Crea y revisa una base de conocimiento SaaS con Document360

Parte del producto y sus tareas reales

Luke demuestra una base Document360 generada con IA usando Codex mediante el servidor MCP de Document360. La descripción también menciona Claude, Gemini y Cursor como herramientas posibles. El punto de partida útil es el código y el comportamiento real, no una lista genérica de temas.

1. Abre el destino conservado, https://bit.ly/4tvnM80, y sigue los capítulos de configuración y panel. Identifica el proyecto documental y el sitio público de soporte previsto.
2. Conecta Document360 MCP con Codex por la vía de 2:19. Elige el código que inspeccionar y las tareas de clientes que deben explicar los primeros artículos.

Genera ayuda y documentación de API

La secuencia genera categorías y artículos en 4:47 y documentación API desde un archivo OpenAPI en 6:48. Estas fuentes responden a preguntas distintas: la ayuda necesita pasos útiles; las páginas API deben reflejar la especificación proporcionada.

1. Revisa las categorías y organiza los primeros artículos por tareas concretas. Compara las instrucciones con la app actual y comprueba que un lector pueda seguirlas en orden.
2. Proporciona el archivo OpenAPI pertinente. Contrasta endpoints, parámetros y ejemplos de respuesta con ese archivo, separando comportamientos inciertos o no disponibles de capacidades documentadas.

Revisa publicación, chatbot y marca

La revisión y publicación comienzan en 8:15, el chatbot en 11:18 y la personalización en 12:51. Publicar crea otra vista que revisar: un contenido correcto en el editor puede ser difícil de encontrar o estar mal presentado en el sitio público.

1. Lee los artículos antes de publicar por el flujo demostrado. Abre las páginas públicas y comprueba navegación, enlaces, formato y pasos de una tarea representativa del cliente.
2. Pregunta al chatbot algo respondido por la ayuda y algo que no cubra. Inspecciona las respuestas, aplica la marca y el dominio previstos y vuelve a comprobar las páginas finales.

Conclusión

Construye la ayuda alrededor de tareas verificables del producto. Comprueba por separado precisión de artículos, fidelidad API y respuestas del chatbot.