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Por qué descarté el pipeline de Google Sheets detrás de mi asistente de voz y reconstruí Deepy como un núcleo WhatsApp + Postgres con un dashboard Next.js de un solo usuario que comparte la misma base de datos.

Un tamagotchi hecho a mano con los perros de mi familia en pixel art: lógica en C11 compartida entre un simulador de PC y un microcontrolador, dos relojes que sobreviven al sueño y una perrita ángel que nunca necesita cuidados.

Una web estática donde las palabras en español se convierten en kana por su sonido, las transcribes de vuelta a romaji y una alineación por distancia de edición corrige cada kana, sin framework ni paso de build.

Cómo construí el PMO interno de 2DATO (tareas, notas, portal de clientes y avances semanales) y lo expuse por MCP: los agentes de IA pueden mover tareas, pero nunca publicar para el cliente sin un código de confirmación aprobado por una persona.

Cómo modelé la asignación semanal de turnos de un centro de distribución como un programa de restricciones: dotación mínima como única restricción dura, equidad como penalizaciones ponderadas y un libro de Excel como fuente de verdad.

Cómo construí una tienda estática y sin dependencias para Versavi, una pequeña marca artesanal: catálogo por estaciones, carrito por correo, formularios en n8n para que la dueña gestione sus piezas y un inventario de placeholders para reunir el contenido real.

Una skill de Claude Code que convierte HTML, Playwright y ffmpeg en un estudio de motion design gratuito y local: escenas deterministas, desenfoque de movimiento real, voz en off local, sonido sintetizado y un verificador de calidad automático.

Cómo un asistente de voz activado por atajo de teclado transcribe de forma local con Whisper, razona a través de la CLI de Claude Code con respaldo local en Ollama, y responde en voz con Piper TTS — casi sin que nada salga de la máquina.

Arquitectura detrás de una suite bilingüe de calculadoras gratuitas de supply chain donde una capa de IA explica cada resultado como lo haría un consultor, sin ver nunca los datos crudos del usuario.

Arquitectura y decisiones técnicas detrás de un bot para grupos de WhatsApp que usa GPT-4.1, Whisper y un buffer de mensajes en Redis para registrar entrenamientos con personalidad.

Un framework Python enchufable para forecasting a escala: SARIMA, ML basado en árboles, deep learning y ensembles ponderados, todo tuneado con Optuna.

Data Scientist construyendo el camino hacia AI Engineer.