Proyecto · Producto propio
The World Canvas
Una plataforma editorial con IA que transforma un conjunto curado de señales internacionales en una edición visual diaria. No busca producir una imagen bonita sin más, sino una lectura cerrada del día que se publica y pasa a formar parte de un archivo permanente del estado del mundo.
Qué hace
Convierte señales globales en una portada editorial diaria. El proyecto se mueve entre sistema editorial, pipeline automatizado, IA aplicada y diseño de archivo: su valor no está solo en explicar hoy, sino en construir una secuencia histórica de ediciones que pueda revisarse mañana.
- Entrada: feeds internacionales y eventos repetidos entre medios, agrupados para que no se queden en ruido.
- Proceso: un pipeline diario ordena, agrupa, interpreta y convierte el estado del mundo en una dirección visual coherente.
- Salida: una edición cerrada con imagen, explicación, procedencia y archivo para explorar un día concreto dentro de una serie histórica.
El pipeline
- Observación e ingestión. Recoge señales desde feeds internacionales y consolida una base diaria de eventos y titulares relevantes.
- Normalización y clustering. Limpia, deduplica y agrupa las noticias para convertir ruido editorial en bloques comparables de contexto.
- Estado del mundo. Un agente sintetiza el día, prioriza los ejes clave y produce una lectura estructurada.
- Dirección de arte y generación. Otro agente traduce esa lectura en dirección visual y la convierte en una imagen final con modelos Gemini.
- Publicación y archivo. Cada edición se publica como una página navegable y queda archivada por fecha y por mes.
Por qué importa
No trata solo de IA: trata de usar tecnología para sostener una voz editorial. No es un agregador de noticias ni un generador de imágenes aislado, sino un sistema editorial diario con criterio, trazabilidad y salida pública. Cada día queda fijado como una edición cerrada, y el valor del producto crece con el tiempo porque el archivo permite comparar estados del mundo entre fechas distintas.
Arquitectura
- Frontend público en Astro SSR, con archivo, línea de tiempo, textos legales y páginas explicativas.
- Backend NestJS para ingestión, normalización, clustering, síntesis, generación y publicación.
- Capa de IA con Vercel AI SDK y soporte para modelos de Gemini y OpenAI.
- Operación real sobre servidor propio con nginx y PM2, con Cloudflare por delante.
Este proyecto resume bien el tipo de software que me interesa construir: sistemas donde producto, backend, publicación, archivo e IA trabajan juntos bajo una idea clara.