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Rama JARVIS-GREEN, independiente de master (el nucleo naranja queda intacto). - README propio del carril verde con diagrama de arquitectura y capturas del panel. - verde/: arranque, panel web, puente de voz (escucha local con faster-whisper + habla con la voz del naranja), pruebas (07 voz, 08 escucha), config y notas. - Integracion RAG: nucleo/saber/busca_cli.py + skill buscar-en-apuntes, para que el agente consulte el mismo indice que el nucleo. - Todo local (127.0.0.1); sin datos personales (rutas y modelo de GPU scrubeados). |
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|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | ||
La bóveda
Ficheros Markdown con lo que JARVIS tiene que saber de ti y de tu trabajo. Es el paso 4 del vídeo —teach it who you are— y, aquí, también el sustituto del paso 5.
Está vacía a propósito. Llenarla es decidir qué sabe JARVIS de ti, y eso no lo hace un script por su cuenta.
Por qué una carpeta y no Honcho
El vídeo vende Honcho (lo rotula "Hancho AI"). Honcho es AGPL-3.0 y se autoaloja, pero su razonamiento exige clave de Gemini, Anthropic u OpenAI: te daría el código libre y te seguiría sacando las conversaciones de la máquina.
Una bóveda es una carpeta de ficheros Markdown. Nada más. Y eso resulta ser casi todo lo que hace falta:
- El agente la lee sin intermediarios, porque son ficheros.
- Se versiona con git, se busca con
grep, se edita con cualquier cosa. - No caduca, no cambia de precio y no cierra.
Obsidian y Logseq son visores por encima de estos mismos ficheros, no un formato distinto. Si quieres uno: Logseq es AGPL-3.0 y libre incluso para uso comercial; Obsidian es propietario (gratis personal, 50 $/usuario/año si lo usas para trabajar). Los dos leen esta carpeta tal cual. Ninguno hace falta.
Lo que una bóveda NO hace
Conviene tenerlo claro antes de montarlo y no después de esperar otra cosa.
| Bóveda + RAG | Honcho | |
|---|---|---|
| Recuperar lo que escribiste | Sí | Sí |
| Inferir cómo eres, sin que lo escribas | No | Sí |
Una bóveda da recuerdo. Honcho vende perfilado: pasadas de razonamiento sobre tus conversaciones para construir un modelo de ti. Si lo que quieres es guardar contextos, esto sobra y gana. Si querías el modelo psicológico, una carpeta no lo hace.
Cómo llenarla
Un fichero por tema, nombre en minúsculas y sin acentos. Sugerencia de arranque:
quien-soy.md quién eres, a qué te dedicas, cómo trabajas
la-maquina.md hardware, sistema, lo que hay instalado y dónde
proyectos.md en qué andas, con qué prioridad
como-hablarme.md tono, idioma, qué odias que haga un asistente
Texto plano y frases cortas. Lo que un compañero nuevo necesitaría saber el primer día, no una autobiografía.
Si esto crece
Ya tienes la maquinaria de índice escrita en este mismo repo, y no hace falta instalar nada más:
| Pieza | Qué hace |
|---|---|
config/indexar.py |
filtra COFRE: 76,6 MB de texto → 20,8 MB de conocimiento |
config/construir_indice.py |
construye el índice, ~20 000 fragmentos |
config/probar_rag.py |
lo consulta |
model2vec |
los embeddings, locales |
Para unos pocos ficheros no hace falta: Hermes los lee enteros como ficheros de
contexto y sale más barato que montar un índice. El índice empieza a compensar
cuando la bóveda no cabe en el contexto del modelo — con qwen3.5:4b eso pasa
antes de lo que parece, así que conviene mirarlo cuando esto pase de unas
decenas de ficheros.