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