¿Puedes construir Clearscope con IA?

Construye el sustituto personal más cercano y honesto de Clearscope en un repositorio vacío.
Usa Python 3.12, FastAPI, SQLite, Playwright y una interfaz HTMX; no ofrezcas stacks alternativos.
El flujo central es: obtener un pequeño conjunto de páginas de competidores proporcionadas por el usuario, inspeccionar el HTML y el contenido renderizado, crear un brief de contenido basado en fuentes, explicar los problemas prioritarios y exportar una auditoría reproducible.
Haz que la primera ejecución funcione localmente con un solo comando documentado.
Almacena todos los datos del usuario localmente de forma predeterminada y facilita la exportación.
Pon los secretos en .env, incluye .env.example y nunca confirmes credenciales.
Exige una confirmación explícita de propiedad o permiso antes de iniciar un rastreo.
Respeta robots.txt, los límites de velocidad, las URL canónicas, nofollow, las redirecciones y un límite configurable de URL.
Recopila estado, título, descripción, encabezados, canonical, robots, enlaces, imágenes, datos estructurados y texto renderizado.
Detecta duplicados, posibles huérfanas, enlaces rotos, cadenas de redirecciones, metadatos faltantes y conflictos de indexabilidad.
Muestra cada problema con las URL afectadas, evidencia, gravedad y una nota concreta de corrección.
Exporta los datos y problemas del rastreo a CSV, además de un reporte HTML independiente.
Incluye estados claros para vacío, carga, éxito y errores recuperables.
Añade validación de entradas, nombres de archivo seguros y manejo adecuado de APIs no disponibles.
Escribe pruebas enfocadas en la transformación central y un flujo feliz de extremo a extremo.
Crea un README con configuración, arquitectura, permisos, ubicación de datos y pasos de respaldo.
No añadas cuentas, facturación, telemetría, analítica ni un plano de control alojado.
No afirmes reproducir datos propietarios, liquidez de red, acceso regulado ni infraestructura de frontera.
Deja deliberadamente fuera el rastreo de sitios sin permiso.
Deja deliberadamente fuera los conjuntos de datos web masivos de backlinks o palabras clave.
Deja deliberadamente fuera los cambios automatizados en sitios web de producción.
Termina ejecutando las pruebas y enumerando los comandos exactos utilizados.