HotMarcas: una plataforma de monitoreo de marcas a escala nacional
Inteligencia automatizada de propiedad intelectual, que monitorea millones de empresas y marcas a partir de los datos oficiales del INPI de Brasil, construida de principio a fin con Claude Code.
HotMarcas es una plataforma brasileña de monitoreo de marcas que ingesta, procesa y monitorea datos de propiedad intelectual a escala nacional. Rastrea automáticamente los registros de marcas de la oficina de patentes de Brasil (INPI) y le muestra a las empresas la actividad relevante. La construí de principio a fin con Claude Code.
El reto
Las empresas brasileñas no tienen una forma fácil de monitorear los registros de marcas que podrían amenazar su marca. Los datos oficiales del INPI se publican cada semana en enormes archivos XML difíciles de parsear. HotMarcas automatiza todo el pipeline: ingesta, parseo, almacenamiento y monitoreo a una escala de millones de registros.
El enfoque
El núcleo es un worker de ingesta automatizado que parsea las publicaciones XML semanales de la RPI del INPI usando SAX streaming. En lugar de cargar un archivo enorme en memoria de una vez, lo recorre en streaming, lo que mantiene el uso de memoria plano sin importar cuán grande sea la publicación. Eso es lo que hace práctico ingestar millones de registros cada semana.
El código es un monorepo que separa la app web del worker de ingesta, de modo que el producto y el pipeline de datos evolucionan de forma independiente. Sobre los datos vive una experiencia de landing enfocada en conversión y un dashboard de monitoreo. Todo el pipeline corre en jobs programados, trayendo datos frescos del INPI cada semana sin ningún paso manual.
El stack
- Frontend y API
- Next.js
- Runtime
- Node.js (ESM)
- Datos y Auth
- Supabase · PostgreSQL (RLS)
- Hosting y scheduling
- Vercel · GitHub Actions
- Ingesta
- SAX streaming XML
- Construido con
- Claude Code
Lo que demuestra este proyecto
HotMarcas monitorea más de 68 millones de empresas y 5 millones de marcas, ingestando enormes datasets gubernamentales a través de un pipeline de streaming eficiente en memoria que corre de forma totalmente automática cada semana. Se construyó de principio a fin con Claude Code, desde el worker de ingesta hasta el dashboard: un producto AI-first llevado hasta un servicio en vivo operando a escala nacional.