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Hola,

Arrancamos la semana con una edición cargada de IA práctica y Open Source sin postureo: un episodio nuevo de G33K Team (con Oriol Rius y Aitor Roma al mando), batalla real con n8n v2, primera toma de contacto con MCP, y un descubrimiento que cambia el juego cuando quieres pasar de “chat” a agente que ejecuta: ClawdBot con skills, memoria persistente y crons.

También nos metemos en el barro del día a día sysadmin: herramientas hechas en casa que te ahorran horas (WSL2 + red con nat-port-manager, y gestión de nftables con nft-tui) y, para rematar, un debate de hardware para homelab donde el mensaje es claro: si es 24/7 y te importa la estabilidad, mejor mini PC x86 + Proxmox que una Raspberry “en producción”.

Y conectamos con The {AI}rtist para contar una historia demasiado común: reuniones que pasan, decisiones que se evaporan, compromisos que se olvidan… hasta que montas Attendee + ClawdBot y conviertes cada llamada en memoria institucional buscable, con resúmenes, tareas y seguimientos automáticos.

Si te interesa construir cosas que funcionen hoy (y no solo opinar sobre el futuro), abajo tienes todo el contenido y los enlaces.

Vamos 👇

🧠 G33K TEAM de la Semana

🎙️ Nuevo episodio de G33K Team disponible (Herramientas, Agentes y Hardware)

En esta sesión, Oriol Rius y Aitor Roma toman el mando ante la ausencia del resto del equipo. El episodio se centra en la resolución de problemas críticos en automatización, el descubrimiento de un potente asistente de IA llamado Clawdbot, y la presentación de herramientas propias de desarrollo para facilitar la vida en entornos Windows/Linux, cerrando con un debate sobre hardware para Home Lab.

🚨 Debate 1: El caos de n8n v2 y la irrupción de MCP

Oriol narra su "semana horrible" tras una actualización automática de n8n de la versión 1 a la 2 que rompió todos sus flujos de trabajo personales.

• Puntos destacados:
  • La migración forzosa: Aitor explica que la urgencia de actualizar n8n se debió a una vulnerabilidad crítica de ejecución de código remoto. Sin embargo, esto rompió la compatibilidad con muchos nodos antiguos y flujos personalizados de Oriol.
  • Claude al rescate: Oriol utilizó a Claude (y a su "personalidad" de soporte técnico) para reescribir nodos de código y solucionar incompatibilidades, tardando unas 6 horas en recuperar su sistema de gestión personal (agenda, reuniones, Notion).
  • MCP en n8n: Descubrieron que n8n ahora integra un servidor Model Context Protocol (MCP) básico. Esto sirvió de puente para hablar sobre cómo los agentes de IA pueden interactuar con herramientas externas.

🤖 Debate 2: Clawdbot, el Asistente Personal Definitivo

Aitor presenta Clawdbot, una herramienta que lleva la interacción con Claude a otro nivel, convirtiéndolo en un verdadero agente con capacidad de ejecución.

• Puntos destacados:
  • Más que un Chatbot: A diferencia de las interfaces web estándar, Clawdbot se integra con aplicaciones de mensajería (Telegram, WhatsApp, Discord, Slack) y tiene acceso total al sistema donde se ejecuta.
  • Skills y Memoria Persistente: Permite usar "Skills" (habilidades programables en Markdown y código) para enseñar al agente a usar herramientas locales (como enviar correos con Himalaya, gestionar Home Assistant o usar Pandoc para conversión de archivos). Además, mantiene una memoria persistente de las conversaciones y preferencias.
  • Automatización y Crons: Una gran ventaja frente a otros agentes es la capacidad de programar tareas (Crons). Por ejemplo: "Cada mañana a las 9, revisa mi correo y hazme un resumen".
  • Humanización de la interfaz: Oriol destaca cómo esta herramienta permite pedir cosas en lenguaje natural ("¿Por qué no se encendieron las luces?") y que el agente investigue los logs y dé una respuesta humana, ahorrando el tedioso proceso técnico de depuración manual.

🛠️ Debate 3: Herramientas Open Source "Made in G33K" (TopGit)

Oriol comparte dos herramientas que ha desarrollado y publicado recientemente en TopGit para solucionar dolores de cabeza recurrentes en la administración de sistemas.

• Puntos destacados:
  • WSL2 y la Red: El subsistema de Linux en Windows (WSL2) tiene el problema de no ser accesible fácilmente desde la red local (LAN). Oriol presenta nat-port-manager, una herramienta con interfaz de terminal (TUI) en PowerShell que facilita la gestión del port forwarding de Windows a WSL2.
  • Gestión de Firewalls en Linux: También presenta nft-tui, una interfaz visual para gestionar las complejas reglas de nftables en servidores Linux modernos (como Ubuntu 24.04), facilitando la visualización y edición de reglas sin memorizar comandos complejos.
  • La filosofía de la herramienta propia: Ambos coinciden en que, aunque existen soluciones comerciales o métodos manuales, crear herramientas específicas que humanicen y agilicen procesos técnicos repetitivos devuelve la inversión de tiempo con creces.

🖥️ Debate 4: Hardware para Home Lab (Raspberry Pi vs. x86)

A raíz de la infraestructura necesaria para correr estos agentes y sistemas (como Home Assistant), surge un debate sobre el hardware.

• Puntos destacados:
  • El fin de la Raspberry Pi en producción: Oriol es tajante: no recomienda Raspberry Pi para sistemas críticos 24/7 (como domótica que controla puertas o riego) debido a problemas de estabilidad, temperatura y corrupción de tarjetas SD.
  • Mini PCs x86: Recomiendan encarecidamente el uso de Mini PCs (como los de la marca Minisforum, modelos MS-01 o MS-02) con procesadores Intel/AMD y virtualización con Proxmox. Ofrecen mucho más rendimiento, estabilidad y compatibilidad de drivers por un precio competitivo (300-400€), superando las limitaciones de la arquitectura ARM en entornos domésticos complejos.

🔗 Enlaces y Referencias mencionadas

• 🦞 Clawdbothttps://clawdbot.net/El asistente de IA personalizable que se integra con Telegram, WhatsApp y tu sistema local.
• 🐙 TopGit (Comunidad y Repos)
  • https://links.topgit.us
  • Acceso a la comunidad y a las herramientas desarrolladas por Oriol.
• 🛠️ NAT Port Redirect Manager (para WSL2)
  • https://github.com/oriorius/nat-port-manager
  • Herramienta para exponer puertos de WSL2 a la red local fácilmente.
• firewall NFT-TUI (para Linux)
  • https://github.com/oriorius/nft-tui
  • Interfaz de usuario para gestionar nftables en Linux.
• 🖥️ Minisforum MS-01 / MS-02
  • Web de Minisforum (Hardware recomendado para Home Lab y Proxmox).
• 📱 Telethon
  • Librería de Python para interactuar con la API de Telegram (mencionada para crear bots de usuario).

¡Disfrutad del episodio! 🚀

ℍ𝕠𝕣𝕚𝕫𝕠𝕟𝕥𝕖 𝔸𝕣𝕥𝕚𝕗𝕚𝕔𝕚𝕒𝕝

Te presentamos "Horizonte Artificial", la nueva y flamante sección de nuestra newsletter dedicada exclusivamente a la Inteligencia Artificial. Pero no esperes el contenido convencional que inunda TikTok o YouTube. Aquí, nos sumergiremos en el fascinante mundo del OpenSource, explorando proyectos libres que puedes desplegar en tu propio servidor. Y para guiarnos en esta travesía, contamos con la experticia de Jesús Pacheco, mejor conocido en nuestra comunidad HiveAgile como "Pachecodes". Prepárate para una perspectiva fresca y auténtica sobre la IA. ¡Bienvenidos al horizonte!

🌟 TopGit - Resumen Semanal (2026-01-18)

📚 Repositorios Destacados de la Semana

Los siguientes repositorios han sido seleccionados por su relevancia, calidad y métricas de GitHub:

🔧 🤖 OpenAgents Framework

OpenAgents es un marco de trabajo para el desarrollo de agentes de IA que permite una implementación planificada y ejecución con aprobación. Compatible con múltiples lenguajes como TypeScript, Python, Go y Rust, OpenAgents automatiza pruebas, revisiones de código y validaciones, facilitando así el desarrollo ágil. Con su enfoque de ejecución incremental, los agentes proponen planes y se aseguran de contar con la aprobación del usuario antes de ejecutar cualquier acción. Ideal para proyectos complejos y tareas de desarrollo.

🔧 🧠 Pocket TTS

Pocket TTS es una aplicación ligera de texto a voz (TTS) diseñada para funcionar de manera eficiente en CPUs, evitando la necesidad de GPUs o APIs web complicadas. Con solo una instalación de pip y una llamada a función, puedes generar audio fácilmente. Actualmente admite Python 3.10 a 3.14 y requiere PyTorch 2.5+.

🔧 🧠 OpenSkills: Cargador Universal de Habilidades

OpenSkills es un cargador de habilidades universal para agentes de codificación AI, que permite a diferentes agentes acceder y utilizar habilidades en un formato común. Este sistema se basa en el formato SKILL.md de Anthropic, facilitando la integración y el uso de habilidades en diversas plataformas. Con OpenSkills, puedes instalar, gestionar y cargar habilidades de manera eficiente.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 5,406 estrellas
• 🔄 378 forks
• 👀 32 observadores
• 📝 13 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: TypeScript

🔧 🧠 Ralph para Claude Code

Ralph es una implementación de la técnica de Geoffrey Huntley que permite ciclos de desarrollo autónomos continuos, donde Claude Code mejora iterativamente su proyecto hasta su finalización. Con salvaguardias integradas para evitar bucles infinitos y abuso de API, Ralph se convierte en un comando global disponible en cualquier directorio.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 3,553 estrellas
• 🔄 230 forks
• 👀 17 observadores
• 📝 52 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: Shell

🔧 🤖 Infraestructura de IA Personal

La Infraestructura de IA Personal (PAI) está diseñada para mejorar las capacidades humanas a través de un sistema modular de IA que se adapta a las necesidades individuales. Permite a los usuarios personalizar su experiencia de IA, almacenar recuerdos y aprender de las interacciones pasadas, creando un asistente inteligente que evoluciona con el tiempo.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 4,985 estrellas
• 🔄 800 forks
• 👀 102 observadores
• 📝 60 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: TypeScript

🔧 💻 Onedump: Herramienta de administración de bases de datos

Onedump es una herramienta de administración de bases de datos que simplifica las tareas de respaldo y restauración en múltiples bases de datos y destinos de almacenamiento. Permite realizar copias de seguridad de bases de datos desde diferentes fuentes, como MySQL y PostgreSQL, a diversas ubicaciones, incluyendo AWS S3 y el sistema de archivos local. Con características como transferencia de archivos SFTP, notificaciones por Slack y un analizador de registros, Onedump facilita la gestión eficiente de bases de datos.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 883 estrellas
• 🔄 58 forks
• 👀 12 observadores
• 📝 1 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: Go

🔧 💻 Paymenter - Solución de comercio electrónico

Paymenter es una plataforma de facturación de código abierto diseñada especialmente para empresas de hosting. Facilita la gestión de servicios de hosting, proporcionando una experiencia fluida tanto para proveedores como para clientes. Desarrollada con tecnologías web modernas, Paymenter ofrece una solución flexible y robusta para las necesidades de tu negocio de hosting.

Características Principales:

• Interfaz amigable y sencilla de usar
• Código abierto y extensible para personalizar a tu medida
• Gestión eficiente a través de un potente panel de administración
• Seguridad garantizada para datos y transacciones
• Comunidad activa que promueve el desarrollo constante.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 1,420 estrellas
• 🔄 324 forks
• 👀 19 observadores
• 📝 51 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: PHP

🔧 🌯 Burrito - Operador de Kubernetes

Burrito es un operador Kubernetes TACoS (Terraform Automation Collaboration Software) que busca resolver problemas comunes en la gestión de infraestructuras mediante Terraform. Su objetivo es permitir una planificación continua y ejecución automática de Terraform, así como facilitar la integración de CI/CD sin necesidad de configuraciones complicadas. Ofrece una interfaz web simple para visualizar las modificaciones en el estado.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 676 estrellas
• 🔄 32 forks
• 👀 8 observadores
• 📝 62 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: Go

🔧 🚀 Swiftwave

Swiftwave es una solución PaaS ligera y autohospedada que facilita la implementación y gestión de aplicaciones en cualquier servidor. Es una alternativa de código abierto a Heroku, Netlify y Render. Puedes implementar Swiftwave en servidores bare metal, Raspberry Pi y diversas VPS. Su compatibilidad se extiende a diferentes arquitecturas y sistemas operativos, incluidos Debian, Ubuntu y CentOS.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 766 estrellas
• 🔄 52 forks
• 👀 8 observadores
• 📝 23 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: Go

🔧 💻 Gestor de Puertos NAT

Una interfaz de usuario en terminal (TUI) para gestionar reglas de proxy de puertos NAT de Windows con gestión de firewall integrada. Ideal para el reenvío de puertos en WSL2. Permite crear, editar y eliminar reglas de redirección de puertos y manejar reglas de firewall de forma eficiente.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 0 estrellas
• 🔄 0 forks
• 👀 0 observadores
• 📝 0 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: PowerShell

📊 Análisis de Distribución por Categorías

La siguiente gráfica muestra la distribución de proyectos por categoría en TopGit:

📈 Estadísticas Semanales

🏆 Top 3 Categorías

📊 Distribución Detallada

🔧 Dev                ██████████    50%  (8 repos)
🤖 IA & Machine Learning █████         25%  (4 repos)
🌐 Web Development    ██            12%  (2 repos)
📊 Data & Analytics   █              6%  (1 repos)

🚀 Tendencias Destacadas

📈 Métricas Clave

• Repositorios Totales: 16
• Promedio Diario: 2.3 repos/día
• Categorías Activas: 5

🎯 Categorías Dominantes

1. Dev
   • 8 repositorios
   • 50.0% del total
2. IA & Machine Learning
   • 4 repositorios
   • 25.0% del total
3. Web Development
   • 2 repositorios
   • 12.5% del total

💡 Análisis de Tendencias

La tendencia emergente en GitHub durante la última semana evidencia un fuerte enfoque en la inteligencia artificial (IA), el desarrollo de software, la gestión de bases de datos y la infraestructura de desarrollo.

El proyecto más destacado, OpenAgents, es un marco integral de trabajo diseñado para el desarrollo de agentes de IA. Su amplia compatibilidad con diversos lenguajes de programación y sus implementaciones eficientes reflejan un claro compromiso con el avance y la accesibilidad en el desarrollo de IA. Los desarrolladores buscan soluciones para facilitar y mejorar la creación de proyectos de IA, y herramientas como OpenAgents pueden desempeñar un papel esencial en lograr estos objetivos.

En términos de herramientas de software, Pocket TTS y Swiftwave son claros ejemplos de cómo los desarrolladores están adaptando las tecnologías existentes (en este caso, el Texto a Voz y las Plataformas como Servicio - PaaS) para ser más accesibles, eficientes y fáciles de usar.

Respecto a la gestión de bases de datos, Onedump es una respuesta a la creciente necesidad de simplificación y eficiencia en la administración de bases de datos. Ofrece soluciones para tareas de respaldo y restauración, lo que la convierte en una herramienta valiosa para muchas empresas en la actualidad.

En cuanto a la infraestructura de desarrollo, Paymenter, Burrito y el Gestor de Puertos NAT representan una evolución en la creación y implementación de soluciones de software, al proporcionar flexibilidad y eficiencia para el manejo de servicios de hosting, la gestión de proyectos de Kubernetes y el reenvío de puertos en WSL2, respectivamente.

Finalmente, el ámbito de la IA tiene otra fuerte presencia con el proyecto Infraestructura de IA Personal, que aborda la necesidad de IA personalizada y de crecimiento constante, dando sentido a la interacción íntima entre tecnología y humanidad.

En general, estas tendencias muestran un movimiento en el desarrollo de software hacia la mejora y simplificación de la infraestructura, herramientas adaptativas y personalizadas, y la resolución de problemas prá

Tres meses después de montar ClawdBot, Marco estaba eufórico. Su asistente de IA funcionaba 24/7, recordaba todas las conversaciones, y le mandaba briefings perfectos cada mañana.

Pero había un agujero negro en su sistema.

Las reuniones.

Marco tenía entre 4 y 8 reuniones diarias. Zoom, Google Meet, Teams. Con clientes, con su equipo, con inversores, con proveedores.

Cada reunión era información valiosa:

• Decisiones tomadas
• Compromisos acordados
• Tareas asignadas
• Insights de clientes
• Problemas detectados

¿Y qué hacía Marco después de cada reunión?

Intentaba recordar los puntos clave. A veces tomaba notas rápidas. Otras veces mandaba un mensaje a su equipo resumiendo "lo importante".

Pero la memoria humana es traicionera.

El Incidente del Cliente Milano

Martes, 15:00. Reunión con un cliente importante de Milano. 45 minutos discutiendo la arquitectura del nuevo sistema. El cliente mencionó una preocupación crítica sobre latencia en transacciones.

Marco tomó nota mental: "Hablar con el equipo técnico sobre esto".

Miércoles, ocupado con otras mil cosas.

Jueves, el cliente llama: "Marco, ¿ya hablaste con tu equipo sobre el tema de latencia?"

Marco: "Sí... este... déjame verificar con ellos..."

No lo había hecho. Se le olvidó por completo.

No porque fuera irresponsable. Porque el cerebro humano no está diseñado para retener perfectamente 40 conversaciones semanales con todos sus detalles.

El Descubrimiento de Attendee

Fue buscando en el Reddit donde alguien mencionó Attendee era un software opensource de transcripción de reuniones con API.

"Yo uso Attendee para transcribir todas mis reuniones automáticamente. Se une como un bot, graba, transcribe, y luego puedo revisar todo."

Marco investigó.

Attendee era un servicio self-hosted que:

• ✅ Se une automáticamente a reuniones (Zoom, Google Meet, Teams)
• ✅ Transcribe todo en tiempo real
• ✅ Genera transcripciones completas
• ✅ Se puede integrar via API

"Interesante", pensó Marco. "Pero no quiero otro sistema más para revisar. Ya tengo ClawdBot..."

Y entonces le cayó el veinte.

"¿Y si ClawdBot pudiera gestionar Attendee?"

La Idea

La visión era simple pero poderosa:

1. Marco tiene una reunión programada
2. Le dice a ClawdBot: "Transcribe mi reunión de las 15:00"
3. ClawdBot crea automáticamente un bot de Attendee
4. El bot se une a la reunión, transcribe todo
5. Cuando termina, ClawdBot genera un resumen ejecutivo
6. El resumen incluye: decisiones, tareas, compromisos, insights
7. ClawdBot guarda todo con contexto completo
8. Cuando Marco pregunta "¿Qué decidimos en la reunión con Milano?", ClawdBot lo sabe

No más notas perdidas. No más compromisos olvidados. No más "¿qué fue lo que dijeron?"

Memoria perfecta de todas las reuniones.

Día 1: Montando Attendee en Docker

Marco ya tenía experiencia montando servicios después de ClawdBot. Attendee no sería diferente.

El Stack

Attendee necesitaba varios componentes:

• App: La aplicación Django principal
• Worker: Celery workers para tareas async (crear bots, procesar transcripciones)
• Scheduler: Programador de tareas
• Beat: Celery beat para cron jobs
• PostgreSQL: Base de datos
• Redis: Cola de tareas y caché

Desplegar el Stack

Más abajo te dejado el stack para que puedas descargarlo y ejecutarlo en portainer.

En 10 minutos, Attendee estaba corriendo. Interfaz web accesible. API funcionando.

Marco creó su cuenta, generó una API key.

Ahora venía la parte interesante.

Día 2: El Skill de ClawdBot para Attendee

Marco necesitaba que ClawdBot pudiera controlar Attendee. Y aquí es donde la magia de los skills de ClawdBot brilla.

El Concepto del Skill

Un skill para ClawdBot es básicamente un script (Python, Bash, lo que sea) que ClawdBot puede ejecutar. Marco creó un skill de Python que interactúa con la API de Attendee.

Instalación del Skill

Paso 1: Descargar el skill

cd ~/.clawdbot/skills
# Descargar y descomprimir el skill de Attendee
wget https://tu-servidor.com/attendee-skill.zip
unzip attendee-skill.zip
cd attendee

Paso 2: Configuración inicial

python3 scripts/attendee-cli.py config

El script pregunta interactivamente:

• URL del servidor Attendee: https://meets.tu-dominio.com
• API Key: (la que generaste en Attendee)
• Nombre por defecto del bot: Asistente de Marco

Esto crea ~/.attendee-config.json:

{
  "server_url": "https://meets.tu-dominio.com",
  "api_key": "Token tu-api-key-aqui",
  "default_bot_name": "Asistente de Marco",
  "default_language": {
    "deepgram": "es",
    "google_meet": "es-ES",
    "teams": "es-es"
  }
}

Paso 3: Instalar el skill en ClawdBot

cd ~/.clawdbot/skills
clawdhub install ./attendee

Listo. ClawdBot ahora puede usar Attendee.

Comandos Disponibles

El CLI incluye 12 comandos completos:

Gestión de Bots

# Crear bot para reunión
python3 attendee-cli.py create https://meet.google.com/abc-defg-hij

# Bot programado (se une automáticamente a las 10:00)
python3 attendee-cli.py create URL --join-at "2026-01-18T10:00:00Z"

# Listar bots activos
python3 attendee-cli.py list

# Ver estado de un bot
python3 attendee-cli.py status -b bot_abc123

# Eliminar bot programado (solo si aún no se ha unido)
python3 attendee-cli.py delete -b bot_abc123

Transcripciones y Resúmenes

# Obtener transcripción completa
python3 attendee-cli.py transcript -b bot_abc123
python3 attendee-cli.py transcript -u https://meet.google.com/abc-defg-hij

# Generar resumen ejecutivo
python3 attendee-cli.py summary -b bot_abc123

Búsqueda de Reuniones

# Listar todas las reuniones
python3 attendee-cli.py meetings

# Buscar por tag
python3 attendee-cli.py meetings -t docker

# Buscar por participante
python3 attendee-cli.py meetings -p "Aitor"

# Buscar por fecha
python3 attendee-cli.py meetings -d 2026-01-17

# Buscar por palabra clave
python3 attendee-cli.py meetings -k "latencia"

Gestión de Tareas

# Listar todas las tareas pendientes
python3 attendee-cli.py tasks --pending

# Añadir nueva tarea
python3 attendee-cli.py task-add reuniones/resumen-2026-01-17.md "Revisar arquitectura"

# Marcar como completada
python3 attendee-cli.py task-edit reuniones/resumen-2026-01-17.md "Revisar arquitectura" --complete

Exportación

# Generar HTML profesional
python3 attendee-cli.py html reuniones/resumen-2026-01-17.md

La Primera Prueba Real

Lunes, 10:00. Marco tiene reunión con el equipo técnico sobre la nueva arquitectura.

Abre Telegram. Le escribe a ClawdBot:

Marco: Transcribe mi reunión de las 10:00
https://meet.google.com/xyz-tech-team

ClawdBot:
✓ Bot creado para Google Meet
Bot ID: bot_tech_20260118_1000
Estado: joining
El bot se está uniendo a la reunión...

La reunión empieza. Marco ve en Google Meet que hay un participante extra: "Asistente de Marco".

El bot está ahí. Silencioso. Grabando. Transcribiendo.

45 minutos después, la reunión termina.

Marco le pregunta a ClawdBot:

Marco: ¿Ya está lista la transcripción de la reunión técnica?

ClawdBot:
El bot está procesando la transcripción. Estimado: 2-3 minutos.
Te aviso cuando esté lista.

3 minutos después:

ClawdBot:
✓ Transcripción completa
Duración: 45 minutos
Participantes: 5
¿Quieres que genere el resumen ejecutivo?

Marco: Sí

ClawdBot:
Resumen Ejecutivo - Reunión Técnica 18/01/2026

Participantes: Marco (CEO), Carlos (CTO), Ana (Backend Lead), Luis (DevOps), María (Frontend Lead)

Resumen:
Reunión centrada en la nueva arquitectura de microservicios. Se decidió migrar de monolito a servicios independientes usando Docker y Kubernetes. Carlos propuso usar Redis para caché y PostgreSQL con read replicas para escalar lecturas.

Decisiones Tomadas:
✓ Aprobar presupuesto de €15.000 para infraestructura cloud
✓ Usar Docker + Kubernetes para orquestación
✓ Implementar API Gateway con Traefik
✓ Migración por fases: primero autenticación, luego pagos

Tareas y Próximos Pasos:
□ Carlos: Diseñar diagrama de arquitectura detallado (viernes)
□ Ana: Evaluar ORM para microservicios (jueves)
□ Luis: Setup de cluster Kubernetes en staging (esta semana)
□ María: Mockups de nuevo dashboard (lunes próximo)
□ Marco: Aprobar presupuesto con CFO (mañana)

Preocupaciones Identificadas:Luis mencionó posible latencia en comunicación entre serviciosAna expresó preocupación por complejidad de deploymentConsenso: priorizar simplicidad sobre features avanzadas al inicio

Enlaces Compartidos:Documentación de Kubernetes: https://kubernetes.io/docsComparativa Redis vs Memcached: [link]

Resumen guardado en: reuniones/resumen-reunion-2026-01-18-tecnica.md

Marco quedó impactado.

No había tomado una sola nota. Y tenía un resumen perfecto con:

• Decisiones exactas
• Tareas asignadas con responsables
• Fechas límite
• Preocupaciones mencionadas
• Enlaces compartidos

Memoria perfecta.

El Workflow que Cambió Todo

Después de dos semanas, Marco refinó su workflow:

Antes de la Reunión

Marco: "Tengo reunión con el cliente Milano mañana a las 15:00"

ClawdBot: "Entendido. ¿Quieres que cree un bot programado?"

Marco: "Sí, para https://zoom.us/j/123456789"

ClawdBot: "✓ Bot programado para mañana 15:00
Te avisaré cuando el bot se una y cuando esté la transcripción lista."

Durante la Reunión

Marco se concentra en la conversación. No toma notas. Sabe que el bot está grabando todo.

Después de la Reunión

15 minutos después de que termina la reunión:

ClawdBot: "✓ Transcripción de reunión Milano lista
¿Genero el resumen ejecutivo?"

Marco: "Sí, y extrae específicamente cualquier compromiso que hice"

ClawdBot: [Genera resumen con sección especial de compromisos]

Días Después

Marco: "¿Qué decidimos sobre latencia en la reunión con Milano?"

ClawdBot: "En la reunión del 16/01 con Milano, el cliente expresó
preocupación por latencia en transacciones. Tú te comprometiste a:
1. Revisar arquitectura con el equipo técnico
2. Presentar solución antes del viernes
3. Hacer pruebas de carga en staging

Estado actual:
✓ Revisión con equipo técnico (completada 18/01)
□ Presentar solución (pendiente, deadline viernes)
□ Pruebas de carga (pendiente)"

Contexto completo. Memoria perfecta. Follow-up automático.

El Impacto en 30 Días

Después de un mes usando Attendee + ClawdBot, Marco midió el impacto:

Reuniones gestionadas:

• 47 reuniones transcritas
• 100% de precisión en idioma español
• Promedio 35 minutos por reunión
• Total: ~27 horas de contenido

Tiempo ahorrado:

• Tomar notas durante reuniones: 0 horas (antes: 10h/semana)
• Buscar "qué dijimos en...": 0 horas (antes: 3h/semana)
• Recordar compromisos: automático (antes: 2h/semana)

Total: 15 horas/semana recuperadas

ROI:

• Coste Attendee (VPS + storage): ~20€/mes
• Coste transcripción (Deepgram API): ~15€/mes
• Total: 35€/mes
• Ahorro en tiempo: 60 horas/mes
• Tarifa de Marco: €300/hora
• Valor generado: €18.000/mes

ROI: 514:1

Pero más importante que los números:

Cero compromisos olvidados.
Cero "no recuerdo qué dijeron".
Cero clientes frustrados por falta de seguimiento.

Casos de Uso Reales

Caso 1: Preparación de Follow-ups

Marco: "Prepárame para la reunión de follow-up con Milano"

ClawdBot: "Reunion original: 16/01, duración 40 min.

Compromisos que hiciste:
□ Presentar solución de latencia (deadline: viernes)
□ Pruebas de carga en staging

Preocupaciones del cliente:
- Latencia actual: 800ms, objetivo: <200ms
- Preocupación por escalabilidad Black Friday
- Mencionaron migrar a competidor si no se resuelve Q1

Temas pendientes de la última reunión:
- Presupuesto para CDN adicional
- Integración con su sistema legacy
- Timeline de deployment

¿Necesitas que prepare un documento con el status actual?"

Caso 2: Extracción de Insights

Marco: "Analiza todas las reuniones con clientes del último mes.
¿Qué problemas mencionan más frecuentemente?"

ClawdBot: "Análisis de 12 reuniones con clientes:

Problemas más mencionados:
1. Latencia/Performance (8 reuniones) - Crítico
2. Complejidad de UI (5 reuniones) - Importante
3. Falta de documentación (4 reuniones) - Menor
4. Integración con sistemas legacy (3 reuniones) - Técnico

Patrón detectado: Los clientes enterprise mencionan latencia
el doble que clientes SMB. Sugiero priorizar optimización
para segmento enterprise.

¿Quieres que genere un informe detallado?"

Caso 3: Búsqueda Específica

Marco: "Busca todas las reuniones donde mencionamos 'migración a cloud'"

ClawdBot: "Encontré 6 reuniones:

1. 2026-01-18 - Equipo Técnico
   - Decisión: Migrar a AWS con Kubernetes
   - Presupuesto aprobado: €15.000

2. 2026-01-15 - Cliente BigRetail
   - Preguntaron sobre timeline de migración
   - Prometiste update en 2 semanas

3. 2026-01-12 - Board Meeting
   - CFO aprobó budget cloud para Q1
   - CTO presentó plan de 3 fases

[... más resultados]

¿Quieres ver la transcripción completa de alguna?"

El Formato de Resúmenes

Cada resumen que genera ClawdBot tiene estructura consistente:

---
title: Reunión Técnica - Nueva Arquitectura
date: 2026-01-18
author: Marco (CEO)
description: Discusión arquitectura microservicios
tags: [arquitectura, microservicios, docker, kubernetes]
meeting_url: https://meet.google.com/xyz-tech-team
bot_id: bot_tech_20260118_1000
participants: [Marco, Carlos, Ana, Luis, María]
duration_minutes: 45
---

## Participantes
- Marco (CEO) - Host
- Carlos (CTO)
- Ana (Backend Lead)
- Luis (DevOps)
- María (Frontend Lead)

## Resumen Ejecutivo
[3-5 párrafos con el resumen principal]

## Puntos Clave
- Punto 1
- Punto 2
- Punto 3

## Decisiones Tomadas
✓ Decisión 1 con contexto
✓ Decisión 2 con contexto

## Tareas y Próximos Pasos
□ Responsable: Tarea (deadline)
□ Responsable: Tarea (deadline)

## Preocupaciones/Riesgos Identificados
- Preocupación 1 con contexto
- Preocupación 2 con contexto

## Enlaces y Recursos Compartidos
- [Título del recurso](URL)

Este formato permite:

• Búsqueda por tags
• Filtrado por participantes
• Tracking de tareas
• Exportación a HTML
• Análisis automático

La Exportación a HTML

Para reuniones importantes, Marco genera HTML profesional:

python3 attendee-cli.py html reuniones/resumen-2026-01-18-tecnica.md

Esto crea un HTML con:

• ✅ Diseño responsive y profesional
• ✅ Optimizado para impresión
• ✅ Metadata visual (fecha, participantes, duración)
• ✅ Enlaces activos
• ✅ Checkboxes interactivos para tareas
• ✅ Navegación por secciones
• ✅ Exportable a PDF desde el navegador

Perfecto para compartir con stakeholders o guardar en documentación oficial.

Búsqueda Avanzada

El skill incluye búsqueda potente:

# Por tag
python3 attendee-cli.py meetings -t docker

# Por participante
python3 attendee-cli.py meetings -p "Carlos"

# Por fecha
python3 attendee-cli.py meetings -d 2026-01-18

# Por palabra clave en contenido
python3 attendee-cli.py meetings -k "latencia"

# Por URL o bot_id
python3 attendee-cli.py meetings -u "meet.google.com"
python3 attendee-cli.py meetings -b bot_abc123

# Combinaciones (JSON output)
python3 attendee-cli.py meetings -t arquitectura -p "Marco" --json

ClawdBot puede ejecutar estas búsquedas automáticamente cuando preguntas cosas como:

"¿En qué reuniones hablamos de Docker?"
"Muéstrame reuniones con Carlos de la semana pasada"
"Busca reuniones donde mencionamos latencia"

Gestión de Tareas

El skill también gestiona tareas extraídas de reuniones:

# Listar todas las tareas pendientes
python3 attendee-cli.py tasks --pending

# Ver tareas de una reunión específica
python3 attendee-cli.py tasks -f reuniones/resumen-2026-01-18.md

# Añadir tarea manualmente
python3 attendee-cli.py task-add reuniones/resumen.md "Nueva tarea urgente"

# Marcar como completada
python3 attendee-cli.py task-edit reuniones/resumen.md "Revisar arquitectura" --complete

ClawdBot puede:

• Listar tareas pendientes cada mañana
• Recordar tareas próximas a deadline
• Generar reportes de tareas por proyecto
• Actualizar estados cuando completas algo

Plataformas Soportadas

Attendee funciona con las tres principales:

Zoom:

• SDK nativo de Zoom
• Transcripción via Deepgram
• Mejor calidad de audio
• Soporte multiidioma completo

Google Meet:

• Web automation (Puppeteer)
• Transcripción nativa de Google
• Funciona sin SDK especial
• Idiomas: es-ES, es-MX, en-US, etc.

Microsoft Teams:

• Web automation
• Transcripción nativa de Teams
• Soporte corporativo
• Idiomas: es-es, es-mx, en-us, etc.

Idiomas y Precisión

Marco configuró español como idioma principal:

"default_language": {
  "deepgram": "es",
  "google_meet": "es-ES",
  "teams": "es-es"
}

Precisión observada después de 50 reuniones:

• Español general: ~95% precisión
• Términos técnicos: ~90% (mejora con glosario custom)
• Nombres propios: ~85% (requiere corrección manual ocasional)
• Acrónimos: ~80% (API, CRM, ROI se capturan bien)

Para reuniones multiidioma (español + inglés), Marco usa:

python3 attendee-cli.py create URL --language multi

Deepgram detecta automáticamente el idioma y alterna.

Privacidad y Seguridad

Marco implementó reglas estrictas:

1. Self-hosted: Attendee corre en sus propios servidores. Las transcripciones nunca salen de su infraestructura.

2. Encryption: Credenciales encriptadas con CREDENTIALS_ENCRYPTION_KEY.

3. Storage: Grabaciones en Cloudflare R2 (o S3) con bucket privado. Sin acceso público.

4. Access Control: Solo usuarios autorizados pueden crear bots. API key rotada mensualmente.

5. Retention: Grabaciones se eliminan después de 90 días automáticamente (compliance GDPR).

6. Transparencia: En reuniones externas, siempre menciona: "Tenemos un asistente de transcripción para tomar notas".

Costes Reales

Después de 3 meses, estos son los costes de Marco:

Infraestructura:

• VPS Attendee (4GB RAM, 2 vCPU): 10€/mes
• Storage Cloudflare R2 (100GB): 2€/mes
• Bandwidth R2: 1€/mes

APIs:

• Deepgram (transcripción): ~15€/mes
  • 30 horas/mes de audio
  • €0.50 por hora aprox

Total: ~28€/mes

Para context:

• Un asistente virtual tiempo parcial: €800-1200/mes
• Servicios de transcripción profesional: €50-80/hora
• Marco transcribe 30 horas/mes: €1500-2400/mes si fuera manual

Ahorro real: €1472/mes mínimo

Lecciones Aprendidas

Después de 3 meses usando el sistema:

1. No todas las reuniones necesitan transcripción

Marco aprendió a ser selectivo:

• ✅ Reuniones con clientes: siempre
• ✅ Reuniones técnicas con decisiones: siempre
• ✅ Board meetings: siempre
• ❌ 1-on-1 casuales con equipo: no necesario
• ❌ Brainstorming informales: no aporta valor

2. Avisar a los participantes

Al inicio de cada reunión externa:

"Tenemos un asistente de transcripción que nos ayuda con las notas. ¿Algún inconveniente?"

Nadie ha objetado. De hecho, varios clientes dijeron: "¡Qué buena idea! ¿Qué servicio usas?"

3. Review manual sigue siendo importante

El bot captura ~95% correctamente, pero Marco hace review rápida de:

• Nombres propios
• Cifras importantes (presupuestos, fechas)
• Compromisos críticos

5 minutos de review > 45 minutos tomando notas.

4. Tags y metadata son clave

Invertir 30 segundos en agregar tags correctos hace la búsqueda 10x más efectiva después.

5. Integración con ClawdBot es el game-changer

Attendee solo es útil. Attendee + ClawdBot es transformador.

La diferencia: ClawdBot contextualiza, relaciona, y proactivamente te recuerda cosas de reuniones pasadas sin que tengas que buscar.

El Momento "Aha"

Viernes, 17:30. Marco preparando weekend.

ClawdBot le manda un mensaje:

ClawdBot:
Reminder: Esta semana hiciste estos compromisos en reuniones:

PENDIENTES URGENTES:
□ Cliente Milano: Presentar solución latencia (deadline: hoy viernes)
□ Board: Enviar reporte Q1 (deadline: lunes)
□ Proveedor Cloud: Confirmar renovación contrato (deadline: domingo)

PENDIENTES ESTA SEMANA:
□ Equipo Dev: Aprobar nuevo diseño dashboard
□ CFO: Revisar presupuesto cloud

¿Necesitas que prepare algún documento o recordatorio?

Marco se había olvidado completamente del deadline de Milano.

Tenía 30 minutos. Llamó al equipo técnico, prepararon presentación rápida, la enviaron a las 18:00.

El cliente ni se enteró que casi lo olvida.

ClawdBot acababa de salvar una relación comercial de €120k/año.

Ese fue el momento en que Marco entendió el verdadero valor del sistema:

No es solo transcripción. Es memoria institucional perfecta.

Reflexión Final

Marco lo resume así:

"Antes, cada reunión era información que se evaporaba. Tomaba notas, pero se perdían entre 50 archivos diferentes. Compromisos que olvidaba. Decisiones que se perdían.

Ahora, cada reunión se convierte en conocimiento estructurado. Buscable. Contextualizado. Recordado automáticamente.

No es solo que tenga transcripciones. Es que tengo un sistema que piensa proactivamente sobre lo que importa de esas transcripciones.

ClawdBot no solo sabe qué se dijo. Sabe qué se debe hacer con lo que se dijo.

Eso es inteligencia artificial aplicada a problemas reales."

Los Números Finales del Sistema Completo

Marco después de 6 meses usando ClawdBot + Attendee:

Costes mensuales:

• VPS ClawdBot: 5€
• Claude Pro: 20€
• VPS Attendee: 10€
• Storage R2: 3€
• APIs (Deepgram, etc): 15€
• Total: 53€/mes

Tiempo ahorrado:

• Gestión emails/mensajes: 10h/semana
• Preparación reuniones: 3h/semana
• Notas y seguimiento: 8h/semana
• Búsqueda de información: 2h/semana
• Total: 23 horas/semana

ROI anual:

• Inversión: 636€/año
• Tiempo ahorrado: 1196 horas/año
• Valor del tiempo: €358.800/año (a €300/hora)
• ROI: 564:1

Pero el verdadero valor es imposible de cuantificar:

• Cero clientes perdidos por seguimiento deficiente
• Cero compromisos olvidados
• 100% de precisión en "qué dijimos en..."
• Decisiones tomadas con contexto completo
• Equipo alineado con información clara

Qué Viene Después

Marco ya está pensando en el siguiente nivel:

1. Análisis de sentiment: Detectar cuando clientes están insatisfechos aunque no lo digan explícitamente
2. Patrones de decisiones: IA que analiza sus decisiones pasadas para sugerir mejores decisiones futuras
3. Auto-delegation: ClawdBot que delega tareas automáticamente al equipo correcto basado en transcripciones
4. Integración CRM: Transcripciones que actualizan automáticamente el CRM con notas estructuradas

Pero eso es otra historia para otro artículo.

Descarga el Docker Compose

He anonimizado el docker-compose que usa Marco para que puedas desplegarlo en tu propia infraestructura: