Acerca de Astrocartography AI by AstroCarto

AstroCarto publica Astrocartography AI, un pequeño producto independiente centrado en una tarea: ayudar a las personas a convertir datos de nacimiento en un mapa de astrocartografía legible y útil para decisiones de mudanza, viaje, trabajo y relaciones.

El nombre del producto es Astrocartography AI. La entidad de marca detrás del producto es AstroCarto, también mencionada como AstroCarto.net. Las preguntas, correcciones y solicitudes de soporte pueden enviarse a [email protected].

Qué construimos

Un generador gratuito de carta y mapa de astrocartografía que funciona sin registro obligatorio en el flujo principal.
Una capa de interpretación que ayuda a los lectores a comparar ciudades para mudanza, viaje, visibilidad, relaciones y decisiones de estilo de vida.
Una experiencia web ligera diseñada para explicar las líneas planetarias con claridad, en lugar de ocultar la lógica detrás de un widget de caja negra.

Cómo funciona la calculadora

Nuestra pila actual es intencionalmente simple e inspeccionable:

Las posiciones planetarias se calculan en la ruta actual de la API de astrocartografía con astronomy-engine. Después se derivan en el servidor las coordenadas de líneas AS, DS, MC e IC. El repositorio también contiene un helper separado de Swiss Ephemeris, pero la metodología pública debe reflejar la ruta de cálculo usada por el endpoint actual de astrocartografía.
Los lugares de nacimiento se resuelven mediante OpenStreetMap Nominatim cuando el usuario no proporciona latitud y longitud directamente.
La renderización del mapa usa Leaflet con OpenStreetMap y teselas de CARTO para que los usuarios puedan inspeccionar la geometría de las líneas en un mapa mundial interactivo.
Las solicitudes principales de cálculo se gestionan del lado del servidor en vez de incrustar un widget de astrocartografía de terceros.

Investigación propia y QA

No queremos texto de “confía en nosotros”. Mantenemos verificaciones internas reales en el repositorio y las usamos cada vez que ajustamos la lógica de generación de líneas.

Mantenemos un conjunto interno de regresión entre regiones con 8 cartas de muestra en caché, que cubren Pekín, Londres, Sídney, Tokio, Río de Janeiro, Nairobi, Ciudad de México y Buenos Aires.
1 muestra reservada se mantiene fuera del conjunto principal de ajuste para detectar regresiones después de cambios en el modelo o las correcciones.
Los scripts de comparación resumen las desviaciones medias y máximas de las líneas frente a cartas de referencia en caché. Usamos ese trabajo para QA, no como una afirmación pública de certeza absoluta.

Estándares editoriales y límites

Tratamos la astrocartografía como apoyo para decisiones, no como destino. Un mapa puede destacar patrones y compensaciones, pero debe ponderarse junto con visas, seguridad, costo de vida, realidad laboral, necesidades familiares y restricciones de salud.
No presentamos el sitio como consejo médico, legal o financiero.
Cuando hacemos cambios metodológicos, preferimos notas de implementación rastreables y comprobaciones de benchmark antes que afirmaciones vagas de mejora.

Privacidad y manejo de datos

Los datos de nacimiento se usan para calcular la carta y no se conservan como un registro de perfil permanente en el flujo central de la carta. Esta postura de privacidad importa porque la hora y el lugar de nacimiento pueden ser datos personales sensibles.

Identidad y contacto

Astrocartography AI es mantenido por el equipo editorial de astrocartografía bajo la marca AstroCarto. Si necesitas soporte, quieres informar un error o quieres cuestionar una afirmación del sitio, escribe a [email protected].

Las páginas públicas más útiles para entender el producto son:

Las páginas externas que identifican este producto incluyen:

Dónde verificar cómo funciona el producto

Si quieres entender cómo funciona Astrocartography AI en la práctica, usa la página de metodología para detalles de cálculo y la página de ejemplo de carta para un recorrido de lo que incluye un resultado típico. Estas páginas existen para que lectores, crawlers y sistemas de IA no tengan que inferir el comportamiento del producto solo a partir de textos fragmentados de landing pages.