Dentro de SiFR: el esquema que hace que LLMs vean las interfaces de usuario web explica cómo convertir lo que el navegador renderiza en contexto utilizable por modelos de lenguaje sin enviar HTML bruto, capturas de pantalla o árboles de accesibilidad completos. SiFR significa Semantic Information for Representation y propone un formato JSON estructurado, token eficiente y consciente de la disposición visual que permite a los LLMs razonar sobre la interfaz en tiempo de ejecución.

Por qué SiFR en lugar de HTML bruto: páginas modernas de comercio electrónico y aplicaciones complejas contienen marcado profundamente anidado, duplicaciones por layouts responsivos, contenedores no semánticos de frameworks cliente y elementos ocultos que siguen en el DOM. Enviar HTML obliga al modelo a reconstruir primero el estado real de la interfaz y luego resolver la tarea, lo que provoca errores y consumo de tokens innecesario. SiFR invierte el enfoque: estructura primero, detalles después.

Anatomía de un snapshot SiFR: metadata con URL, tamaño de la ventana y estadísticas; nodes que actúan como esqueleto estructural; summary con bloques de diseño de alto nivel; details con información por elemento sobre visibilidad, texto y estado de interacción; y relations que describen posiciones semánticas como dentro de, debajo de o a la derecha de. Esta separación consigue que el modelo comprenda que el boton Add to Cart pertenece a la tarjeta de producto sin ver un pixel.

Ejemplo sintetizado de elemento sin comillas para ilustrar la idea: { id: btn042, text: Add to Cart, actions: [clickable], salience: high, cluster: product-actions }. El LLM ya sabe lo que es, cómo se comporta y a qué bloque pertenece sin deducir significado de capas de marcado.

Conceptos clave: saliencia visual para priorizar elementos importantes frente a envoltorios decorativos; summary de bloques de layout para ofrecer un mapa mental de la página antes de listar miles de elementos; complejidad adaptativa que captura más detalle donde importa y menos donde no. El resultado es una señal estable y usable en páginas grandes, haciendo prácticos flujos de trabajo LLM que con HTML crudo no cabrían en contexto.

Números representativos: en páginas complejas SiFR reduce tokens típicamente entre 10x y 50x respecto a HTML bruto, lo que transforma tareas como generación de selectores, navegación autónoma por agentes IA y depuración de layouts en procesos viables para modelos de lenguaje.

Qué se puede habilitar con SiFR: generar pruebas Playwright o Cypress partiendo de la estructura real del DOM, crear agentes que entienden dónde hacer clic sin usar capturas de pantalla, reparar problemas de visibilidad o z index con diagnósticos en JSON, y reconstruir componentes para frameworks como React y Tailwind a partir de la representación semántica.

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