Hola,

¡Bienvenidos a una edición especial dedicada a revolucionar la forma en que interactuamos con la IA!

En esta newsletter, exploramos Fabric UI, una herramienta creada especialmente para la comunidad The {AI} rtist transforma más de 180 patrones de IA en soluciones accesibles para todos los miembros.

Desde automatización hasta generación de contenido, descubrirás cómo esta plataforma está cambiando el juego en el mundo de la tecnología. 🚀

¿Listo para descubrir cómo puedes potenciar tu productividad con IA? ¡Sigue leyendo! 👇

📌 Aplicación Recomendada: Diagram-as-Code

Si estás buscando simplificar tu documentación técnica y hacerla más dinámica, Diagram-as-Code es la herramienta ideal para ti. Este proyecto permite crear diagramas automáticamente utilizando código, brindando claridad y flexibilidad en la visualización de sistemas complejos.

¿Qué ofrece?

• Automatización: Genera diagramas actualizados a partir de los cambios en tu código.
• Eficiencia: Reduce el tiempo necesario para documentar infraestructuras.
• Flexibilidad: Compatible con componentes de infraestructura cloud (AWS, Azure, GCP), servicios de software y más.

Características clave

• Basado en la biblioteca Diagrams para Python.
• Diseñado para representar infraestructuras y flujos de trabajo de manera clara y programática.

¿Por qué usarlo?

• Documentación clara y precisa: Ideal para equipos técnicos y desarrolladores.
• Control de cambios: Los diagramas se actualizan automáticamente.
• Colaboración eficiente: Fácil de compartir y trabajar en equipo.

Comparte esta newsletter

¿Te gusta nuestra newsletter sobre #NoCode y #OpenSource? Si quieres que sigamos ofreciendo contenidos accionables y de valor, ¡apóyanos! Una simple acción puede hacer una gran diferencia. Haz clic en el botón abajo y twittea para ayudarnos a crecer. 🚀

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 "Chukowski". Prepárate para una perspectiva fresca y auténtica sobre la IA. ¡Bienvenidos al horizonte!

Notición de la semana

Deepseek R1 : ¡Poder pa’l pueblo!

El mundo de la inteligencia artificial está cambiando rápido, y lo hemos visto con modelos como el O1de OpenAI con su cadena de pensamiento , su caracteristica de poder razonar que lo convierte wn uno de los modelos mas potentes aunque.. no es Open Source🥲.

Cada vez son más las herramientas que ponen el poder directamente en manos de la gente, y DeepSeek R1 Lite es el último ejemplo de eso. Un modelo de razonamiento avanzado, completamente gratis y de código abierto, que promete sacudir el juego.

¿Qué hace diferente a DeepSeek R1 Lite?

Este modelo no solo te da respuestas, te explica cómo las piensa. Literalmente. Su razonamiento paso a paso lo convierte en algo más que un simple modelo de IA: es como hablar con alguien que realmente se toma el tiempo para desglosar las cosas. ¿Y lo mejor? Lo puedes usar sin pagar una fortuna, algo que no es común cuando hablamos de herramientas tan avanzadas.

En pruebas de lógica, matemáticas y generación de código, el modelo cumplió con creces. No es perfecto (¿qué modelo lo es?), pero destaca porque está diseñado para razonar, no solo para responder. Además, es personalizable, lo que significa que puedes adaptarlo a tus necesidades sin restricciones.

¿Qué se viene?

Esto es solo el principio. Los creadores de DeepSeek R1 Lite planean liberar los “weights” del modelo pronto, lo que abrirá todavía más posibilidades. Imagina lo que podrías hacer con una herramienta así, especialmente si eres desarrollador, investigador o simplemente un friky por la IA.

Este tipo de avances son los que realmente democratizan la tecnología. ¿Será este modelo el que cambie las reglas del juego? Por mi parte, seguiré probándolo y esperando la versión que pueda ejecutar en mi PC jeje.

Fabric UI: Llevando el Poder de +180 Patterns de IA a Todos

Cuando descubrí Fabric, el potente framework de Daniel Miessler, quedé impresionado por su capacidad para resolver problemas complejos mediante patrones de IA predefinidos. Sin embargo, había un obstáculo: su naturaleza CLI limitaba su acceso a usuarios técnicos. Así nació Fabric UI, un wrapper en Python que democratiza el acceso a estos +180 patterns mediante una interfaz web intuitiva y una API robusta.

Estas solo son una minima parte de las cosas que se puede hacer con Fabric

📊 Análisis de Contenido

• Análisis de Documentos:
  • analyze_paper: Extrae insights clave de papers académicos
  • analyze_presentation: Evalúa y mejora presentaciones
  • analyze_product_feedback: Procesa feedback de usuarios sistemáticamente

🎯 Creación de Contenido

• Generación de Visualizaciones:
  • create_mermaid_visualization: Genera diagramas a partir de texto
  • create_graph_from_input: Visualiza datos complejos
  • create_investigation_visualization: Mapea investigaciones visualmente

🤖 Automatización y Desarrollo

• Desarrollo y Código:
  • coding_master: Asistencia en programación
  • create_design_document: Genera documentación técnica
  • explain_code: Análisis detallado de código

📝 Procesamiento de Texto

• Resúmenes y Extractos:
  • create_5_sentence_summary: Resúmenes concisos
  • extract_main_idea: Captura la esencia del contenido
  • extract_insights: Identifica puntos clave

🎥 Procesamiento de Video

• Análisis de YouTube:
  • extract_latest_video: Procesa últimos videos
  • create_video_chapters: Genera capítulos automáticamente
  • summarize_lecture: Resume contenido educativo

API y Automatización: Potencia sin Límites

Integración con Herramientas No-Code

Fabric UI no solo brinda una interfaz web intuitiva, sino que también ofrece una API RESTful que permite:

1. Integración con n8n:
   • Automatiza la creación de resúmenes de videos
   • Genera contenido para redes sociales automáticamente
   • Procesa documentos en masa
2. Workflows en Make (Integromat):
   • Conecta Fabric UI con otras plataformas
   • Automatiza la generación de contenido
   • Procesa feeds RSS y newsletters

Ejemplo de Automatización

URL de YouTube → Fabric UI (extract_latest_video) 
→ Fabric UI (create_5_sentence_summary) 
→ Fabric UI (tweet) 
→ Twitter

Comunidad y Desarrollo Colaborativo

Una de las características más emocionantes de Fabric UI es nuestra creciente comunidad de desarrolladores y creadores. Además de los +180 patterns originales de Fabric, hemos habilitado un repositorio exclusivo en nuestra comunidad premium donde:

• Patterns Comunitarios: Miembros activos desarrollan y comparten nuevos patterns
• Innovación Continua: Adaptación a casos de uso específicos por industria
• Colaboración: Mejora y refinamiento conjunto de patterns existentes
• Acceso Exclusivo: Patterns premium desarrollados por la comunidad

Por Qué Fabric UI

• Sin Código Necesario: Interfaz web intuitiva
• API Robusta: Perfecta para automatizaciones
• +180 Patterns: Soluciones predefinidas para casi cualquier necesidad
• Procesamiento Directo: URLs y videos de YouTube
• Seguridad: Wrapper seguro para integraciones

Desarrollo Comunitario

• Patterns especializados por industria
• Soluciones personalizadas para casos de uso específicos
• Repositorio premium con patterns exclusivos desarrollados por la comunidad

🚀 Instalación en Portainer

La instalación de Fabric UI en Portainer es rápida y sencilla. Sigue estos pasos para desplegar el servicio:

1. Accede a Portainer:
   Ingresa al panel de Portainer desde tu navegador.
2. Añadir un stack:
   • Ve al menú lateral y selecciona Stacks.
   • Haz clic en Add Stack.
3. Configura el stack:
   • Nombra el stack como fabric-ui.
   • Sube el archivo fabric-ui.yml que encontrarás al final de este artículo.

Editar las Variables del Entorno

Antes de desplegar Fabric AI en Portainer, es crucial editar las variables de entorno incluidas para garantizar que el servicio funcione correctamente en tu entorno.

 environment:
   - DEFAULT_VENDOR=OpenAI
   - DEFAULT_MODEL=gpt-4o-mini-2024-07-18
   - DEFAULT_MODEL_CONTEXT_LENGTH=128K

   - GROQ_API_KEY=TU_GROQ_API_KEY
   - OPENAI_API_KEY=TU_OPENAI_API_KEY
   - OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai.com/v1

   - ANTHROPIC_API_BASE_URL=https://api.anthropic.com/v1
   - ANTHROPIC_API_KEY=TU_ANTHROPIC_API_KEY
   - YOUTUBE_API_KEY=TU_YOUTUBE_API_KEY
   - LANGUAGE_OUTPUT=es-ES

   - SECURE=true
   - SECURE_KEY=TU_CLAVE_SECRETA

• DEFAULT_VENDOR: Especifica el proveedor de IA predeterminado. Por ejemplo, OpenAI o Anthropic.
• DEFAULT_MODEL: Indica el modelo de IA que deseas utilizar, como gpt-4o-mini-2024-07-18.
• DEFAULT_MODEL_CONTEXT_LENGTH: Define el contexto máximo de caracteres que manejará el modelo.
• GROQ_API_KEY: Tu clave de API para Groq. Asegúrate de reemplazar TU_GROQ_API_KEY con tu clave real.
• OPENAI_API_KEY: Tu clave de API para OpenAI. Reemplázala con tu clave válida.
• OPENAI_API_BASE_URL: URL base de la API de OpenAI. No es necesario modificarla a menos que uses una instancia personalizada.
• ANTHROPIC_API_KEY: Tu clave de API para Anthropic. Sustituye TU_ANTHROPIC_API_KEY por tu clave.
• YOUTUBE_API_KEY: Clave de API de YouTube. Consulta esta guía para generar una si aún no la tienes.
• LANGUAGE_OUTPUT: Define el idioma de salida del sistema. Puedes cambiar es-ES por otros idiomas, como en-US o fr-FR.
• SECURE: Mantén esta opción en true para habilitar conexiones seguras.
• SECURE_KEY: Una clave secreta utilizada para encriptar o autenticar conexiones. Personalízala con una cadena alfanumérica única.

Puedes rellenar solo si quieres la key de OpenAI

Desplega el Docker

1. Guarda los cambios: Una vez que hayas editado las variables
2. Haz clic en Deploy the Stack.

Portainer descargará las imágenes necesarias y desplegará los contenedores automáticamente.

📥 Descarga y empieza ahora

¿Listo para experimentar la potencia de Fabric AI? Descarga el archivo docker-compose.yml y sigue los pasos descritos para desplegarlo en Portainer.