¿Puedes construir Seobility con IA?

Construye un reemplazo personal de Seobility en un repositorio vacío.
Usa Python 3.12, FastAPI, SQLite, Playwright y una interfaz con HTMX; no ofrezcas stacks alternativos.
El ciclo central es: rastrear un sitio propio, monitorear palabras clave seleccionadas, inspeccionar HTML y páginas renderizadas, explicar problemas priorizados, organizar tareas de corrección 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.
Coloca los secretos en .env, incluye .env.example y nunca confirmes credenciales en el repositorio.
Requiere 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 páginas huérfanas, enlaces rotos, cadenas de redirección, metadatos faltantes y conflictos de indexabilidad.
Muestra cada problema con las URL afectadas, evidencia, gravedad y una nota concreta de corrección.
Exporta los datos del rastreo y los problemas a CSV, además de un reporte HTML independiente.
Incluye estados claros de vacío, carga, éxito y error recuperable.
Agrega validación de entradas, nombres de archivo seguros y manejo adecuado de APIs no disponibles.
Escribe pruebas enfocadas en la transformación central y una ruta feliz de extremo a extremo.
Crea un README con la configuración, la arquitectura, los permisos, la ubicación de los datos y los pasos de respaldo.
No agregues cuentas, facturación, telemetría, analítica ni un plano de control alojado.
Deja fuera deliberadamente el rastreo de sitios sin permiso.
Deja fuera deliberadamente los conjuntos de datos de backlinks o palabras clave a escala web.
Deja fuera deliberadamente los cambios automatizados en sitios web de producción.
Termina ejecutando las pruebas y enumerando los comandos exactos utilizados.