diff --git a/README.md b/README.md
index 2c85f85..d1a1c97 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -12,6 +12,8 @@
[](https://www.nuget.org/packages/SignsOfAI.Mcp)
[](https://codeguilds.dev/packages/signsofai)
+**[Are you a teacher? Start here →](https://peopleworks.github.io/SignsofAI/why.html)** — what this does and what it cannot do, in plain language, with the error rate drawn rather than tabulated. No badges, no interval notation, nothing to install. English & Spanish.
+
**[Try the live demo →](https://peopleworks.github.io/SignsofAI/)** — English & Spanish, runs in your browser. No signup, and the analysis uploads nothing.
**[Download the Windows app →](https://github.com/peopleworks/SignsofAI/releases?q=desktop&expanded=true)** — the same tool in a window. Nothing to install alongside it: the .NET runtime is bundled.
diff --git a/src/SignsOfAI.Web/wwwroot/why.html b/src/SignsOfAI.Web/wwwroot/why.html
new file mode 100644
index 0000000..28b681a
--- /dev/null
+++ b/src/SignsOfAI.Web/wwwroot/why.html
@@ -0,0 +1,530 @@
+
+
+
+
+
+
+¿Puede un programa saber si esto lo escribió una máquina? · Signs of AI Writing
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
¿Puede un programa saber si un texto lo escribió una máquina?
+
No.
+
+ Ninguno puede. Ni este, ni los de pago, ni el que le enseñaron en una formación.
+ Si alguien le dice lo contrario, le está vendiendo algo.
+
+
+ Esta página explica, sin una sola palabra técnica, qué hace entonces esta herramienta,
+ cuánto se equivoca —con el número medido, que casi nadie publica— y qué puede usted
+ hacer el lunes con todo eso.
+
+
+
Entonces, ¿qué hace?
+
+ Tres cosas distintas. Y lo importante no son las tres: es que dos son hechos y una
+ es una opinión, y confundirlas es de donde salen las injusticias.
+
+
+
+
+ Opinión sobre la prosa
+
La puntuación. Señala palabras y giros que la escritura de máquina usa mucho, y le
+ enseña cada uno subrayado en el texto. Es un juicio sobre cómo suena. Se puede discutir,
+ y a veces se equivoca.
+
+
+ Hecho
+
Caracteres que no se teclean. Las herramientas que «humanizan» texto dejan letras
+ de otro alfabeto que se ven idénticas. Le da el código, la línea y la columna. Está o no está.
+
+
+ Hecho
+
La bibliografía contra sí misma. Una fuente citada que no aparece en su propia lista;
+ el mismo identificador en dos artículos distintos; un año que aún no ha llegado. Sin internet:
+ el documento se contradice solo.
+
+
+
+
+ Un porcentaje se discute en una reunión durante media hora. Que el mismo identificador
+ esté en dos referencias distintas se resuelve con una pregunta: «¿me manda el artículo?».
+ Por eso la herramienta enseña las dos cosas por separado y nunca suma la segunda a la primera.
+
+
+
¿Cuánto se equivoca?
+
+ Esta es la pregunta que ningún detector contesta, y es la única que importa cuando hay
+ una persona delante.
+
+
+ Lo medimos así: noventa textos publicados antes de que existieran los modelos
+ generativos. No los juzgó nadie: sabemos que son humanos por su fecha. Después los
+ pasamos por la herramienta y contamos a cuántos habría acusado.
+
+
+
+
+
+ Ninguno de los noventa fue marcado. Pero cero de noventa no significa que la tasa
+ sea cero: con esa muestra, lo máximo que se puede afirmar honestamente es que se
+ equivoca menos del 4,1 % de las veces. Esa franja ámbar es la diferencia
+ entre una medición y una promesa.
+
+
+
+
Y no es el mismo número para todos
+
+ Repartir la cifra global a todo el mundo sería cómodo y sería falso. El corpus tiene
+ sesenta y cinco textos en inglés y veinticinco en español, así que lo que se puede
+ afirmar sobre cada idioma es distinto — y en la herramienta cada lector ve el suyo,
+ no el promedio.
+
+
+
+
+
+ Menos textos en español significa menos certeza, no más errores. La barra es más larga
+ porque sabemos menos, y decirlo es más útil que esconderlo detrás del promedio.
+
+
+
+
Lo que no le dice
+
+ Cuánta escritura de máquina se le escapa. No está medido, y es a propósito:
+ para medirlo habría que reunir textos generados, y esa colección solo representa los modelos
+ que estaban de moda ese mes. Una herramienta que no marca nada tiene una tasa de error perfecta.
+
+
+ Los noventa textos son artículos publicados, no trabajos de estudiantes. Un
+ ensayo de primero de carrera no se parece a un artículo revisado por pares, y esa diferencia
+ no está medida aquí.
+
+
+ Y una que conviene saber antes de mirar ninguna puntuación: la señal que más salta en escritura
+ humana es el ritmo uniforme de las frases — aparece en el 27,8 % de los textos
+ humanos que medimos. Si la evidencia de un trabajo se apoya sobre todo en eso, vale menos.
+ La herramienta lo dice en cada informe, por su nombre.
+
+
+
¿Por qué fiarse de este y no de otro?
+
+ No por la tecnología. Por esto: el 10 de agosto de 2026 esta herramienta acusaba
+ en falso, y lo publicamos.
+
+
+ Un trabajo con la bibliografía en orden, que solo listaba una lectura adicional sin citarla,
+ se anunciaba en el informe como «1 contradicción de fuentes», encima
+ de la frase «el documento se contradice a sí mismo». En la página que un profesor imprime y
+ lleva a un comité.
+
+
+ Lo peor no fue el fallo. Fue que el propio código sabía la diferencia: hay un
+ campo que distingue una contradicción real de un simple desorden, con un comentario que explica
+ que la gente lista lectura adicional con toda legitimidad. La línea que escribía el titular
+ nunca le preguntó. Estuvo cinco días publicado y no lo encontró ningún usuario.
+
+
+ Está arreglado, está contado y el historial es público. Pregúntele a cualquier detector
+ de pago cuándo fue la última vez que acusó en falso. Esa respuesta, y no un porcentaje,
+ es lo que debería decidir de quién se fía.
+
+
+
¿Y el lunes qué hago?
+
+ Nada de esto sirve si no se traduce en algo que decir en un aula o en una reunión. Eso está
+ escrito, en castellano, y no lleva software dentro:
+
+ La hoja del estudiante lleva impresa la cifra medida para su idioma, no la global.
+ Si el trabajo está en español, el número que va al comité es el 13,3 %.
+
+ Se ejecuta entera en su navegador. El texto no se sube a ningún sitio — tampoco a nosotros.
+ Esta página tampoco pide nada a ningún servidor: ni una fuente, ni una imagen, ni una analítica.
+
+
+
+
+
+
+
+
Can software tell whether a machine wrote this?
+
No.
+
+ None of them can. Not this one, not the paid ones, not the one demonstrated at a training day.
+ Anyone who tells you otherwise is selling something.
+
+
+ This page explains, without a single technical word, what this tool does instead, how often it is
+ wrong — with the measured number, which almost nobody publishes — and what you can do with any of
+ it on Monday morning.
+
+
+
So what does it do?
+
+ Three separate things. What matters is not the three: it is that two of them are facts and
+ one is an opinion, and confusing those is where the injustices come from.
+
+
+
+
+ An opinion about prose
+
The score. It names words and turns of phrase that machine writing leans on, and shows
+ you each one underlined in the text. It is a judgement about how the writing sounds. It can be
+ argued with, and sometimes it is wrong.
+
+
+ A fact
+
Characters nobody types. Tools that "humanise" text leave behind letters from another
+ alphabet that look identical. It gives you the codepoint, the line and the column. Either it is
+ there or it is not.
+
+
+ A fact
+
A bibliography against itself. A source cited in the text and missing from its own
+ list; the same identifier on two different papers; a year that has not happened. No internet
+ needed: the document contradicts itself.
+
+
+
+
+ A percentage can be argued about for half an hour in a meeting. The same identifier on two
+ different references is settled with one question: "can you send me the paper?" That is
+ why the tool shows the two apart, and never adds the second to the first.
+
+
+
How often is it wrong?
+
+ This is the question no detector answers, and the only one that matters when there is a person
+ on the other side of it.
+
+
+ Here is how it was measured: ninety texts published before generative models
+ existed. Nobody judged them human — their dates did. Then they went through the tool and
+ we counted how many it would have accused.
+
+
+
+
+
+ None of the ninety was flagged. But zero out of ninety is not a rate of zero:
+ with a sample that size, the most anyone can honestly claim is that it is wrong
+ less than 4.1% of the time. That amber band is the difference between a
+ measurement and a promise.
+
+
+
+
And it is not the same number for everybody
+
+ Handing the pooled figure to everyone would be convenient and false. The corpus holds sixty-five
+ English texts and twenty-five Spanish ones, so what can be claimed about each language differs —
+ and in the tool, each reader is shown their own, never the average.
+
+
+
+
+
+ Fewer Spanish texts means less certainty, not more mistakes. The bar is longer because
+ we know less, and saying so is more use than hiding it behind an average.
+
+
+
+
What it does not tell you
+
+ How much machine writing it misses. That is not measured, deliberately: measuring
+ it would mean collecting generated text, and any such collection represents whichever models were
+ fashionable that month. A tool that flags nothing has a perfect error rate.
+
+
+ The ninety texts are published articles, not student work. A first-year essay
+ does not read like a peer-reviewed paper, and that difference is not measured here.
+
+
+ And one worth knowing before you look at any score: the signal that fires most often on human
+ writing is uniform sentence rhythm — it appears in 27.8% of the human texts we
+ measured. If the evidence against a piece of work leans mostly on that, it is worth less. The
+ tool says so on every report, by name.
+
+
+
Why trust this one and not another?
+
+ Not because of the technology. Because of this: on 10 August 2026 this tool was accusing
+ people falsely, and we published that.
+
+
+ A piece of work with a perfectly good bibliography, which merely listed some further reading
+ without citing it, was announced in the report as "1 source contradiction",
+ above the sentence "the document disagrees with itself". On the page a teacher prints and carries
+ into a committee.
+
+
+ The bug was not the worst part. The code itself knew the difference: there is a
+ field that separates a real contradiction from mere untidiness, with a comment explaining that
+ people legitimately list further reading. The line printing the headline never asked it. It was
+ published for five days and no user found it.
+
+
+ It is fixed, it is written up, and the history is public. Ask any paid detector when it
+ last accused someone falsely. That answer, not a percentage, is what should decide who
+ you trust.
+
+
+
What do I do on Monday?
+
+ None of this is worth anything until it becomes something you can say in a classroom or a
+ meeting. That part is written, and there is no software in it:
+
+ The student sheet carries the figure measured for their language, not the pooled one.
+ If the work is in Spanish, the number that goes to the committee is 13.3%.
+
+ It runs entirely in your browser. The text is not uploaded anywhere — not even to us. This page
+ requests nothing from any server either: no font, no image, no analytics.
+