Mejoras en la Gestión del Conocimiento con IA: Lecciones de un Proyecto Real

Young man using cybernetic brain-computer interface with holographic display

Cómo construí un segundo cerebro mantenido por IA: arquitectura, esquema y lecciones aprendidas

¿Cuántas veces has guardado un artículo interesante para no volver a encontrarlo nunca? ¿O has tenido una idea que sabías que conectaba con algo que leíste hace tres semanas, pero no recuerdas dónde?

Ese es el problema que quería resolver: no capturar más, sino conectar mejor. Las herramientas de notas tradicionales acumulan; no piensan. Y los LLMs saben mucho del mundo, pero no saben nada de ti ni de lo que has leído esta semana.

Este post documenta cómo construí un sistema que resuelve exactamente esa tensión: un vault de Obsidian cuyo grafo de conocimiento es mantenido activamente por un agente de IA. No es «IA encima de tus notas» — es un sistema donde el agente es el mantenedor, con un esquema explícito que define cómo opera y que evoluciona con el uso.

Lo llamo LLM Wiki — un término acuñado por Andrej Karpathy, cuyo documento fundacional describe exactamente este patrón y fue el punto de partida de todo lo que sigue.

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¿Cómo tuitear desde Python?

¿Para que vale eso?

Desde mi cuenta de twitter @walyt publico diariamente diversos gráficos con información relevante del Mercado Eléctrico: precios del spot del día, como se comporta la generación, evolución precios, previsiones energía solar etc…Estos tuits los publico de manera «automatizada» por medio de scripts en Python residentes en una máquina virtual en Google Cloud. Por medio de un crontab planifico a lo largo del día esa publicación de información. Así aseguras una publicación de manera regular, y que la información de base está siempre disponible.

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