) en la esquina superior derecha y seleccione <strong>Duplicar este Espacio<\/strong>.<\/li>\n<li>Elija un nombre y la visibilidad (p\u00fablico o privado), luego haga clic en <strong>Duplicar Espacio<\/strong>.<\/li>\n<li>En la configuraci\u00f3n de su Espacio duplicado, agregue un secreto denominado <code>HF_TOKEN<\/code> que contenga un token de API de Hugging Face con acceso a la API de inferencia. DeepSite usar\u00e1 este token para todas las llamadas a modelos.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Si est\u00e1 decidiendo entre confiar en el Espacio p\u00fablico gratuito o pagar por su propia cuota de inferencia, la <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calculadora de punto de equilibrio entre alojamiento local y uso de API<\/a> puede cuantificar la diferencia de costos seg\u00fan su volumen esperado de generaci\u00f3n.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Running_DeepSite_Locally\"><\/span>Ejecuci\u00f3n local de DeepSite<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El c\u00f3digo fuente de DeepSite es un repositorio git est\u00e1ndar alojado en Hugging Face. Puede clonarlo y ejecutarlo localmente contra un servidor de inferencia local (Ollama, vLLM, llama.cpp con un punto final compatible con OpenAI).<\/p>\n<pre><code>git clone https:\/\/huggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite\ncd deepsite\nnpm install\nnpm run dev<\/code><\/pre>\n<p>Los nombres de las variables de entorno para el punto final del modelo pueden cambiar entre versiones; revise el archivo <code>README.md<\/code> o cualquier archivo<code>.env.example<\/code> despu\u00e9s de clonar, en lugar de confiar en un nombre de variable fijo. Para ejecutar localmente un modelo capaz de generar c\u00f3digo, primero verifique si su GPU dispone de suficiente memoria: los modelos centrados en c\u00f3digo con 7B\u201334B par\u00e1metros representan el rango pr\u00e1ctico para la mayor\u00eda del hardware de consumo. Use la <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/llm-vram-calculator\/\">Calculadora de VRAM<\/a> para confirmar que su GPU puede manejar el modelo objetivo antes de descargarlo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Prompt_Tips_for_Better_Output\"><\/span>Consejos para redactar indicadores (prompts) que mejoren la salida<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Nombre expl\u00edcitamente los elementos de la interfaz de usuario.<\/strong> \u00abUn men\u00fa desplegable para seleccionar la moneda\u00bb es m\u00e1s fiable que \u00abuna forma de elegir una moneda\u00bb.<\/li>\n<li><strong>Especifique el estilo visual.<\/strong> \u00abModo oscuro, dise\u00f1o basado en tarjetas, bordes redondeados\u00bb orienta mejor la generaci\u00f3n de CSS. Sin indicaciones de estilo, la salida var\u00eda ampliamente entre modelos.<\/li>\n<li><strong>Indique las bibliotecas que desea utilizar.<\/strong> \u00abUse Chart.js para el gr\u00e1fico de barras\u00bb es m\u00e1s fiable que confiar en que el modelo elija una biblioteca adecuada.<\/li>\n<li><strong>Mantenga el alcance reducido.<\/strong> Las herramientas de prop\u00f3sito \u00fanico generan mejor c\u00f3digo. Las aplicaciones multi-pantalla producen c\u00f3digo sobredimensionado y m\u00e1s dif\u00edcil de iterar, todo en un solo archivo.<\/li>\n<li><strong>Refine mediante mensajes posteriores.<\/strong> Un borrador inicial refinado mediante tres o cuatro mensajes espec\u00edficos suele superar a un \u00fanico prompt extenso.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Limitations\"><\/span>Limitaciones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li>La salida est\u00e1 limitada por la longitud m\u00e1xima de respuesta del modelo. Las aplicaciones muy complejas pueden truncarse a mitad de archivo; reduzca el alcance si esto ocurre.<\/li>\n<li>No hay persistencia de sesi\u00f3n: cerrar la pesta\u00f1a del navegador pierde la conversaci\u00f3n. Descargue el archivo antes de cerrarla.<\/li>\n<li>Las bibliotecas dependientes de CDN requieren conexi\u00f3n a Internet para renderizarse correctamente al abrir el archivo localmente.<\/li>\n<li>Solo frontend: sin l\u00f3gica del lado del servidor, sin base de datos ni autenticaci\u00f3n en la salida generada.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_Asked_Questions\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>\u00bfEs gratuito usar DeepSite?<\/h3>\n<p>El Espacio p\u00fablico es gratuito, sujeto a las cuotas compartidas de recursos computacionales de Hugging Face. Duplicar el Espacio tambi\u00e9n es gratuito, pero las llamadas a la API de inferencia realizadas desde su propia cuenta de Hugging Face se facturan tras agotar la franquicia gratuita. Los costos dependen del modelo y suelen ser bajos para tareas breves de generaci\u00f3n de c\u00f3digo.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 modelos utiliza DeepSite?<\/h3>\n<p>The model list is maintained by the Space author and changes over time; versions have included Llama-family models, DeepSeek Coder variants, and Qwen Coder models. Check the dropdown in the live Space for the current options \u2014 do not rely on any fixed list in external documentation.<\/p>\n<h3>\u00bfPuedo usar la salida de DeepSite con fines comerciales?<\/h3>\n<p>El c\u00f3digo generado no tiene licencia inherente: usted proporcion\u00f3 el prompt y la salida es c\u00f3digo funcional. No obstante, las bibliotecas alojadas en CDN incluidas por el modelo (Chart.js, Tailwind, etc.) tienen sus propias licencias (t\u00edpicamente MIT o Apache 2.0). Revise cuidadosamente todas las importaciones desde CDN en el archivo antes de usarlo comercialmente.<\/p>\n<h3>\u00bfC\u00f3mo se compara DeepSite con otros generadores de c\u00f3digo basados en IA?<\/h3>\n<p>El nicho de DeepSite es la generaci\u00f3n sin configuraci\u00f3n previa y con salida en un solo archivo, adem\u00e1s de una vista previa instant\u00e1nea en el navegador. Herramientas como GitHub Copilot, Cursor y v0.dev ofrecen generaci\u00f3n de proyectos multiarchivo m\u00e1s avanzada, pero requieren un IDE o una suscripci\u00f3n de pago. DeepSite es el camino m\u00e1s r\u00e1pido desde la idea hasta un prototipo compartible. Para una comparativa clasificada de los modelos subyacentes seg\u00fan inteligencia y costo, consulte la <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/llm-leaderboard\/\">Clasificaci\u00f3n de modelos de lenguaje grande (LLM)<\/a>.<\/p>\n<h3>La aplicaci\u00f3n generada no funciona correctamente en la vista previa. \u00bfQu\u00e9 debo hacer?<\/h3>\n<p>Descargue primero el archivo y \u00e1bralo directamente en su navegador: varias APIs del navegador est\u00e1n bloqueadas dentro del iframe con sandbox. Si sigue fallando localmente, env\u00ede un mensaje posterior describiendo concretamente el problema (\u00abel gr\u00e1fico no se representa\u00bb, \u00abal hacer clic en el bot\u00f3n no ocurre nada\u00bb), en lugar de regenerar desde cero. Si el archivo termina a mitad de etiqueta o de script, la salida se ha truncado: simplifique el alcance del prompt o cambie a un modelo con un l\u00edmite de salida mayor.<\/p>\n<h3>Can I self-host DeepSite with a private or local LLM?<\/h3>\n<p>S\u00ed. Clone el repositorio, ejec\u00fatelo localmente con <code>npm run dev<\/code>, y configure el punto final del modelo para que apunte a un servidor de inferencia local. Un modelo de generaci\u00f3n de c\u00f3digo con al menos 7B par\u00e1metros produce resultados utilizables; los modelos de 34B+ mejoran sustancialmente la calidad, pero exigen mucha m\u00e1s VRAM. Consulte la <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/llm-vram-calculator\/\">Calculadora de VRAM<\/a> frente a las especificaciones de su GPU antes de decidirse por un tama\u00f1o de modelo.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepSite is a free Hugging Face Space athuggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite that turns a text prompt into a complete, self-contained HTML web app. [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2210,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-2209","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-news"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2209","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2209"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2209\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2211,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2209\/revisions\/2211"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2210"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2209"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2209"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2209"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}