TL;DR
- El rastreo ahora se adapta a cada sitio: la concurrencia, las pausas entre peticiones, los reintentos y los tiempos de espera se ajustan solos para no saturar servidores lentos o con límite de peticiones.
- Las ejecuciones de visibilidad son más fiables: cubren cada prompt y cada motor activos, reparten los temas de forma uniforme y usan puntos de control y reservas de tarea para evitar trabajo o cargos duplicados.
- El consumo es más fácil de gestionar: los ajustes de visibilidad estiman el uso mensual de unidades gestionadas, el saldo restante, las ejecuciones programadas disponibles y cuándo se reanudarán las ejecuciones en pausa.
- Menos ruido en alertas e indexación: las alertas de motor exigen fallos generalizados, la insignia de la bandeja se actualiza al instante y la indexación en segundo plano limita el uso de CPU mientras muestra su progreso.
- La compatibilidad con IA alojada se ha renovado: los planes de pago y las claves propias admiten los últimos modelos gestionados, y Send Moose elige e identifica por sí solo un modelo alojado disponible.
El rastreador lee el ambiente
Cada sitio tiene un ritmo con el que se siente cómodo. Algunos están detrás de una red de distribución de contenidos que desafía a cualquier cosa que pida demasiadas páginas demasiado rápido. Nuestro rastreador mejorado nota en qué tipo de sitio está y se comporta en consecuencia.
El rastreador de Moose empieza con dos peticiones en paralelo y añade una más por cada docena de páginas limpias y rápidas, hasta ocho. Tras cada subida comprueba si los tiempos de página crecieron en la misma proporción. Si es así, el servidor está en su límite cómodo, así que el rastreador da un paso atrás y recuerda ese techo durante un tiempo. Una respuesta de límite de peticiones o de desafío reduce los workers a la mitad, duplica la pausa entre peticiones, espera unos segundos y vuelve a poner la página en la cola para otro intento. Una página lenta hace lo mismo y estira el tiempo de espera por página para ajustarse a lo que el sitio nos muestra.
El resultado es lo más importante. En una repetición sobre un sitio con límite de peticiones, el rastreador terminó todas las páginas con dos pausas cortas. En una repetición sobre un sitio de una página por segundo, se asentó en tres workers y terminó todas las páginas sin un solo tiempo de espera agotado. Tu inventario del sitio llega completo, y el servidor del otro lado apenas nota que estuvimos allí.
Cada prompt, cada motor, una sola ejecución
En los planes gestionados, las ejecuciones de visibilidad programadas ocurren (opcionalmente) en la nube. Esta semana el ejecutor en la nube adoptó la misma lógica de construcción de ejecuciones que usa el ejecutor de escritorio: cada prompt activo en cada motor activo entra en la ejecución, y los prompts se intercalan por temas, de modo que cada tema recibe sus primeras respuestas pronto en lugar de esperar detrás del que editaste al final.
Para un proyecto con 300 prompts en siete motores, eso es una sola ejecución de algo más de 2100 pares prompt-motor. El ejecutor ya tenía lo que una ejecución de ese tamaño necesita: una comprobación de saldo por ejecución al inicio, un presupuesto de worker definido y puntos de control para que una ejecución retome donde lo dejó si necesita un segundo worker. Ahora esas piezas se usan.
Ejecuciones largas, un solo worker
Una ejecución de visibilidad en IA con varios cientos de prompts puede tardar, así que el worker que la ejecuta ahora reclama una reserva al empezar y la mantiene hasta el final. El plazo de la cola de tareas coincide con el presupuesto del worker, y cualquier reenvío que encuentre una reserva activa se retira.
La bandeja recibió el mismo trato. Los avisos de "motor no disponible" ahora se calculan a partir de las observaciones de la ejecución terminada. Un aviso aparece solo cuando un motor no dio ninguna respuesta, e indica cuántos prompts se vieron afectados. Que Google decida no mostrar una AI Overview para una consulta es decisión de Google, no una caída, y ya no genera un aviso de "motor no disponible" en la bandeja.
Tu ventilador
La app construye un índice de búsqueda sobre tus páginas en tu máquina para que el chat y el grafo de entidades puedan encontrar cosas. Ese indexador ahora usa brevemente como máximo un tercio de los núcleos de tu CPU, con un tope de cuatro, para que una tarea en segundo plano se quede en segundo plano.
Modelos
Hi, Moose incorporó Gemini 3.8 Flash, Claude Fable 5.1 y Muse Spark 1.3, todos en los planes gestionados de pago o con tu propia clave, y retiró Gemini 3.5 Flash y las dos versiones preliminares de Gemini 3.1.
Cosas pequeñas
La página de ajustes de visibilidad ahora dice cuántas unidades de saldo gestionado en la nube necesita tu cadencia al mes y cuántas quedan (los modelos de IA local no tienen saldo, claro). Si el saldo en la nube no va a cubrir el mes entero, el aviso dice aproximadamente cuántas ejecuciones programadas quedan y cuándo se reanudan, sin sorpresas. La insignia de la bandeja se actualiza en el momento en que una ejecución en la nube crea un elemento. Y Send Moose elige por sí solo un modelo alojado cuando la IA local está apagada en un plan de pago, y dice cuál en pantalla.
Moose el perro, del que tomo el nombre, lo supervisó todo desde debajo del escritorio. Con los ojos cerrados, pero presente.
FAQ
¿Qué hace el rastreador cuando mi sitio le limita las peticiones?
Afloja: reduce a la mitad el número de peticiones en paralelo, duplica la pausa entre ellas, espera unos segundos y vuelve a poner la página en la cola para otro intento. La espera crece si el sitio sigue rechazando, y el pie de la app muestra que el rastreador está ajustando su ritmo mientras tanto.
¿Las ejecuciones de visibilidad programadas en la nube cubren todos mis prompts?
Sí. Cada prompt activo en cada motor activo entra en una sola ejecución, intercalado por temas, y una ejecución que necesita más de un worker continúa desde su punto de control. Las ejecuciones de escritorio con tu propia clave de OpenRouter funcionan igual.
¿Cuándo aparece un aviso de "motor no disponible" en la bandeja?
Solo cuando un motor no dio ninguna respuesta en una ejecución, o la mitad o más de sus prompts volvieron vacíos. El aviso indica cuántos prompts se vieron afectados. Que Google no muestre una AI Overview para una consulta no cuenta.
El que está bajo el escritorio durante todo esto.