Una publicación de r/buildinpublic lanzó Olivepress (una herramienta similar a Perplexity para acciones que utilizan FRED/FMP). Esto sigue la receta: fijar fuentes autorizadas para su vertical, llenar los vacíos sociales/SERP con Scavio, generar gráficos + párrafos citados.
Requisitos previos
- Un vertical con entre 3 y 7 fuentes de datos autorizadas
- Clave API de Scavio
- Clave API de LLM
- Una biblioteca de gráficos
Guia paso a paso
Paso 1: Fijar la lista de fuentes por vertical
Disciplina = confianza.
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// Finance: FRED, FMP, SEC EDGAR
// Real estate: HUD, FRED housing, county assessors
// Healthcare: NIH PubMed, CMS, FDAPaso 2: Cree una capa de consulta estructurada por fuente
API por fuente.
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// FRED API: macro series
// FMP API: equity fundamentals
// SEC EDGAR: filings
// Each call = typed JSON.Paso 3: Utilice Scavio para la capa social/SERP
¿Qué dice la gente?
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// 'site:reddit.com r/stocks TICKER 2026'
// 'TICKER earnings 2026 site:wsj.com OR site:reuters.com'
// AI Overview lookup for 'is TICKER a buy 2026'Paso 4: Redacción de LLM: fijar citas en JSON con etiqueta de origen
Nada de "yo pienso"; sólo las afirmaciones citadas.
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// LLM: 'Answer using ONLY the sources below. Every claim ends with [N].'
// Sources: [{ idx: 1, source: 'FRED', data }, { idx: 2, source: 'Reddit', data }]Paso 5: Representar gráficos como llamadas a herramientas nativas
Salida pulida > JSON sin formato.
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// Define chart-render tools: { type: 'line', data, x_label, y_label, title }
// Render with Recharts/Plotly server- or client-side.Paso 6: Validar con un revisor escéptico sobre las fuentes
Control de cordura antes del lanzamiento.
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// 20 random output queries. Verify each claim against the source it cites.Ejemplo en Python
Python
# Per-product-month MVP: Scavio $30 + LLM ~$50 + ~$5-15 source feeds = under $100/mo.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Same in TS / Next.js.Salida esperada
JSON
A vertical mini-Perplexity that pins to authoritative sources, fills the social/SERP gap via Scavio, and outputs charts + cited paragraphs.