0921 | IA con visto bueno: trabajar sin perder el control

Clara Vega: Hola y bienvenidos, soy Clara Vega.

Mateo Ruiz: Y yo soy Mateo Ruiz. Y sí, esto es un repaso a lanzamientos recientes en Product Hunt, pero no lo vamos a hacer como una lista sin más. Hoy hay cuatro historias que, si te fijas bien, se cruzan entre ellas.

Clara Vega: Exacto. La primera es sobre agentes de IA que hacen trabajo real, pero con una firma humana en algún punto del proceso. Después vamos a hablar de herramientas para fundadores técnicos que no tienen equipo de ventas ni de datos. Luego, apps nativas donde el usuario de verdad manda. Y cerramos con dos proyectos personales con muchísimo oficio.

Mateo Ruiz: Y el hilo que lo une todo, creo, es la honestidad: quién te dice la verdad sobre lo que su producto hace, y hasta dónde deja que la máquina decida. Empecemos por ahí, con los agentes.

Clara Vega: El primero es Mycel, y el problema que ataca es muy concreto. Si diriges un negocio de servicios, tú eres el último par de ojos en todo: cada informe, cada presentación, cada actualización que llega al cliente. Eso limita cuántos clientes puedes llevar, y empeora cuando creces. El fundador lo pone en términos de tres salidas: contratar a alguien por unos 45.000 dólares más seis semanas de curva, seguir haciéndolo tú cada tarde, o rechazar trabajo.

Mateo Ruiz: Y lo que dice sobre los chatbots es interesante: un chat redacta bien, pero olvida lo que corregiste en cuanto cierras la pestaña. Al mes seis te cuesta lo mismo que la semana uno, porque vuelves a explicar lo mismo. Mycel funciona al revés: cada trabajo arranca en un sandbox desechable, una máquina que hace el trabajo y se destruye. El agente nunca tiene tus credenciales. Y nada llega al cliente sin tu aprobación.

Clara Vega: Y hay un detalle que me parece muy ilustrativo de cómo funciona. Da un ejemplo de control de calidad: un resumen dice cuatro hallazgos, pero la tabla lista cinco. Ese borrador se retiene y se le exige que explique la discrepancia antes de que tú lo veas. Además escribe contra lo que ese cliente recibió el mes pasado, así que un punto abierto no se esfuma entre entregas. Y si lo editas antes de aprobar, se guardan las dos versiones, y el diff es de lo que aprende.

Mateo Ruiz: También corre en su propio reloj: cinco temporizadores, que según el lanzamiento están vivos en la demo. Persigue lo que se te debe, retoma trabajo estancado, mantiene el negocio localizable. Cosas que nadie arranca por la mañana. Precio: 299 dólares al mes, o autoalojado gratis. Y eso último es notable, que ofrezcan self-hosting.

Clara Vega: Ahora bien, cuidado: todo esto son afirmaciones del creador. Cuando dice que los checks corren y que nunca ves el borrador defectuoso, no tenemos forma de verificar cuánto de eso funciona en la práctica. Un comentario de la comunidad, alguien que lleva varios clientes con informes muy distintos entre sí, preguntó exactamente lo más sensato: ¿una corrección en un informe cambia cómo se redactan los demás? Esa es la prueba real del aprendizaje, y no hay respuesta en lo que tenemos.

Mateo Ruiz: Otro usuario dijo que la capa de aprobación y el aprender de las ediciones era lo que le atrapó, que una IA que recuerda cómo entregas se siente más útil que otra ventana de chat. Y una pregunta práctica: ¿qué parte sale bien a la primera, y cuánto del trabajo es corregir versus firmar? Eso sigue abierto. El fundador cerró con una buena pregunta: ¿qué pieza del trabajo con clientes no dejarías jamás que toque una máquina?

Clara Vega: Y esa pregunta me lleva directo al segundo producto del bloque: Epismo. Porque Mycel resuelve la ejecución, pero Epismo ataca lo que pasa cuando cambias de herramienta. Su fundador contaba que estaba cansado de ser él la capa de integración: empiezas en ChatGPT, sigues en Claude, cierras algo en Cursor, y se lo pasas a un compañero. Los modelos son cada vez mejores, pero el trabajo no viaja con ellos. Un borrador se copia y pega, pero la decisión detrás de ese borrador no.

Mateo Ruiz: Y aquí viene lo mejor de todo el episodio, para mí. El fundador admite que le pasó durante la preparación de este mismo lanzamiento. Habían decidido no decir que Epismo captura automáticamente cada conversación. Ese borrador pasó de una IA a otra, pero la decisión no viajó con él, y la siguiente versión implicaba exactamente lo contrario. Nada falló en el modelo: habían copiado el texto, no el trabajo que lo rodeaba.

Clara Vega: Es una demostración en vivo del problema que el producto dice resolver. Lo que propone Epismo es un Case: un lugar fuera de cualquier chat donde vive el resultado actual, las decisiones detrás, las revisiones y el siguiente paso. Cambias de herramienta o de compañero y no hay que volver a dar el contexto.

Clara Vega: Y una función llamada Auto review: le da al resultado guardado una segunda mirada fresca, señala problemas y deja el original intacto, para que la siguiente persona o IA continúe con ese contexto a la vista.

Mateo Ruiz: Han usado Epismo para preparar su propio lanzamiento, conectando posicionamiento, vídeo, pitch de ventas y la propia entrada en Product Hunt, y publican el rastro real con un enlace al Case. Eso es transparencia considerable, aunque insisto: es su propia versión de los hechos.

Clara Vega: Y también hay fricción en la comunidad. Un usuario bromeó: copiar y pegar al menos me hace sentir que todavía soy necesario. Y otro comentario mucho más afilado: señalaba que esta era la séptima vez que lanzaban en Product Hunt y preguntó qué era realmente nuevo respecto a rondas anteriores, qué cambió en el producto para justificar volver. Es una crítica legítima y no hay respuesta en la fuente.

Mateo Ruiz: Vamos con el tercero de este bloque, que cambia de escala: Minicart. Aquí el usuario no es una agencia, es el creador individual. Alguien que hace crochet, colecciona cartas, revende zapatillas. Sabe vender, pero no quiere aprender software de ecommerce.

Clara Vega: La propuesta es una tienda más un equipo de agentes con nombres: Sloane levanta el negocio, convierte una foto en ficha de producto, configura inventario y pagos. Milo crea marketing, descuentos, posts sociales, y publica en Instagram. Logan opera: pedidos, logística, borradores de soporte. Todo por chat en lenguaje natural, con revisión humana después. Dicen que hay más de 4.000 tiendas construidas, y ojo, es un número del propio equipo.

Mateo Ruiz: La distinción que ellos mismos marcan frente a los constructores tradicionales es que los agentes comparten el contexto del negocio: Milo sabe qué productos subió Sloane. Eso también lo valoró un comentario de la comunidad: que departamentos de marketing, inventario y soporte compartan un mismo entendimiento evita comunicaciones innecesarias.

Clara Vega: Las preguntas de la comunidad son las correctas. Alguien preguntó si Milo y Logan ejecutan de principio a fin o si hoy siguen sugiriendo y esperando aprobación. Otro preguntó por el proceso de revisión: ¿puedes aprobar o editar en cada fase o solo al final? Y una muy buena: si Logan responde a clientes, ¿suena a persona o se nota que es un bot? También preguntaron por internacionalización y por si hay app móvil, sin respuesta en lo que tenemos.

Mateo Ruiz: Hay una promo concreta: código PH2026, un dólar al mes los primeros tres meses al pasar a pago. Y el CTO menciona que han construido un harness de IA específico para comercio. Bien, y el cuarto de este bloque va de prospección, que es la parte más fría del negocio: ManyPI.

Clara Vega: ManyPI, del equipo alemán, es un agente de ventas que hace el ciclo completo: describes a tu cliente ideal en una frase, busca empresas y personas en la web abierta, verifica cada email antes de enviar, valida puntos de dolor y disparadores de compra, y lanza campañas de cold email multietapa desde tus propios buzones, con warmup y respuestas en una bandeja unificada.

Clara Vega: Además incluye CRM, scraping, análisis, y un servidor MCP para pedir leads desde Claude, ChatGPT o cualquier cliente, con la lista aterrizando en tu tabla y no en la transcripción.

Mateo Ruiz: Conecta con HubSpot, Salesforce, Claude, OpenAI. Y los comentarios fueron bastante técnicos: uno preguntó cuánto tarda una investigación de leads y si las campañas se pueden lanzar por MCP o solo en la app. Otro, muy pertinente, preguntó cómo encuentran los leads, si buscan en bruto por la web o se apoyan en jugadores existentes como Apollo, y cómo garantizan que los datos están actualizados y verificados. Eso es justo la pregunta de confianza que hay que hacer a cualquier herramienta así.

Clara Vega: Y si piensas en los cuatro juntos, Mycel, Epismo, Minicart y ManyPI, todos dicen lo mismo en el fondo: la máquina trabaja, pero hay un punto donde el humano firma. La diferencia está en dónde ponen esa firma. En Mycel es la aprobación final de cada entregable. En Epismo es la continuidad del contexto. En Minicart es la revisión del equipo de agentes. Y en ManyPI es, digamos, más débil: la verificación de datos y el buzón propio.

Mateo Ruiz: Y el cierre del bloque me gusta porque no lo resuelve nadie: ¿cuánta autonomía es suficiente, y qué trabajo nunca dejarías tocar a una máquina? La conversación queda abierta.

Clara Vega: Bueno, y ese hilo de preguntas concretas de fundadores nos lleva al segundo tema: herramientas para gente que construye productos técnicos y no tiene equipo de ventas ni de datos. El más ambicioso aquí es Morsa Signals.

Mateo Ruiz: Morsa es para fundadores de developer tools y equipos GTM. Agrupa cuatro flujos de trabajo, y la idea es que todos parten del mismo contexto: tu producto real, tu audiencia y el problema que resuelves. No son informes genéricos ni bases de datos.

Clara Vega: Recorremos los cuatro. Primero, First Users: para fundadores sin equipo de ventas, pegas la descripción del producto y recibes una lista corta y específica de desarrolladores que ya están lidiando con el problema que tú resuelves. La búsqueda usa bio, actividad de repos y señales técnicas públicas, y cada contacto viene con el motivo concreto del match más una línea de apertura personalizada.

Clara Vega: Los ejemplos que muestran son muy de ese estilo: alguien abrió un issue pidiendo exactamente esta herramienta, alguien tiene un script artesanal que resuelve lo mismo.

Mateo Ruiz: Segundo, Contact Search: lo mismo pero para escalar outreach, convirtiendo la descripción de tu producto en ángulos de búsqueda propios y rastreando GitHub y otras fuentes técnicas públicas. El argumento contra las herramientas genéricas de GitHub es que la mayoría solo te dicen que algo pasó; ellos dicen por qué importa y qué decir.

Mateo Ruiz: Tercero, la auditoría de visibilidad en IA: comprueba si sistemas como ChatGPT, Perplexity, Claude o los resúmenes de Google tienen contexto suficiente para clasificar, comparar y recomendar tu herramienta. Da una puntuación, y el ejemplo que muestran da 62 sobre 100 con señales de categoría débiles, contexto de comparación ausente y sin ángulo de comprador claro.

Mateo Ruiz: Y cuarto, Competitor Tracking: una primera lectura de competidores reales, con actividad en GitHub, releases, cambios de precio y lanzamientos en Reddit, Hacker News y Product Hunt, gratis como primera lectura.

Clara Vega: Además hay dos flujos más avanzados marcados como acceso anticipado: posicionamiento que la IA y los compradores puedan repetir correctamente, y un seguimiento de conversaciones en canales de desarrolladores donde podrías aparecer. Ahí dejan claro un límite ético que me parece importante: surfaced las conversaciones, pero nunca publican ni responden en tu nombre.

Mateo Ruiz: Los fundadores cuentan que son un equipo de dev ellos mismos y que construyeron la herramienta para sus propias necesidades primero. Un comentario elogió específicamente la puntuación de visibilidad en IA como algo muy necesario. Y otro planteó la duda clave: la audiencia es muy específica y difícil de alcanzar, ¿cómo aseguráis que los contactos son relevantes y están actualizados? Esa es la pregunta que decide si esto sirve, y sigue abierta.

Clara Vega: Y del flujo de Morsa saltamos a algo más de infraestructura: Answers by Context.dev. La idea cabe en una frase: conviertes investigación web en una llamada a la API. Le das la tarea y el JSON que quieres de vuelta, con un ejemplo de la estructura, y Answers busca fuentes, lee páginas y devuelve datos estructurados con las URLs de origen. Cosas como los planes de precios de una empresa, si un producto soporta self-hosting, o comparar tres herramientas en precio e integraciones.

Mateo Ruiz: Hay un modo Fast para lookups puntuales y Ultra para investigación profunda. El fundador lo enmarca bien: si has construido algo que necesita datos de la web, sabes cómo una pregunta simple se convierte en un proyecto de ingeniería entero: encontrar páginas, scrapear, alimentar el modelo, meter la salida en algo que tu código pueda usar. Todo eso es una llamada ahora.

Mateo Ruiz: Y el único testimonio de comunidad que tenemos es de alguien que lo integró en su bucle de agente para investigación de producto y outreach y dice que la calidad de salida es buena. Pero es un solo dato, de alguien probablemente cercano al equipo, así que lo tomamos como anécdota, no como prueba.

Clara Vega: Y cerramos el bloque con Embedful, que ataca el otro dolor de los equipos SaaS: mostrar datos a tus propios clientes. Construir dashboards orientados al cliente sigue siendo mucho más duro de lo que debería: mucha gente ya tiene los datos, pero no quiere un despliegue de BI ni semanas de ingeniería para enseñar unas métricas.

Mateo Ruiz: El flujo de Embedful es conectar tus datos, PostgreSQL, MySQL, Firebase, Google Analytics, hojas de cálculo o APIs; diseñar un dashboard visualmente; mapear cada cliente por su ID de cuenta; y embeber de forma segura. Un dashboard se convierte en una vista personalizada por cuenta, con tokens JWT de corta vida y cada cliente viendo solo sus datos.

Mateo Ruiz: Ellos lo resumen en números: un solo dashboard que mantener, tres pasos, cero servicios que desplegar, porque el alojamiento de la capa de dashboard corre por su cuenta.

Clara Vega: Fernan, el fundador, cuenta que lo construyó precisamente porque enviar dashboards a clientes lleva muchísimo más de lo que debería. Hubo una pregunta técnica interesante de la comunidad: un desarrollador con una app en cinco idiomas preguntó si la interfaz del dashboard se alinea automáticamente al idioma del usuario o va en inglés. No hay respuesta en la fuente, y es un detalle real de producto.

Clara Vega: Hay un 30 por ciento de descuento en los tres primeros meses con el código PH30, válido hasta el 4 de octubre de 2026, y los planes anuales ya incluyen un 20 de ahorro.

Mateo Ruiz: Lo que une a los tres, y me gusta cómo se complementan: Morsa te ayuda a encontrar a quién venderle y cómo se te ve desde fuera, Answers resuelve la investigación que necesitas para construir, y Embedful cierra el ciclo mostrando valor a los clientes que ya tienes. Tres piezas del mismo problema: el fundador técnico que no puede contratar a todo el mundo.

Clara Vega: Y de ahí pasamos a la tercera parte, donde cambia el tono por completo: apps nativas donde el control vuelve al usuario. Empiezo con Harbor porque tiene una historia de fondo muy buena.

Mateo Ruiz: Harbor es una alternativa a Evernote, y el fundador, Spicer, lleva más de veinte años construyendo software. Usó Evernote más de una década: correo escaneado, boletines de sus hijos, grabaciones de reuniones, quince años de notas. Entonces Evernote se vendió, el precio aproximadamente se dobló, el plan gratuito quedó reducido a cincuenta notas, y sacar tus propios datos se hizo más difícil. Y es justo con ellos: dice que la app está bien.

Mateo Ruiz: Lo que hicieron fue contar los 500 reviews más recientes de Evernote en la App Store estadounidense y publicar el desglose completo: de las negativas, el 9 por ciento mencionaba bugs o problemas de sincronización, y el 54 por ciento era sobre precio. El producto mejoró mientras el trato empeoró.

Clara Vega: Eso es el diagnóstico, y Harbor se construye para arreglarlo. Es un segundo cerebro privado: notas, documentos escaneados, PDFs, fotos y grabaciones en un solo sitio, todo buscable. La búsqueda lee las palabras dentro de fotos y PDFs escaneados, incluida la escritura a mano, y las grabaciones se convierten en transcripciones. Importación de Evernote en un paso, con libretas, etiquetas, checklists, adjuntos y clips web.

Mateo Ruiz: Y aquí vienen las promesas por escrito, que es lo que define al producto. Primero: nativo de verdad en Mac, Windows, iPhone, iPad, web y hasta CLI, sin Electron, funciona offline. Segundo: puedes irte con todo, exportación completa en todos los planes en HTML, Markdown y ENEX, más API abierta, CLI y servidor MCP. Tercero: cifrado opcional de cero conocimiento por nota o por libreta, con tus llaves.

Mateo Ruiz: Cuarto: no hay asistente integrado, conectas el ChatGPT o Claude que ya pagas para que busque y organice tus notas. Y el precio, con garantía: un solo plan a 8,25 dólares al mes o 99 al año, sin subida durante tres años, y después con un tope del 10 por ciento anual. Y si dejas de pagar, tu cuenta pasa a solo lectura pero puedes exportar y borrar todo.

Clara Vega: Me gusta esa frase suya: queremos que te quedes porque Harbor es bueno, no porque estés atrapado. Y en la comunidad alguien dejó claro el punto de dolor: Evernote ha hecho imposible exportar, ¿espero que vosotros lo hayáis arreglado para poder pasar mi contenido? Precisamente el caso de uso que Harbor ataca de frente.

Mateo Ruiz: Un matiz honesto: la garantía de precio por escrito es una promesa, no un historial. Harbor tendría que cumplirla durante años para que valga como prueba. Pero es verificable de una manera que la mayoría de precios no lo son.

Clara Vega: Del segundo cerebro pasamos a un detalle diminuto del escritorio, y es SmartPause. Mateo, este es de los que uno instala y se olvida de que existe, que es el mayor elogio.

Mateo Ruiz: Totalmente. El problema: en Mac, la tecla de play/pause va a lo que el sistema recuerda como Now Playing, y eso suele estar desactualizado. Estás viendo YouTube, pulsas la tecla, el vídeo sigue sonando y Apple Music se abre sola. El creador, Yasin Özmen, lo hizo porque le pasaba exactamente eso.

Clara Vega: La solución es elegante: en cada pulsación, SmartPause pregunta a Core Audio qué proceso está emitiendo sonido ahora mismo y le manda el comando ahí. Apple Music se queda cerrada. Si no suena nada, se reanuda lo último que pausaste. Y si hay dos apps sonando, una pulsación alterna: la que suena se pausa, la otra arranca; doble pulsación para play/pause sobre la seleccionada.

Mateo Ruiz: Detalles de la casa: una sola permisión, Accesibilidad, para escuchar las teclas multimedia. Sin micrófono ni grabación de pantalla. Coste cero en reposo, porque la detección usa la lista pública de procesos de Core Audio y solo corre cuando pulsas. Apps sin adaptador devuelven la tecla al sistema intacta, así que nunca queda muerta. Es open source bajo MIT, en Swift, sin analíticas ni cuentas, y funciona con Spotify, Apple Music, VLC, Chrome, Brave y Safari.

Mateo Ruiz: Gratis, con un botón de café para ayudar a pagar el Developer ID de Apple y poder notarizarla.

Clara Vega: Cambiamos de escala otra vez, de una utilidad de una tecla a algo que Apple directamente quitó: Launchie. Con macOS 26 Tahoe, Apple eliminó Launchpad, y en macOS 27 no ha vuelto. Su reemplazo, la vista de Apps en Spotlight, te lo ordena todo y no deja hacer carpetas.

Mateo Ruiz: Nick, el desarrollador en solitario, construyó el Launchpad que echaba de menos y siguió: rejilla que ordenas tú mismo con arrastrar y soltar que se queda, carpetas ilimitadas, y Spaces, páginas separadas de apps para trabajo, juegos o diseño que cambias con un gesto. Búsqueda instantánea y Quick Access para recientes y más usados.

Mateo Ruiz: La versión Pro es de pago único, sin suscripción, y añade el fondo de pantalla difuminado detrás de la rejilla como el original, esquinas activas, apps ocultas y un gesto de pellizco que abre Launchie en lugar de Apps. Está en la Mac App Store, descarga directa y Homebrew.

Clara Vega: Aquí sí hay evidencia externa considerable: 4,6 estrellas sobre 5 con 141 valoraciones en la Mac App Store, y una reseña de Ankur Thakur en iDownloadBlog que lo llama la mejor alternativa a Launchpad para Tahoe. Y las reseñas de la App Store citadas repiten un patrón: gente con cientos de apps que lo prueba todo y se queda con este, developers que responden rápido a sugerencias, y esa frase estupenda de un usuario: el un-Sherlock-ing de Launchpad.

Mateo Ruiz: Y nota honesta: esas reseñas están publicadas por el propio sitio del producto, así que las tratamos como su selección, aunque 141 valoraciones verificadas en la App Store son un dato sólido. Y la promesa de sostenibilidad: desde el lanzamiento en 2025, la mayoría de funciones nuevas vienen de peticiones de usuarios.

Clara Vega: De tu escritorio a tu bolsillo: Termphin, un cliente SSH para móvil con sesiones que no mueren. El creador lo hizo porque perdía trabajo en el teléfono: un trabajo largo, una sesión de editor, o un agente de código como Claude Code o Codex morían en cuanto bloqueabas la pantalla o cambiabas de wifi a datos móviles.

Mateo Ruiz: El arreglo habitual es tmux, pero eso implica instalarlo y configurarlo en cada servidor. Termphin hace otra cosa: sube un pequeño ayudante escrito en Rust por SSH y ejecuta tu shell debajo de él, así el shell sigue vivo en el servidor y te reconectas a la misma sesión cuando vuelves. Un servicio en primer plano mantiene el socket caliente para que el sistema no lo congele.

Clara Vega: Un comentario de la comunidad preguntó exactamente lo correcto: eso del agente que mantiene el shell en el servidor es lo interesante frente a un cliente tipo mosh, ¿se instala a mano o lo empuja Termphin automáticamente en la primera conexión? Según la web, lo sube por SSH y detecta tu shell automáticamente.

Clara Vega: Además: terminal dibujada de forma nativa, no en webview, así que htop, vim y las TUIs a pantalla completa, incluida la salida de Claude Code con diffs y spinners, se ven bien sin caracteres partidos. SFTP en la misma pestaña que el shell, snippets, túneles locales y remotos, jump hosts al estilo ProxyJump, y las llaves guardadas cifradas en el teléfono con PIN o huella, nada subido a ningún servidor. Solo está en Google Play por ahora; iOS y escritorio están en camino sin fecha.

Mateo Ruiz: Y honestidad de su parte: si el servidor se reinicia, el shell muere; Termphin te reconecta a uno nuevo en el mismo directorio, pero el estado anterior se pierde. Bien decirlo.

Clara Vega: Y cerramos el bloque con el más entrañable: Scrapboard Cloud 4. Lleva doce años de historia detrás de la serie Scrapboard, y la idea es recrear el tablón de la nevera familiar en pantalla. Esta versión es el compañero móvil del Scrapboard 4 para Mac: sincroniza tus tableros entre iPads, iPhones y Macs vía iCloud y CloudKit, con push y fetch de proyectos y notificaciones cuando llega un cambio desde otro dispositivo.

Mateo Ruiz: Tiene seis tipos de capa: texto con tipografía completa, imágenes de tu fototeca, símbolos SF de Apple, citas con cuentas atrás y recordatorios, contenido web en vivo por URL, y mapas con búsqueda de lugares. Es gratuito, y el dato de privacidad que destaca: el desarrollador declara que no se recoge ningún dato. Un detalle práctico de su historial de versiones: la 4.0.4 arregló que la app no dejaba ver la lista de proyectos sin conexión.

Clara Vega: Y si miras los cinco juntos, Harbor, SmartPause, Launchie, Termphin y Scrapboard, el patrón es idéntico: apps nativas, rápidas, que funcionan sin conexión, sin trucos de retención, y donde o bien no hay suscripción o la hay con garantías explícitas. Es casi lo contrario de la economía del bloque de agentes.

Mateo Ruiz: Exacto, y con eso llegamos al cierre, que es mi parte favorita: dos proyectos con alma, hechos por una persona, donde la honestidad no es una función, es el punto.

Clara Vega: El primero es YABAI. Un desarrollador en solitario de Japón que se encontraba una y otra vez con gente que llevaba años estudiando japonés y no podía seguir un chat de grupo. El vocabulario que sostiene la conversación diaria, jerga, habla de internet, palabras de fandom, es justo lo que los libros de texto se saltan.

Mateo Ruiz: YABAI es eso: 308 palabras reales en 8 categorías, de jerga a otaku pasando por intraducibles, cada una en una tarjeta con tipografía japonesa gigante, un ejemplo real, una nota cultural, y algo que llaman vibe check: ¿puedes usarla con cualquiera, solo con amigos, o conviene ir con cuidado? Construida de principio a fin con agentes de IA en Claude Code, en 13 idiomas, funciona offline, y sin rachas, ni tests, ni puntos de experiencia.

Clara Vega: Y aquí viene lo que más me gusta del episodio entero. El fundador dice que lo en lo que más tiempo invirtió fue en la honestidad. Cada palabra se investiga y se escribe primero en japonés, y luego se traduce a los 13 idiomas, no se traduce con máquina desde el inglés. Y cuando el origen de una palabra está genuinamente en disputa, la app dice que nadie se pone de acuerdo, en vez de elegir una historia bonita. Yabai mismo es el ejemplo: su origen está en disputa, y la app lo dice tal cual.

Clara Vega: La etimología inventada abunda en el contenido de jerga, y no quería añadirse a ello.

Mateo Ruiz: Y en la comunidad hubo preguntas concretas y buenas. Una: ¿por qué 308 palabras, es ese número un conjunto completo con el que ya puedes seguir contenido nativo, o es deliberadamente un pack inicial con más packs planeados? Sin respuesta en la fuente. Otras: ¿habrá versión iOS? ¿Es gratis o de pago? De la web sabemos que es una app de pago en Google Play, sin anuncios, sin registro, sin suscripción.

Clara Vega: Y de la jerga japonesa saltamos a una autopista de Los Ángeles que toca música. The 101 Plays Itself, de Jay Judah: una cámara pública de tráfico de Caltrans en la US-101 en Studio City, sonando en tu navegador en tiempo real. Cada coche que cruza la línea toca una nota.

Mateo Ruiz: Y lo mejor es explicar cómo funciona, porque no hay truco. La página pone diez parches de muestreo sobre el asfalto, dos en cada uno de los cinco carriles, y no son rectángulos: cada uno es una porción de su propio carril, inclinada y estrechándose con la distancia exactamente como el carril. El navegador lee esos parches quince veces por segundo y vigila cuándo la carretera deja de parecer carretera. Eso es un coche, y eso es una nota.

Mateo Ruiz: Y el tiempo entre los dos parches da la velocidad: un radar real de 13,4 metros. Cuánto tarda en cubrir el parche da su longitud, y así distingue un camión de un coche y le asigna una voz distinta.

Clara Vega: Todo corre en el navegador: sin servidor, sin muestras, sin grabaciones. La geometría de los carriles se resolvió offline a partir de una grabación anterior de la misma cámara. La marca de tiempo grabada en la imagen es la real, así que si vuelves a las tres de la madrugada oirás una autopista casi vacía. Y si Caltrans se cae, toda su red de cámaras, no solo esta, la página ofrece tres minutos grabados de la misma autopista como alternativa.

Clara Vega: Ten en cuenta que hoy solo suena esta cámara de las que la página lista.

Mateo Ruiz: Y aquí el mundo ya respondió: kottke.org lo presentó como cinco carriles de autopista convertidos en instrumento, NBC4 Los Ángeles lo llevó a su nuevo programa, y The Drive lo cubrió como algo extrañamente hermoso. Eso es cobertura verificable, no autopromoción.

Clara Vega: Y fíjate cómo cierra el círculo con lo que vimos al principio: YABAI te dice cuando no se sabe el origen de una palabra, Epismo admite en público su fallo de contexto, Harbor pone el precio y el derecho a exportar por escrito, Mycel te retiene un borrador que no se cuadra consigo mismo, y Jay Judah te enseña la tubería completa de su obra. En un día donde la mitad de lanzamientos te piden que confíes en agentes que trabajan por ti, los mejores te enseñan exactamente cómo trabajan.

Mateo Ruiz: Pues eso es todo por hoy. Si algo te ha picado la curiosidad, ve a probarlo y pregúntale al creador la pregunta incómoda, que es la que hace mejores productos. Nos oímos en la próxima.

Clara Vega: Hasta la próxima.