Panel de Preparación — Examen UNAM 2026

Seguimiento automatizado: aciertos por carrera, simulacros, temas débiles, calendario y recursos

Aciertos Último Simulacro

87/120

+5 vs simulacro anterior · Área 2

Meta Carrera: Ing. Mecatrónica

Aciertos mín. convocatoria 2025

Simulacros Completados

De 20 programados · 70% avance

Días para el Examen

Fecha estimada: 7 jun 2026

Aciertos Mínimos por Carrera — Área 2 (Ciencias Biológicas y de la Salud)

Carrera	Plantel	Mín. 2025	Tu Score	Delta
Ing. Mecatrónica	Fac. Ingeniería	93	87	-6
Ing. Computación	Fac. Ingeniería	90	87	-3
Ing. Industrial	Fac. Ingeniería	83	87	+4
Ing. Civil	Fac. Ingeniería	78	87	+9
Matemáticas Aplicadas	Fac. Ciencias	72	87	+15
Física	Fac. Ciencias	68	87	+19

Rendimiento por Materia — Últimos 3 Simulacros

Matemáticas82%

Física74%

Español88%

Química58%

Biología65%

Historia Universal79%

Historia de México71%

Geografía76%

Literatura80%

Diagnóstico de Temas Débiles — Prioridad de Repaso

Prioridad	Materia	Tema Específico	Aciertos	Reactivos	% Correcto	Recurso Sugerido
ALTA	Química	Estequiometría y mol	2	7	29%	Guía DGAE Cap. 14
ALTA	Química	Enlaces químicos	3	6	50%	Video Khan Academy ES
ALTA	Física	Electromagnetismo	1	5	20%	Simulador PhET UNAM
MEDIA	Biología	Genética mendeliana	3	5	60%	Apuntes Prepa 6
MEDIA	Física	Óptica y ondas	3	5	60%	Guía COMIPEMS Plus
MEDIA	Historia Méx.	Revolución Mexicana	2	4	50%	Resumen INEHRM
BAJA	Matemáticas	Logaritmos	4	5	80%	Ejercicios Baldor
BAJA	Geografía	Tectónica de placas	3	4	75%	Atlas INEGI

Problema Verificado del Mercado Local

El dolor del aspirante a la UNAM

Cada año más de 200,000 aspirantes presentan el examen de admisión a la UNAM. Solo el 8-12% obtiene un lugar. La mayoría estudia sin un plan estructurado: no sabe cuántos aciertos necesita para su carrera, no identifica sus temas débiles, no lleva un registro de simulacros y no tiene un calendario realista de repaso.

Los cursos presenciales cuestan entre $8,000 y $25,000 MXN. Las guías gratuitas en PDF no ofrecen seguimiento personalizado. El aspirante necesita un panel operativo que cruce datos de aciertos mínimos por carrera, resultados de simulacros propios y un plan diario de estudio adaptado a sus debilidades.

Validación del dolor
▸ Búsqueda mensual: "aciertos UNAM por carrera" — 74,000+ consultas
▸ Foros de aspirantes en Reddit r/UNAM activos todo el año
▸ Grupos de Telegram/WhatsApp con +10,000 miembros por convocatoria
▸ Guías PDF de la DGAE se actualizan cada ciclo sin aviso
▸ No existe panel gratuito que cruce score vs. carrera en tiempo real

Fuentes de datos
▸ DGAE UNAM — Convocatorias y puntajes históricos
▸ Gaceta UNAM — Estadísticas de ingreso
▸ COMIPEMS — Estructura de examen y temarios
▸ Comunidades de aspirantes — Reportes de aciertos reales

Calendario de Simulacros y Progreso

Historial de Simulacros Recientes

Fecha	Tipo	Aciertos	Tiempo	Tendencia
2026-04-28	Completo Área 2	87/120	2h 48m	▲ +5
2026-04-25	Completo Área 2	82/120	2h 55m	▲ +3
2026-04-21	Parcial Ciencias	34/50	1h 12m	▲ +1
2026-04-18	Completo Área 2	79/120	3h 02m	▲ +4
2026-04-14	Parcial Español	22/25	0h 38m	▲ +2
2026-04-10	Completo Área 2	75/120	3h 10m	— base

Evolución de Aciertos — Simulacros Completos

Tendencia: +3.0 aciertos/simulacro · Proyección: alcanzar 93 en ~2 simulacros más

Flujo de Automatización Diaria — MuleRun Computer

Ejecución programada a las 06:00 CST. Cada paso se ejecuta en una instancia MuleRun Computer con reintentos automáticos.

⏱ Cron 06:00 CST

→

Scrape DGAE: aciertos

→

Parse convocatoria PDF

→

Normalizar datos

→

Cruzar vs. simulacros

→

Generar diagnóstico

→

💾 MuleRun Drive

Paso 1 — Recolección

Scraping de la página DGAE UNAM para obtener tablas de aciertos mínimos por carrera y plantel. Descarga de PDFs de convocatoria si hay nueva versión (hash check). Recopilación de resultados de simulacros del usuario desde formulario local JSON.

Paso 2 — Procesamiento

Parsing de tablas HTML y PDF con extracción de campos: carrera, plantel, área, aciertos mínimos. Normalización de nombres (ej. "Ing." → "Ingeniería"). Cálculo de delta entre score del usuario y mínimo por carrera. Clasificación de temas por prioridad.

Paso 3 — Salida y Archivo

Generación de reporte JSON + HTML estático con dashboard actualizado. Subida a MuleRun Drive con ruta versionada. Envío de resumen diario (temas a repasar hoy, simulacro sugerido). Registro en log de auditoría.

Ejemplo de Pasos de Scraping / Análisis

Los siguientes bloques son ejemplos ilustrativos del pipeline automatizado. No representan endpoints reales.

Ejemplo — Scrape de Aciertos DGAE

# Ejemplo: extracción de tabla de aciertos DGAE
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = os.environ["DGAE_ACIERTOS_URL"]
headers = {"User-Agent": os.environ["UA_STRING"]}

resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=30)
resp.raise_for_status()

soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
tabla = soup.select_one("table.aciertos-carrera")
filas = []
for tr in tabla.select("tbody tr"):
    celdas = [td.text.strip() for td in tr.select("td")]
    filas.append({
        "carrera": celdas[0],
        "plantel": celdas[1],
        "aciertos_min": int(celdas[2]),
        "area": celdas[3]
    })

guardar_json(filas, "aciertos_carrera.json")
        

Ejemplo — Diagnóstico de Temas Débiles

# Ejemplo: análisis de temas débiles por materia
def diagnosticar_debilidades(simulacros):
    temas = {}
    for sim in simulacros:
        for resp in sim["respuestas"]:
            key = (resp["materia"], resp["tema"])
            if key not in temas:
                temas[key] = {"ok": 0, "total": 0}
            temas[key]["total"] += 1
            if resp["correcto"]:
                temas[key]["ok"] += 1

    debiles = []
    for (mat, tema), v in temas.items():
        pct = v["ok"] / v["total"] * 100
        prioridad = "ALTA" if pct < 50 \
            else "MEDIA" if pct < 70 \
            else "BAJA"
        debiles.append({
            "materia": mat,
            "tema": tema,
            "pct": round(pct, 1),
            "prioridad": prioridad
        })
    return sorted(debiles, key=lambda x: x["pct"])
        

Plan de Archivo — MuleRun Drive

Estructura de Carpetas

/4guo/mx/mx-10/
  ├── 2026-04-29/
  │   ├── aciertos_carrera.json
  │   ├── simulacro_014_resultado.json
  │   ├── diagnostico_debilidades.json
  │   ├── plan_estudio_diario.json
  │   ├── dashboard.html
  │   └── audit_log.jsonl
  ├── 2026-04-28/
  │   ├── aciertos_carrera.json
  │   ├── simulacro_013_resultado.json
  │   └── ...
  ├── config/
  │   ├── carreras_meta.json
  │   ├── temario_area2.json
  │   └── recursos_recomendados.json
  └── archive/
      └── convocatoria_2025.pdf.sha256

Política de Retención y Versionado

Ruta base: /4guo/mx/mx-10/YYYY-MM-DD/

Retención: 90 días de reportes diarios. Después se comprimen en resumen mensual.

Archivos config/ se actualizan solo cuando hay nueva convocatoria. Se valida con hash SHA-256 antes de sobrescribir.

Tamaño estimado: ~120 KB/día × 90 días ≈ 10.5 MB por ciclo de admisión.

Acceso: Carpeta con scope restringido al caso MX-10. Sin acceso cruzado a otros casos.

Manejo de Errores y Resiliencia

Reintentos y Rate-Limit

Escenario	Estrategia
HTTP 429 (rate limit)	Backoff exponencial: 2s → 4s → 8s → 16s, máx. 4 intentos
HTTP 5xx	Reintento 3 veces con delay 5s. Alerta si falla.
Timeout (>30s)	Cancelar y reintentar con timeout extendido a 60s
DNS/conexión	Reintento en 30s. Si persiste, marcar como "offline" y usar último snapshot

Datos Obsoletos (Stale Data)

Cada archivo JSON incluye campo _fetched_at con timestamp UTC.

Si la fuente no responde, se usa el último archivo válido con etiqueta STALE visible en el dashboard.

Umbral de frescura: 24 horas para aciertos, 7 días para convocatoria PDF.

Hash check en PDFs: si SHA-256 no cambió, se omite el re-procesamiento.

Alertas y Fallback

Si el pipeline falla 2 días consecutivos, se envía alerta al operador via webhook.

Fallback: se genera dashboard con datos del último día exitoso + banner de advertencia.

Validación de integridad: si el conteo de carreras cambia >20% vs. día anterior, se pausa y requiere revisión manual.

Log de cada ejecución en audit_log.jsonl.

Notas de Seguridad

Variables de Entorno y Secretos

Todas las URLs de scraping y tokens se almacenan como variables de entorno en la instancia MuleRun Computer:

DGAE_ACIERTOS_URL=https://...
UA_STRING=MuleRun-MX10/1.0
DRIVE_TOKEN=$MULERUN_DRIVE_TOKEN
WEBHOOK_ALERT_URL=https://...
          

PROHIBIDO Nunca almacenar secretos en archivos dentro de MuleRun Drive.

PROHIBIDO Nunca incluir tokens en código fuente o logs.

Alcance y Permisos

Carpeta con scope: El script solo tiene acceso de escritura a /4guo/mx/mx-10/. Sin permisos en otras rutas.

Principio de mínimo privilegio: El token de Drive tiene permisos de lectura/escritura únicamente en la carpeta asignada.

Sin datos personales: El pipeline no recopila nombres, CURPs, números de cuenta ni datos sensibles del aspirante. Solo trabaja con scores anónimos y datos públicos de la UNAM.

Auditoría: Cada ejecución registra: timestamp, archivos generados, errores, hash de fuentes consultadas.

Métricas de Resultado y Auditoría

Métricas del Caso MX-10

Métrica	Valor	Tendencia
Aciertos iniciales (sim. 1)	68/120	Línea base
Aciertos actuales (sim. 14)	87/120	▲ +19
Mejora promedio por semana	+4.2 aciertos	Constante
Temas débiles identificados	8	3 resueltos
Ejecuciones exitosas del pipeline	26/28	92.8%
Tiempo promedio de ejecución	1m 42s	Estable
Datos archivados en Drive	3.2 MB	28 días
Proyección de alcance a meta (93)	~12 may 2026	En camino

Registro de Auditoría — Últimas Ejecuciones

29 abr 06:01 Pipeline completo. 6 carreras actualizadas. Dashboard regenerado. OK

28 abr 06:02 Simulacro #14 procesado. Nuevo diagnóstico generado. 87 aciertos. OK

27 abr 06:00 Sin nuevo simulacro. Solo actualización de aciertos DGAE. OK

26 abr 06:01 DGAE respondió 503. Reintento exitoso en intento 2. RETRY

25 abr 06:03 Simulacro #13 procesado. 82 aciertos. Química marcada como prioridad ALTA. OK

24 abr 06:00 Pipeline completo. Hash convocatoria sin cambios. OK

23 abr 06:00 Timeout en scraping DGAE. Fallback a datos del 22 abr. STALE

22 abr 06:01 Pipeline completo. Nueva carrera detectada en Área 2: Ing. Geofísica. OK