Primera sesión de desarrollo de Postal IA, la herramienta que convierte una palabra en una postal con un micropoema y un fondo generado por reglas: qué se reutilizó de PINSAPIA, por qué la imagen se descargaba minúscula y cómo se corrigió, y qué queda pendiente antes de probarla con LM Studio real en ROCKY.
PINSAPA da su primer paso fuera del texto: un botón lee sus respuestas en voz alta con la síntesis de voz que ya trae el navegador, sin depender de ningún servicio externo. Se descarta deliberadamente la mitad “de entrada” (hablarle a PINSAPA) porque el reconocimiento de voz de Chrome manda por defecto la grabación a los servidores de Google — justo el tipo de dato de un menor que este proyecto no envía sin decidirlo antes. Un fallo real detectado en el primer uso (no se podía parar la lectura) se corrigió al momento. Confirmado funcionando en ROCKY.
PINSAPA guarda por primera vez algo en el servidor: un identificador anónimo por dispositivo (sin cuentas, sin datos personales) que permite al modo repaso y al modo pistas no repetir fragmento hasta cubrir el temario entero, con SQLite como única infraestructura nueva. Nace del descarte de una idea anterior (cromos coleccionables, “para niños” según el propio profesor) reconvertida en algo con valor pedagógico real. Confirmado funcionando en ROCKY.
PINSAPA suma una segunda forma de jugar con el corpus: en vez de preguntar, da pistas cada vez más concretas sobre un concepto real de los apuntes, y el alumno intenta adivinarlo. Misma arquitectura sin estado nuevo que el modo repaso, descartando antes otras dos ideas más trilladas o más arriesgadas con un modelo de 3B. Comprobado contra el código y el corpus reales; falta la confirmación jugando de verdad.
PINSAPA da su primer paso más allá de responder: ahora puede preguntar. El “modo repaso” arranca sin ningún estado nuevo en el servidor — apoyado por completo en el historial de conversación que ya viaja en cada petición — y elige sus preguntas de fragmentos reales del corpus, no inventados. Confirmado funcionando en ROCKY.
httrack se cayó a mitad de la copia de seguridad del Moodle de Computación y Robótica, pero no todo se perdió: 77 páginas de contenido real, limpiadas del menú del curso que venía pegado en cada una, revisadas por privacidad y ya integradas en el corpus del RAG — con un pequeño añadido de arquitectura (soporte .txt) para que cupieran.
Añadir un corpus nuevo al RAG de PINSAPA —las programaciones didácticas del departamento— no ha necesitado ninguna decisión de arquitectura nueva: solo tres líneas en dos archivos. La prueba de que el diseño multi-corpus, pensado desde el principio para esto, funciona de verdad.
MonteIA cambia de nombre: sonaba a chalet, no a IA. Tras descartar AIDA (ya usado por varios asistentes reales) y Bermejía (significado inesperado en el diccionario), nace PINSAPA — por el pinsapo de Sierra Bermeja. Y con el nuevo nombre, la segunda herramienta real: PINSAPA ya consulta el tiempo de verdad, con la primera llamada de red saliente del proyecto hecha con cuidado.
Descartada la generación de imágenes, tocaba encontrar una primera “herramienta” real para MonteIA. En vez de function calling nativo (poco fiable con un modelo de 3B), una calculadora seg
ura: un paso en Python antes de hablar con el modelo, sin eval(), sin coste ni llamadas de red. La primera prueba real destapó un fallo — solo entendía símbolos, no “por” o “menos” — y así se quedó la versión corregida.
Un segundo endpoint para MonteIA, pensado para apps del alumnado: GET /preguntar_simple, llamado igual que la API de Gemini —una URL con parámetros, sin streaming, sin historial— para que un proyecto de Technovation pueda usar la IA propia del centro en vez de depender de un servicio externo que un día podría empezar a cobrar.