Proyectos Experimentales

Los proyectos experimentales publicados por la Open LLMO Research Initiative. Todos se entregan en estado Draft / Experimental. El estatus de especificación formal queda diferido a Phase 3.

Visión general

Proyecto	Función	Análogo	Estado
1. LLMOFramework Score	Medir la descubribilidad por IA de un sitio	Lighthouse Score	Indicadores en borrador (Draft v0.1 en Phase 1)
2. LLMOFramework Benchmark	Comparar estructuras de sitio experimentalmente	Benchmark de referencia del sector	En planeación (Phase 1-2)
3. LLMOFramework Compatible	Badge de certificación para sitios conformes	Marca “Certified”	Solo roadmap (Phase 3)

1. LLMOFramework Score

Qué mide

Score por sitio de qué tan reconocible, citable y parseable es el contenido para la IA. La contraparte de la era IA al Domain Authority del SEO o al Lighthouse Score.

Indicadores candidatos (v0.1 Draft)

Indicador	Descripción
Citation Visibility	Si el contenido es citado por la IA
Chunk Readability	Qué tan bien se divide el contenido en chunks
Semantic Structure	Qué tan explícita es la estructura semántica
AI Crawlability	Compatibilidad con crawlers de IA
llms.txt	Conformidad con llms.txt
Markdown Quality	Calidad estructural
Entity Clarity	Facilidad de reconocimiento de entidades
Retrieval Stability	Consistencia de retrieval

Cada indicador se entrega con fórmula de cálculo y código de checker OSS. Lighthouse ganó confianza porque era medible y reproducible, y este proyecto sigue el mismo principio.

OSS relacionado

llmo-checker está planeado para Phase 1.

npx llmo-checker https://example.com

LLMOFramework Score: 74

Citation Visibility: 81
Semantic Chunkability: 68
AI Readability: 77
Grounding Stability: 70

Estado

Las definiciones de indicadores están en borrador. La publicación de Draft v0.1 está apuntada a Phase 1 (fecha por confirmar).

2. LLMOFramework Benchmark

Qué compara

Comparación experimental de qué estructuras de sitio rinden mejor para IA. Como aún no existe un benchmark estándar para retrieval y citación por IA, este proyecto propone primero una metodología de medición.

Ejes de comparación candidatos

Markdown vs HTML
Presencia de FAQ schema
Estructura de tabla
Tamaño de chunk
Formato de citación
Linkado interno
Integración con GitHub
Conformidad con llms.txt
Exposición de MCP

Política de publicación

Cada experimento se entrega como Reproducible Benchmark Report en GitHub y en este sitio, incluyendo el dataset, scripts de medición, resultados brutos y prompts de evaluación.

Estado

En planeación. El primer experimento de comparación (Markdown vs HTML, eficiencia de retrieval) está planeado para Phase 1.

3. LLMOFramework Compatible

Propósito del badge

Marca de certificación para sitios conformes con estructura optimizada para IA. Pensada para ser exhibida por SaaS, sitios de documentación, proyectos OSS y productos de IA.

Concepto visual

[ LLMOFramework Compatible ]
[ AI Retrieval Ready ]
[ Grounding Optimized ]

Requisitos de conformidad (borrador conceptual)

Requisito	Contenido
Colocación de llms.txt	Un llms.txt válido existe en la raíz del sitio
Semantic Structure	Las páginas principales satisfacen jerarquía de headings y HTML semántico
Chunk Optimization	Las secciones principales caben dentro del rango recomendado de chunk size
Grounding-friendly Docs	Citaciones, fuentes de datos y fechas de actualización son explícitas

Estado

Solo roadmap. Posicionado en Phase 3 (la última). Las razones:

La certificación depende de la adopción por el ecosistema, así que Score y Benchmark deben madurar primero
Emitir certificación operando solo se lee como autoridad de fachada y erosiona la confianza
El badge Compatible se diseñará solamente después de que la comunidad Open Source haya producido adopción por terceros

Mapeo a Phases

Phase	Progreso de proyectos
Phase 0 (actual)	Borrador de indicadores, publicación del concepto de los proyectos
Phase 1	Score Draft v0.1, OSS `llmo-checker`, primer Benchmark Report
Phase 2	Revisión del Score, updates continuos del Benchmark, integración del feedback de la comunidad
Phase 3	Diseño de la certificación Compatible, especificaciones formales, formación de Working Group

El código fuente y la discusión de cada proyecto son públicos en el repositorio de GitHub y en las Issues.