Corrección de Motor y prompts gpt-image-2 para SaaS de Landing Pages en Imagen
Publicada el 2026-07-13
Descripción de la oferta
FILTRO HUMANO OBLIGATORIO: Para confirmar que eres un desarrollador real y que has leído esto con atención, escribe la palabra "PINEAPPLE" en mayúsculas al principio de tu propuesta. Si no lo haces, serás descartado de inmediato por los filtros automáticos. Estoy buscando un desarrollador práctico con experiencia en la API de generación de imágenes de OpenAI (específicamente gpt-image-2) para corregir y optimizar un módulo crítico de mi SaaS llamado "Estudio IA" (dentro de la sección "Droppage"). El problema actual: Nuestro sistema genera bloques de imágenes para armar landing pages de 10 secciones consecutivas (Hero, Oferta, Antes/Después, Beneficios, Tabla Comparativa, Prueba de Autoridad, Testimonios, Modo de Uso, Logística, Preguntas Frecuentes). Sin embargo, el código actual presenta fallas críticas: 1. Distorsiona el producto del usuario (el producto original debe quedar 100% idéntico y sin alteraciones en las 10 secciones). 2. No extrae adecuadamente la paleta de colores (hereda los colores estáticos de las plantillas de referencia; el sistema debe analizar la imagen del producto en tiempo real, extraer sus colores hexadecimales y usarlos en los fondos/acentos de las imágenes para que combinen de forma natural). 3. La IA no respeta la distribución espacial (layout) establecida en las coordenadas de nuestras plantillas (se superponen textos, se excede la densidad de palabras permitida, etc.). Tus entregables: 1. Solucionar el motor de prompts y la llamada de la API de gpt-image-2 para mantener el producto original 100% idéntico y sin deformaciones (debe funcionar para tenis, herramientas, suplementos, ropa, etc.). 2. Implementar un selector de color automático que extraiga los tonos dominantes del producto hexadecimalmente y los use en el fondo del lienzo de manera dinámica. 3. Asegurar que las imágenes respeten la densidad de texto y la distribución exacta de coordenadas de las plantillas (evitando textos superpuestos). 4. Entregar el motor estructurado en JSON de manera modular configurando 2 nuevas variantes estructurales para cada una de las 10 categorías de la landing (eliminando cualquier copia directa del referente). 5. Permitir dos flujos de trabajo: Generación por lote completo (las 10 imágenes seguidas) y Regeneración individual (volver a generar una única sección sin alterar las otras 9). Condiciones de Seguridad y Pago (Estrictas y No Negociables): - Trabajo en GitHub Privado: Trabajarás localmente clonando nuestro repositorio privado de GitHub. No se otorgará acceso Root ni SSH a nuestro servidor VPS de producción. - Tus propias pruebas: Deberás usar tu propia API Key de OpenAI para las pruebas locales durante el desarrollo. - Hito Único: El presupuesto está en garantía (Escrow) de la plataforma y se liberará en un único hito del 100% tras la verificación funcional del sistema en nuestro entorno local (Antigravity 2.0). No hay pagos parciales por trabajo incompleto. - Código limpio y Auditoría de IA: Todo el código final subido a GitHub se someterá a una auditoría automatizada con Inteligencia Artificial. No se acepta código ofuscado, compilado o sin comentarios legibles que limiten nuestra capacidad de seguir editándolo en Antigravity 2.0. Por favor, postúlate solo si estás de acuerdo con estas condiciones. 2. REQUERIMIENTOS TÉCNICOS Y FUNCIONALES (Enfoque "Caja Negra") El desarrollador tiene total libertad para elegir el método técnico, las llamadas de API o las librerías auxiliares que considere mejores para resolver el problema, siempre y cuando cumpla estrictamente con los siguientes resultados: A. Versatilidad Absoluta del Producto (Sin Deformaciones) El motor de edición no debe estar limitado a un solo tipo de producto. Debe funcionar de manera idéntica con calzado, herramientas, ropa, accesorios y suplementos en frasco y cualquier producto que se inserte como imagen de referencia. El render final debe mantener el producto original 100% idéntico, con sus proporciones reales, sin deformaciones ni alteraciones visuales. B. Extracción Dinámica de Paleta de Colores Está estrictamente prohibido heredar los colores estáticos de las plantillas de referencia. El sistema debe analizar la imagen del producto subido por el usuario en tiempo real y extraer sus colores dominantes en formato hexadecimal. Esos colores dinámicos deben inyectarse en el lienzo de la imagen generada (fondos, acentos, gráficos) para que toda la sección combine de forma natural con el producto. C. Densidad de Texto y Distribución Física (Maquetación Estricta) El generador basado en la API de gpt-image-2 debe respetar con precisión matemática la distribución de la plantilla seleccionada (por ejemplo: título grande arriba, producto ocupando el 60% del lienzo, tarjetas de síntomas alineadas a la izquierda, espacio negativo óptimo). Se debe bloquear la densidad de texto para evitar que la IA superponga textos sobre el producto o genere párrafos más largos de lo permitido en el diseño de referencia. D. Flujo de Trabajo Flexible El sistema debe permitir dos tipos de generación en la interfaz: Generación por lote completo: Procesar y armar la landing de las 10 secciones consecutivas con un solo clic. Regeneración individual: Permitir al usuario volver a generar una única sección (por ejemplo, solo la de "Beneficios") sin alterar ni volver a cobrar créditos por las otras 9 secciones restantes. E. Renovación de Plantillas (Estructura Modular) No buscamos que el programador diseñe. Su tarea es estructurar un motor de plantillas modular basado en coordenadas espaciales (JSON). Como entregable técnico, el programador configurará 2 variantes estructurales nuevas para cada una de las 10 categorías de la landing page, eliminando cualquier copia directa del referente por ética y respeto de marca. Aislamiento en GitHub Privado: Todo el proyecto se gestionará a través de un repositorio privado de GitHub controlado por ti. El desarrollador trabajará clonando este repositorio de forma local en su propia máquina. No se le dará acceso Root ni SSH a tu VPS de producción. API Keys Propias del Desarrollador: Durante toda la etapa de desarrollo, pruebas y maquetación, el programador configurará el backend utilizando su propia API Key de OpenAI y consumiendo sus propios créditos de prueba. Paso a Producción Limpio: El código de conexión con la API debe estar parametrizado mediante variables de entorno en un archivo .env. Al finalizar, tú solo tendrás que colocar tu API Key real en tu archivo .env local para que empiece a funcionar en tu entorno de Antigravity 2.0. CLÁUSULAS DE CONTRATACIÓN Estrategia de Hito Único: El presupuesto del proyecto se depositará por completo en la garantía (Escrow) de la plataforma al inicio. No se realizarán liberaciones de pagos parciales por avances técnicos. El pago se liberará únicamente cuando el entregable esté $100\%$ completado e integrado en tu entorno local. Propiedad Intelectual Absoluta: Todos los derechos sobre el código fuente, la lógica de los prompts estructurados y las plantillas modulares pertenecen única y exclusivamente al Cliente desde el momento de la entrega. Prohibición de Código Oculto u Ofuscado: Todo el código fuente entregado debe ser nativo, limpio, ordenado y editable. Está estrictamente prohibido entregar archivos compilados, encriptados o con dependencias externas ocultas que limiten tu capacidad de seguir editándolo en Antigravity 2.0 con ayuda de tus asistentes de IA. Auditoría de Código mediante IA: Antes de autorizar la liberación de los fondos en Escrow, el código final subido a GitHub se someterá a una auditoría automatizada con Inteligencia Artificial. Si la IA detecta que el código es desordenado, carece de comentarios comprensibles o es un "Frankenstein" de parches duplicados, el desarrollador tendrá que ordenarlo antes de cobrar. Te comparto el siguiente video demostrativo En él te muestro detalladamente: El comportamiento y los errores actuales de mi módulo Estudio IA (deformación de producto, superposición de textos y herencia de colores estáticos). El comportamiento correcto que espero lograr tomando como base el funcionamiento del referente. https://youtu.be/BOiEfmSB8dg
Skills
Fuente original: freelancer