Curso de IA para Diseño de Planos, Nodos y Rutas en SVG

Comprender la estructura básica de un archivo SVG y su relación con XML, HTML y CSS.

Usar `svg`, `viewBox`, `width`, `height`, namespaces y sistema de coordenadas.

Diferenciar coordenadas absolutas, coordenadas relativas, unidades, escalado y proporciones.

Crear formas básicas: `rect`, `circle`, `ellipse`, `line`, `polyline`, `polygon` y `path`.

Usar `text`, `tspan` y posicionamiento de etiquetas en nodos, rutas y leyendas.

Agrupar elementos con `g` para crear capas, componentes y bloques reutilizables.

Aplicar estilos con atributos, clases CSS, variables y herencia visual.

Entender `defs`, `symbol`, `use`, `marker`, `clipPath`, `mask` y `pattern`.

Evitar SVG plano sin estructura, sin nombres, sin grupos ni reutilización.

Realizar ejercicio de construcción manual de un plano SVG simple con nodos y rutas.

Definir un sistema de coordenadas adecuado para planos, diagramas o mapas internos.

Configurar `viewBox` para que el SVG escale correctamente en distintos tamaños.

Convertir medidas reales, posiciones relativas o datos de layout a coordenadas SVG.

Diseñar márgenes, zonas, cuadrículas, módulos, columnas, filas y referencias visuales.

Crear escalas proporcionales para planos no estrictamente arquitectónicos.

Gestionar zoom visual sin romper grosores de línea, textos o iconos.

Usar transformaciones `translate`, `scale`, `rotate` y `matrix` con criterio.

Evitar deformaciones por mala relación entre `viewBox`, viewport y `preserveAspectRatio`.

Crear una plantilla base de coordenadas para diagramas reutilizables.

Realizar ejercicio de ajuste de un plano SVG a distintos formatos de salida.

Comprender el elemento `path` como base para rutas complejas, recorridos y conexiones.

Usar comandos `M`, `L`, `H`, `V`, `C`, `S`, `Q`, `T`, `A` y `Z`.

Diferenciar paths rectos, ortogonales, curvos, suavizados y cerrados.

Diseñar rutas claras entre nodos evitando cruces innecesarios.

Crear rutas con flechas usando `marker-start`, `marker-mid` y `marker-end`.

Ajustar grosor, trazo, punteado, color, opacidad y estilo según tipo de conexión.

Calcular rutas manuales y semiautomáticas entre puntos clave.

Pedir a la IA paths legibles con coordenadas explicadas y estructura revisable.

Evitar paths imposibles de mantener por exceso de decimales, curvas absurdas o puntos inútiles.

Realizar ejercicio de diseño de rutas principales, secundarias y alternativas en SVG.

Diseñar nodos como componentes visuales con forma, etiqueta, icono, estado y metadatos.

Crear nodos circulares, rectangulares, hexagonales, tipo tarjeta, terminal, decisión y agrupación.

Usar `symbol` y `use` para reutilizar nodos sin duplicar código.

Añadir conectores visuales: puertos, anchors, puntos de entrada y salida.

Definir estilos por tipo de nodo: origen, destino, proceso, alerta, externo, crítico o pendiente.

Incorporar estados: activo, inactivo, bloqueado, error, completado, recomendado o seleccionado.

Crear etiquetas legibles con límites de texto, saltos de línea y jerarquía tipográfica.

Evitar nodos sin significado visual o con estilos inconsistentes.

Preparar biblioteca mínima de componentes SVG para diagramas corporativos.

Realizar ejercicio de sistema de nodos reutilizables con estados y conectores.

Redactar prompts que especifiquen estructura, dimensiones, capas, nodos, rutas, estilos y restricciones.

Pedir a la IA SVG puro, limpio, comentado y sin dependencias externas cuando el caso lo requiere.

Separar briefing visual, reglas geométricas, datos de entrada, estilo gráfico y formato de salida.

Usar prompts con JSON de nodos y enlaces para obtener diagramas más controlables.

Pedir alternativas de layout: jerárquico, radial, ortogonal, grid, swimlane, árbol o red.

Solicitar validación previa de estructura antes de generar el SVG final.

Crear prompts de corrección para eliminar solapes, mejorar alineación o simplificar paths.

Evitar prompts vagos como “haz un plano bonito” sin medidas, elementos ni reglas.

Crear biblioteca de prompts para planos, nodos, rutas, leyendas, iconos y validación.

Realizar ejercicio de mejora iterativa de un SVG generado por IA hasta hacerlo profesional.

Diseñar un esquema JSON para representar nodos, enlaces, rutas, grupos, estados y estilos.

Convertir CSV de procesos, ubicaciones, relaciones o rutas en estructuras generables.

Definir propiedades de nodo: id, label, type, x, y, group, status, icon, metadata y acciones.

Definir propiedades de enlace: source, target, label, direction, weight, type, path, color y prioridad.

Crear separación entre datos, layout, estilos y renderizado SVG.

Usar IA para transformar descripciones textuales en JSON validable.

Validar datos antes de generar SVG para evitar nodos huérfanos o enlaces rotos.

Preparar datasets de ejemplo para procesos, red, logística, arquitectura y jerarquías.

Evitar mezclar contenido, coordenadas y estilos sin contrato de datos claro.

Realizar ejercicio de generación de SVG desde JSON de nodos y rutas.

Elegir layout según mensaje: jerarquía, dependencia, ruta, red, proceso, mapa o comparación.

Diseñar layouts en grid para paneles, catálogos, planos modulares y vistas ordenadas.

Crear árboles para jerarquías, decisiones, dependencias, taxonomías y organigramas.

Usar layouts radiales para mapas conceptuales, relaciones desde un centro o sistemas orbitales.

Diseñar layouts jerárquicos para arquitecturas, pipelines, flujos de datos y procesos.

Aplicar force-directed cuando la red tiene relaciones orgánicas o exploratorias.

Controlar separación mínima, colisiones, alineación, cruces y legibilidad de etiquetas.

Pedir a la IA que proponga layout, pero validar con reglas geométricas objetivas.

Evitar layouts espectaculares pero ilegibles para usuarios reales.

Realizar ejercicio de comparación de cinco layouts para el mismo dataset.

Comprender DOT como lenguaje para describir grafos dirigidos y no dirigidos.

Crear nodos, edges, subgraphs, clusters, labels, ranks y estilos en Graphviz.

Generar SVG desde Graphviz para diagramas de arquitectura, procesos o dependencias.

Usar IA para convertir una descripción funcional en DOT revisable.

Ajustar dirección del grafo, jerarquía, agrupaciones y estilo visual.

Exportar SVG y limpiar el resultado cuando se necesita integración web.

Comparar Graphviz frente a SVG manual, D3 y herramientas visuales.

Evitar depender de Graphviz cuando se requiere control pixel-perfect de cada elemento.

Crear flujo IA → DOT → SVG → revisión → documentación.

Realizar ejercicio de diagrama de dependencias generado con Graphviz y refinado en SVG.

Comprender el papel de D3.js para unir datos y elementos SVG.

Crear SVG dinámico desde arrays de nodos y enlaces.

Renderizar círculos, líneas, textos, grupos y rutas desde datos.

Aplicar simulaciones de fuerza para redes exploratorias.

Usar escalas, colores, tamaños y posiciones basadas en métricas.

Añadir interacción: hover, click, selección, tooltip, zoom y resaltado de rutas.

Separar datos, layout, renderizado y eventos en código mantenible.

Usar IA para generar prototipos D3 y luego refactorizarlos con criterio.

Evitar D3 innecesario cuando un SVG estático resuelve mejor el caso.

Realizar ejercicio de grafo interactivo con nodos, enlaces, tooltip y selección.

Diseñar planos no arquitectónicos para representar zonas, áreas, mesas, almacenes, racks o estaciones.

Crear capas para estructura, zonas, rutas, nodos, etiquetas, alertas y leyendas.

Representar recorridos, accesos, restricciones, puntos de control y flujos operativos.

Usar símbolos consistentes para entradas, salidas, almacenes, máquinas, personas o puntos críticos.

Aplicar escalas aproximadas cuando la precisión métrica no es el objetivo principal.

Incorporar rutas principales, rutas alternativas y zonas bloqueadas.

Diseñar planos adaptados a pantallas, PDFs, documentación o dashboards.

Evitar planos visualmente atractivos pero sin utilidad para la operación.

Pedir a la IA variantes de layout y validar con usuarios del proceso.

Realizar ejercicio de plano operativo SVG con rutas y nodos de control.

Representar rutas entre nodos con dirección, prioridad, distancia, estado y tipo de flujo.

Diseñar rutas ortogonales para procesos técnicos y rutas curvas para mapas conceptuales.

Reducir cruces mediante reordenación de nodos, puntos intermedios y separación de carriles.

Diferenciar ruta activa, sugerida, alternativa, bloqueada, crítica y secundaria.

Crear leyendas para interpretar colores, grosores, flechas y estados.

Usar algoritmos de rutas cuando los nodos tienen restricciones espaciales.

Preparar SVG para resaltar una ruta concreta desde datos o interacción del usuario.

Pedir a la IA que detecte cruces, inconsistencias y rutas ambiguas.

Evitar conexiones que atraviesan nodos, textos o zonas reservadas.

Realizar ejercicio de optimización visual de rutas en un mapa de nodos.

Crear diagramas SVG de arquitectura software con servicios, APIs, bases de datos y colas.

Representar capas: frontend, backend, integración, datos, seguridad, observabilidad e infraestructura.

Diseñar topologías de red con nodos, firewalls, routers, servicios, entornos y flujos.

Diferenciar flujos síncronos, asíncronos, batch, eventos, monitorización y administración.

Usar iconos vectoriales propios o símbolos corporativos sin depender de imágenes pesadas.

Añadir zonas de confianza, límites de red, DMZ, cloud, on-premise y terceros.

Crear diagramas exportables para documentación técnica, auditoría o arquitectura.

Evitar mezclar demasiados niveles de detalle en un único gráfico.

Usar IA para convertir descripciones de arquitectura en primer borrador SVG.

Realizar ejercicio de diagrama de arquitectura con nodos, rutas y capas.

Representar procesos de negocio con inicio, tareas, decisiones, aprobaciones, errores y cierre.

Diseñar swimlanes para separar áreas, roles, sistemas o departamentos.

Crear nodos de decisión con rutas alternativas y condiciones visibles.

Diferenciar flujo principal, excepción, reintento, escalado y rechazo.

Añadir estados, responsables, documentos, sistemas y métricas en cada nodo.

Usar IA para transformar procedimientos escritos en diagramas SVG estructurados.

Validar que el diagrama representa el proceso real y no una versión idealizada.

Crear flujos imprimibles y también navegables en web.

Evitar procesos sin leyenda, sin actores o sin criterios de decisión.

Realizar ejercicio de conversión de procedimiento textual a diagrama SVG.

Definir paleta, tipografía, grosor de línea, radio, iconos, sombras y espaciado.

Crear tokens visuales para diagramas SVG corporativos.

Usar clases CSS para no repetir estilos en cada elemento.

Diferenciar estilos por tipo de plano: técnico, ejecutivo, operativo, formativo o interactivo.

Diseñar leyendas, títulos, subtítulos, notas, escalas y etiquetas auxiliares.

Mantener contraste suficiente para lectura en pantalla y proyector.

Evitar estilos generados por IA que mezclan demasiados colores o efectos.

Crear plantillas SVG reutilizables por tipo de diagrama.

Documentar reglas visuales para que varios equipos generen gráficos coherentes.

Realizar ejercicio de rediseño de un SVG desordenado según sistema visual.

Añadir `title`, `desc`, roles y etiquetas para mejorar comprensión por tecnologías asistivas.

Usar estructura semántica en grupos, ids y elementos interactivos.

Diseñar contrastes, tamaños de texto y estados visuales adecuados.

Evitar transmitir información solo mediante color.

Añadir patrones, iconos o etiquetas para estados críticos.

Preparar SVG interactivo accesible desde teclado cuando se integra en web.

Crear alternativas textuales para diagramas complejos.

Validar legibilidad en modo oscuro, impresión y pantallas pequeñas.

Evitar SVG puramente decorativo cuando contiene información operativa.

Realizar ejercicio de mejora de accesibilidad en diagrama de nodos.

Añadir interacción con JavaScript: selección de nodos, resaltado de rutas y tooltips.

Crear estados hover, active, selected, disabled y warning mediante CSS.

Implementar zoom, pan, centrado de nodo y navegación por grupos.

Animar recorridos con stroke-dasharray, stroke-dashoffset y transiciones CSS.

Mostrar información contextual al pulsar nodos, rutas o zonas.

Integrar SVG inline en React, Vue, Angular o HTML estático.

Evitar animaciones innecesarias que distraen o empeoran accesibilidad.

Separar SVG estático, lógica de interacción y datos dinámicos.

Pedir a la IA prototipos interactivos y revisarlos por rendimiento y seguridad.

Realizar ejercicio de mapa SVG interactivo con ruta resaltada.

Revisar que el SVG sea válido, renderice bien y no contenga errores XML.

Limpiar metadatos innecesarios, ids aleatorios, estilos duplicados y grupos vacíos.

Optimizar tamaño con herramientas como SVGO cuando el uso final lo permite.

Mantener nombres legibles cuando el SVG se va a editar o mantener por código.

Validar que no haya rutas rotas, nodos solapados, textos cortados o flechas mal posicionadas.

Revisar compatibilidad con navegadores, editores, CMS, PDF y aplicaciones destino.

Detectar código sospechoso o scripts no autorizados en SVG generados por terceros.

Evitar optimizar tanto que se pierde editabilidad o semántica.

Crear checklist de revisión visual, técnica, accesible y de seguridad.

Realizar ejercicio de limpieza y optimización de SVG generado por IA.

Identificar riesgos de cargar planos internos, rutas críticas, redes o información sensible en herramientas IA.

Clasificar diagramas por sensibilidad: público, interno, confidencial, infraestructura crítica o cliente.

Eliminar datos sensibles antes de pedir ayuda a modelos externos.

Revisar licencias de iconos, patrones, fuentes, referencias visuales y assets generados.

Evitar copiar estilos propietarios, marcas o planos de terceros sin autorización.

Controlar SVG con scripts, enlaces externos, imágenes embebidas o contenido no revisado.

Definir reglas de uso de IA para diseño técnico y documentación corporativa.

Crear flujos de aprobación antes de publicar planos o diagramas sensibles.

Mantener trazabilidad de prompts, versiones, autores, fuentes y revisiones.

Realizar ejercicio de auditoría de seguridad y propiedad intelectual de un SVG.

Crear scripts que generan SVG desde JSON, CSV o datos de APIs.

Usar Python para calcular posiciones, rutas, escalas, colores, etiquetas y exportaciones.

Usar JavaScript para renderizar diagramas SVG dinámicos en navegador.

Integrar IA en un flujo semiautomático: prompt, JSON, validación, SVG y revisión.

Crear plantillas parametrizables para diagramas repetitivos.

Generar variantes por idioma, tamaño, tema visual, área, cliente o estado.

Automatizar validación de SVG en pipelines Git.

Crear exportaciones a PDF, PNG o HTML cuando el flujo documental lo necesita.

Evitar automatizar generación sin revisión humana en diagramas críticos.

Realizar ejercicio de pipeline JSON → SVG → validación → exportación.

Importar y editar SVG en Figma, Inkscape, Illustrator, draw.io o herramientas equivalentes.

Exportar SVG limpio desde herramientas visuales para integrarlo en web o documentación.

Preparar SVG para Markdown, HTML, React, CMS, LMS, presentaciones y documentación técnica.

Mantener editabilidad entre código y herramienta visual cuando ambos mundos conviven.

Documentar cambios visuales en Git mediante convenciones y revisiones.

Crear variantes para tema claro, tema oscuro, impresión y presentación.

Evitar flujos donde cada exportación destruye ids, capas o estructura mantenible.

Usar IA para crear documentación explicativa del diagrama.

Preparar assets reutilizables para equipos de formación, producto y desarrollo.

Realizar ejercicio de ida y vuelta entre SVG generado por código y herramienta visual.

Crear criterios de aceptación para planos, nodos y rutas generados con IA.

Revisar alineación, balance, espaciado, jerarquía, densidad, contraste y legibilidad.

Validar que cada nodo, ruta y etiqueta tiene propósito claro.

Comprobar que el gráfico responde al objetivo de negocio o técnico.

Pedir revisión a usuarios reales cuando el diagrama guía una operación o decisión.

Crear matriz de errores frecuentes: solapes, rutas confusas, etiquetas cortadas, capas inútiles y cruces.

Comparar versiones generadas por IA con criterios objetivos.

Evitar aceptar el primer resultado visualmente atractivo sin revisar contenido.

Documentar decisiones de diseño y cambios relevantes.

Realizar ejercicio de auditoría visual de tres SVG generados por IA.

Crear repositorio de plantillas SVG para planos, rutas, nodos, leyendas y diagramas.

Definir owners de assets, revisores, permisos, estilos aprobados y ciclo de vida.

Crear biblioteca de símbolos corporativos reutilizables.

Establecer convenciones de nombres para nodos, rutas, ids, capas, grupos y archivos.

Versionar SVG, prompts, datos fuente y scripts de generación.

Crear proceso de revisión antes de publicar diagramas en documentación o productos.

Evitar duplicación de iconos, estilos y plantillas entre equipos.

Medir ahorro de tiempo, calidad visual, reutilización y reducción de errores.

Mantener historial de cambios para diagramas críticos.

Realizar ejercicio de diseño de sistema corporativo para generación de SVG con IA.

Qué es el wayfinding digital y cómo se aplica a edificios, almacenes, oficinas, bibliotecas, hospitales, campus y espacios interiores.

Diferencia entre un plano visual, un plano navegable y un grafo ruteable.

Cómo convertir un espacio físico en nodos, rutas, obstáculos, zonas y puntos de decisión.

Qué papel juega SVG como formato visual y técnico dentro de un sistema de navegación.

Casos de uso: búsqueda de ubicaciones, guiado interno, picking, recorridos, accesibilidad, mantenimiento y evacuación.

Limitaciones habituales de planos no preparados para routing.

Flujo general: plano base, limpieza, nodos, rutas, validación, exportación e integración.

Relación entre wayfinding, IA, grafos, algoritmos de rutas y visualización vectorial.

Criterios de calidad de un mapa ruteable.

Preparación del caso base del curso: plano con estanterías, pasillos, nodos, rutas y destinos.

Estructura mínima que debe tener un SVG para ser procesado automáticamente.

Separación entre elementos visuales y elementos funcionales.

Uso correcto de `viewBox`, coordenadas, grupos, capas, ids y clases.

Capas visibles para plano, zonas, estanterías, etiquetas y elementos gráficos.

Capas invisibles para nodos, rutas, conectores y metadatos de navegación.

Reglas para evitar SVGs decorativos imposibles de procesar.

Importancia de la consistencia geométrica y de la precisión relativa.

Elementos prohibidos o problemáticos: imágenes raster sin vectorizar, grupos sin nombre, paths caóticos o ids aleatorios.

Validación técnica del SVG antes de integrarlo en un motor de rutas.

Checklist de SVG ruteable listo para producción.

Definición de un estándar de ids para elementos navegables.

Uso de `E####` para estanterías, ubicaciones o destinos físicos.

Uso de `N####` para nodos de navegación.

Uso de `R-N####-N####` para rutas o aristas entre nodos.

Convenciones para plantas, zonas, edificios, pasillos, accesos y puntos especiales.

Reglas para evitar duplicados, ids ambiguos o nomenclatura no parseable.

Relación entre nombres SVG, JSON de navegación y base de datos externa.

Cómo documentar el estándar para que puedan usarlo diseño, IA y desarrollo.

Validación automática de nomenclatura.

Ejercicio de normalización de un SVG con nombres inconsistentes.

Interpretar planos reales antes de generar nodos o rutas.

Identificar paredes, pasillos, columnas, puertas, escaleras, ascensores y accesos.

Diferenciar zonas transitables, zonas restringidas, obstáculos y áreas no navegables.

Detectar puntos críticos de decisión: cruces, bifurcaciones, entradas, salidas y cambios de zona.

Analizar anchos de paso y restricciones de movilidad.

Preparar planos para rutas peatonales, logísticas, técnicas o accesibles.

Marcar destinos: estanterías, salas, mostradores, racks, puestos o puntos de servicio.

Detectar incoherencias entre plano visual y realidad operativa.

Crear un inventario inicial de elementos navegables.

Ejercicio de análisis de plano real y marcado de zonas transitables.

Importar planos en Figma desde PDF, SVG, DXF convertido, imagen o diseño vectorial.

Limpiar capas, grupos, nombres, elementos duplicados y objetos innecesarios.

Separar fondo, muros, zonas, mobiliario, estanterías, nodos y rutas.

Convertir elementos importantes en vectores editables.

Preparar estilos visuales consistentes para plano, rutas, nodos y etiquetas.

Definir componentes para estanterías, puntos de interés, accesos y nodos.

Usar frames, páginas y secciones para múltiples plantas o versiones.

Evitar exports que destruyen ids, capas o estructura.

Exportar SVG desde Figma manteniendo una estructura procesable.

Ejercicio de limpieza y preparación de plano Figma para routing.

Extraer paredes, pasillos, áreas y objetos desde un plano existente.

Diferenciar extracción visual, extracción semiautomática y extracción asistida por IA.

Convertir PDFs en SVG editables cuando el plano original no está vectorizado.

Identificar errores habituales en planos importados desde PDF.

Usar IA para detectar zonas, obstáculos y posibles caminos.

Crear datos estructurados a partir de elementos gráficos.

Normalizar coordenadas tras la importación.

Validar que la geometría extraída coincide con el plano visual.

Preparar geometría para generar nodos y rutas.

Ejercicio de extracción de geometría desde plano PDF/Figma.

Transformar el plano visual en un modelo de navegación.

Definir zonas, pasillos, áreas transitables, obstáculos y límites.

Crear representación lógica independiente del diseño visual.

Relacionar ubicaciones físicas con nodos de acceso.

Diferenciar destino visual, punto de navegación y punto de interacción.

Diseñar estructura JSON del espacio navegable.

Preparar datos para motores de rutas.

Gestionar cambios de planta, ascensores, escaleras y accesos especiales.

Evitar que el SVG sea la única fuente de verdad sin modelo estructurado.

Ejercicio de modelado lógico de un plano con zonas y obstáculos.

Definir qué es un nodo de navegación y qué función cumple.

Generar nodos en cruces, entradas, salidas, pasillos y puntos de decisión.

Calcular separación adecuada entre nodos según escala y uso.

Crear nodos manuales, semiautomáticos y generados por IA.

Usar IA para proponer puntos estratégicos de navegación.

Revisar nodos redundantes, mal situados o insuficientes.

Distinguir nodos principales, secundarios, técnicos y de acceso.

Nombrar nodos con convención `N####`.

Validar cobertura del espacio navegable.

Ejercicio de generación y revisión de nodos sobre plano realista.

Crear nodos específicos para acceder a estanterías, racks, salas o puntos de interés.

Diferenciar el objeto destino del nodo desde el que se puede alcanzarlo.

Asignar cada estantería `E####` a uno o varios nodos de acceso `N####`.

Resolver casos de doble acceso, pasillos paralelos, esquinas y estanterías enfrentadas.

Validar que cada destino tiene acceso navegable real.

Crear metadatos de ubicación, planta, zona, pasillo y categoría.

Evitar rutas que llegan al centro visual de una estantería en vez de a un punto transitable.

Automatizar creación de nodos de acceso desde geometría.

Revisar accesibilidad física de los puntos de acceso.

Ejercicio de generación de nodos de acceso para estanterías.

Definir rutas como aristas navegables entre nodos.

Crear rutas rectas, ortogonales o segmentadas según geometría del espacio.

Nombrar rutas con patrón `R-N####-N####`.

Evitar rutas que atraviesan obstáculos, paredes, estanterías o zonas restringidas.

Conectar nodos cercanos con criterios geométricos y operativos.

Añadir peso, distancia, prioridad, tipo de ruta y restricciones.

Diferenciar rutas bidireccionales y unidireccionales.

Usar IA para proponer conexiones iniciales y validar errores evidentes.

Preparar rutas para algoritmos de camino más corto.

Ejercicio de generación de aristas navegables en SVG.

Verificar que todos los nodos relevantes son alcanzables.

Detectar nodos aislados, rutas rotas y componentes desconectados.

Validar que todas las estanterías u objetivos tienen ruta desde los accesos principales.

Comprobar continuidad entre plantas, escaleras, ascensores y zonas.

Detectar rutas duplicadas, contradictorias o mal nombradas.

Crear tests automáticos de conectividad.

Visualizar errores sobre el plano SVG.

Generar informes de validación.

Evitar integrar mapas sin prueba funcional de navegación.

Ejercicio de diagnóstico y reparación de grafo desconectado.

Preparar el grafo para Dijkstra, A*, BFS u otros algoritmos de routing.

Calcular pesos por distancia, tiempo, prioridad, accesibilidad o restricción.

Reducir nodos redundantes sin perder precisión de navegación.

Optimizar rutas para rendimiento en mapas grandes.

Diferenciar ruta más corta, ruta más rápida, ruta accesible y ruta recomendada.

Crear heurísticas para A- basadas en coordenadas.

Gestionar penalizaciones por escaleras, puertas, zonas congestionadas o rutas no preferentes.

Validar rendimiento con múltiples destinos.

Preparar grafo para búsqueda por ubicación.

Ejercicio de optimización de grafo para cálculo de rutas.

Exportar SVG con capas visuales y capas funcionales.

Mantener nodos y rutas invisibles pero presentes en el DOM.

Usar ids, clases, data-attributes y grupos estructurados.

Separar estilos visuales de datos navegables.

Añadir metadatos útiles para integración.

Validar compatibilidad con navegador, parser, motor de rutas y sistema destino.

Crear versión editable y versión optimizada.

Evitar minificar de forma que se pierda mantenibilidad.

Documentar estructura final del SVG.

Ejercicio de exportación de SVG ruteable listo para integración.

Diseñar flujo reproducible desde plano original hasta SVG validado.

Automatizar limpieza, extracción, nomenclatura, nodos, rutas y validación.

Usar IA para asistir en detección de errores y generación de estructura.

Crear scripts Python o JavaScript para validar ids, nodos, rutas y conectividad.

Generar JSON paralelo con nodos, rutas, pesos y destinos.

Crear reportes de errores y advertencias.

Integrar el pipeline con Git y revisión de cambios.

Preparar plantillas para distintos tipos de espacios.

Reducir intervención manual sin eliminar revisión humana.

Ejercicio de pipeline automatizado completo.

Comprobar que el plano se visualiza correctamente en distintos tamaños.

Validar nodos, rutas, etiquetas, capas y zonas desde vista de usuario.

Ejecutar pruebas funcionales de rutas entre origen y destino.

Probar rutas hacia todas las estanterías o ubicaciones críticas.

Detectar rutas absurdas, cruces imposibles o accesos mal posicionados.

Crear tests automáticos sobre el grafo.

Crear checklist visual para diseño y checklist funcional para desarrollo.

Comparar ruta calculada con recorrido real esperado.

Preparar validación con usuarios operativos.

Ejercicio de testing completo de mapa ruteable.

Cargar SVG ruteable en una aplicación web.

Leer nodos, rutas y metadatos desde el DOM o JSON asociado.

Implementar búsqueda de destino por código, nombre, zona o categoría.

Resaltar ruta calculada sobre el SVG.

Crear interacción con zoom, pan, tooltip, selección de origen y destino.

Mostrar instrucciones paso a paso.

Gestionar rutas multi-planta.

Separar motor de rutas, capa visual y datos de búsqueda.

Evitar acoplar lógica de routing directamente al SVG sin abstracción.

Ejercicio de integración básica con buscador y ruta resaltada.

Diseñar convenciones para varias plantas y edificios.

Gestionar cambios de planta mediante nodos especiales.

Reutilizar plantillas de capas, nombres, scripts y validadores.

Crear estructura de carpetas para cliente, sede, planta y versión.

Mantener compatibilidad entre mapas antiguos y nuevos.

Gestionar mapas grandes sin degradar rendimiento.

Crear procesos de actualización cuando cambia el espacio físico.

Preparar documentación para equipos no técnicos.

Evitar rehacer desde cero cada nuevo plano.

Ejercicio de arquitectura multi-planta y multi-cliente.

Revisar errores frecuentes en SVGs generados desde Figma o PDF.

Detectar nomenclaturas inconsistentes, nodos duplicados y rutas desconectadas.

Analizar planos con obstáculos no detectados y zonas mal interpretadas.

Resolver casos de estanterías sin acceso o accesos mal situados.

Corregir rutas que atraviesan paredes o elementos no transitables.

Revisar mapas con demasiados nodos o pocos puntos de decisión.

Aplicar checklist de calidad antes de entrega.

Crear criterios de aceptación para cliente, diseño y desarrollo.

Documentar patrones reutilizables.

Ejercicio de auditoría completa de un mapa wayfinding.

Seleccionar un caso realista: plano operativo, diagrama de red, proceso, mapa de rutas o arquitectura.

Definir objetivo, audiencia, restricciones, datos fuente, nivel de detalle, estilo y formato de entrega.

Crear un esquema JSON de nodos, rutas, grupos, estados, capas, etiquetas y metadatos.

Diseñar prompts para que la IA proponga estructura, layout, rutas, leyenda y estilo visual.

Generar una primera versión SVG limpia con `viewBox`, grupos, ids, estilos y elementos semánticos.

Revisar coordenadas, rutas, solapes, flechas, etiquetas, jerarquía y consistencia visual.

Incorporar nodos reutilizables mediante `symbol`, `use`, grupos y clases CSS.

Crear rutas principales, secundarias, alternativas y bloqueadas con estilos diferenciados.

Añadir leyenda, título, descripción, notas, escala o contexto según el caso.

Mejorar accesibilidad con `title`, `desc`, contraste, etiquetas y alternativas textuales.

Añadir interacción básica: selección de nodo, tooltip, resaltado de ruta o estado activo.

Crear versión estática para documentación y versión interactiva para web.

Optimizar SVG manteniendo editabilidad, semántica y nombres comprensibles.

Validar el archivo con checklist técnico, visual, accesible y de seguridad.

Crear script simple que regenere el SVG desde JSON o datos de entrada.

Versionar prompts, datos, SVG, script y documentación en Git.

Preparar guía de mantenimiento para añadir nodos, rutas, estados y estilos.

Exportar entregables en SVG, HTML y formato alternativo para presentación o documentación.

Documentar decisiones de diseño, límites, supuestos y próximos pasos.

Presentar la solución final defendiendo precisión, claridad visual, automatización, accesibilidad y valor de negocio.