01. Sistemas en Producción & Arquitectura Desacoplada
El Problema: Las empresas que prospectan por WhatsApp y Email en frío sufren baneos sistemáticos de Meta por telemetría de bots (respuestas en milisegundos sin paquetes de presencia nativos), queman dominios institucionales por rebotes SMTP de buzones inexistentes, y entran en bucles infinitos de tokens cuando su agente interactúa con el chatbot de la contraparte.
0.0%
Tasa de Rebote SMTP (Port 25)
8-16s
Cadencia Biológica XMPP Composing
100%
Despublicación PostgreSQL (UFW Drop)
24/7
Setter Conversacional Inbound
🛡️ Escudo Pre-Vuelo SMTP (Socket TCP Puerto 25)
Antes de emitir cualquier correo, el microservicio abre un socket TCP nativo al puerto 25 del servidor MX del destinatario (Google Workspace, Office365) y ejecuta el handshake RFC 5321 (HELO -> MAIL FROM -> RCPT TO). Si el buzón no existe (código 550), lo purga en local sin enviar el mensaje.
🤖 BotDetector & Interceptación de Bucles
Detecta determinísticamente respuestas automáticas de IVRs y chatbots de terceros. Silencia la inferencia del LLM para evitar consumo infinito de tokens, responde afirmativamente solicitando transferencia a un agente humano y notifica a Kenneth vía webhook.
⚡ Human Typing Simulation (XMPP Presence)
Emula cadencia biológica real: pausa estocástica de lectura (3.5s - 6s), paquete de presencia composing en Baileys (4s - 8s) y despacho fraccionado. Telemetría indistinguible de un operador humano ante los algoritmos de Meta.
🔌 Servidor MCP Nativo (Model Context Protocol)
Implementa el estándar MCP de Anthropic vía transporte Stdio y SSE, permitiendo que agentes de IA locales o remotos (Cursor, Antigravity, Claude Code) disparen campañas, extraigan prospectos y gestionen el CRM mediante contratos tipados con Zod.
[TOPOLOGÍA DISTRIBUIDA DE PRODUCCIÓN · QP OUTREACH]
Agentes MCP / Webhooks ──(SSE/JSON-RPC)──> Gateway Express/TS (qp-outreach-engine)
│
┌────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────────┐
▼ ▼ ▼
Baileys WhatsApp Socket Zod Validation Boundary PostgreSQL 16 (qp-postgres)
(XMPP Presence / Anti-Ban) (Tipado Runtime Estricto) (Red Docker Interna · Sin IP Pública)
│ │ │
▼ ▼ ▼
LLM Setter (Gemini / OpenRouter) Pre-Flight TCP Socket Port 25 Hermes C2 Watchdog
(Max Tokens · Fail-Safe Fallback) (Verificación MX Google/Office365) (Alertas WhatsApp + Webhook Coolify)
TypeScript
Node.js 22 LTS
Baileys WebSocket
Model Context Protocol (MCP)
PostgreSQL 16
Docker Compose
Coolify PaaS
Zod Schema Validation
OpenRouter API
El Problema: En entrevistas técnicas de software o llamadas comerciales de alto ticket en Google Meet, Teams o Zoom, los profesionales sufren bloqueos ante preguntas inesperadas de diseño de sistemas o pierden el control ante objeciones complejas. Las soluciones tradicionales obligan a meter bots intrusivos a la reunión (que alertan al cliente) o usan transcripción en servidor lenta (>4s de latencia), destruyendo la fluidez biológica de la conversación.
< 1.8s
Latencia p95 de Respuesta LLM (Gemini 2.5 Flash)
100%
Aislamiento de Datos (`soplo-postgres` Dedicado)
1.5s
Ventana de Debounce Acústico en Streaming
$0.00
Coste de STT Local (Web Speech API Client)
🎧 Zero-Plugin Tab Audio Capture
Captura el audio de la reunión directamente desde la pestaña del navegador mediante getDisplayMedia({ video: false, audio: true }). El sistema escucha y procesa a la contraparte con fidelidad nativa sin instalar ejecutables invasivos y sin bots de terceros en la llamada.
🔒 Aislamiento Físico de Base de Datos (`soplo-postgres`)
Refactorizado bajo el estándar de microservicio independiente: cuenta con su propio contenedor PostgreSQL, credenciales criptográficas únicas y volumen Docker aislado. Las grabaciones, transcripciones de voz y notas privadas de entrevistas jamás tocan la base de datos de prospección comercial.
🧑💻 Modo Devs (STAR Method & System Design)
Detección automática del idioma (inglés/español), traducción instantánea en memoria y síntesis de respuestas con el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) vinculadas al CV y experiencia real del candidato.
💼 Modo Sales (Framework de Cierre en 3 Pasos)
Descompone objeciones comerciales en vivo en 3 pasos deterministas: 1. Validación empática de la preocupación, 2. Contra-argumento técnico derivado de la base de conocimiento PDF, 3. Pregunta de control orientada a cerrar la siguiente etapa de compra.
⚡ Harness de Concurrencia & Rate Limiting
Probado bajo suite automatizada con harness de audio multipart (tests/soplo_audio_harness.ts) y limitador estricto de tasa por token/minuto (tests/soplo_rate_limit.test.ts) para garantizar disponibilidad bajo ráfagas intensivas.
📄 Ingesta RAG en 5 Segundos (PDF-Parse v2)
Parser estructurado que extrae esquemas de precios, casos de éxito y especificaciones de producto de manuales comerciales o CVs en PDF, vectorizando entidades clave en memoria para inyección contextual en tiempo real.
[ARQUITECTURA DE AUDIO STREAMING & AISLAMIENTO SOBERANO · SOPLO AI]
Navegador (Meet/Teams/Zoom) ──(Tab Audio Stream)──> Web Speech API (Client-Side STT)
│
(Streaming Debounce 1.5s)
▼
Soplo AI Microservice (Docker Engine) ──> Dual HUD: Transcripción (Izq) + Cues (Der)
│ │
├─────────────────────────────────────────┐ │ (<1.8s p95 Inferencia)
▼ ▼ ▼
PostgreSQL Dedicado (soplo-postgres) OpenRouter Streaming API (Gemini 2.5 Flash)
(Volumen Aislado · Cifrado en Reposo) (RAG Dinámico de Entidades del PDF del Usuario)
TypeScript
Node.js 22 LTS
Web Speech API
Web Audio API
Gemini 2.5 Flash
PostgreSQL 16 Aislado
Docker Isolation
pdf-parse v2
Dual HUD Interface
El Problema: Las plataformas de empleo tradicionales como LinkedIn o Indeed descartan el 95% de los CVs mediante filtros ATS ciegos antes de que un ingeniero o líder técnico pueda leerlos. Buscar oportunidades técnicas manualmente consume horas no productivas y las aplicaciones masivas sin personalización terminan en la bandeja de spam.
Desacoplado
Proceso Autónomo en Docker
0 Cuota API
Scraping Nativo Directo sin Servicios de Pago
100% Personalizado
Matching de Oferta vs Experiencia Técnica
Puerto 25 TCP
Validación MX Previa al Envío
🕷️ Scraper Autónomo Multifuente
Monitorea hilos de alta densidad técnica (Hacker News "Who is Hiring?", GetOnBrd, portales remotos B2B). Extrae requerimientos, stack tecnológico y buzón directo de líderes de ingeniería sin pasar por formularios opacos.
🧠 Matching y Síntesis Contextual de Propuestas
Analiza el problema de ingeniería planteado en la vacante y redacta una propuesta directa y concisa de 3 párrafos orientada a resolver ese dolor técnico específico, adjuntando el CV oficial automáticamente.
📦 Cola Persistente y Cadencia Anti-Spam
Almacena la cola de prospectos en volumen de almacenamiento desacoplado (/app/storage), despachando correos con intervalos humanizados y firmas criptográficas SPF/DKIM verificadas.
🛡️ Failover y Desacoplamiento Total
Opera como un microservicio independiente con su propio package.json y Dockerfile. Si el despachador SMTP entra en pausa, no tiene ningún impacto en el gateway de WhatsApp ni en Soplo AI.
[ARQUITECTURA DE CAZA AUTÓNOMA & DESPACHO SMTP · TECH CONTRACTOR]
Fuentes Técnicas (HN / Portales) ──> Scraper Concurrente (Async Pool)
│
(Extracción de Ofertas & Emails)
▼
Motor Autónomo (Tech Contractor Engine) ──> Validador Sintáctico & Socket TCP MX (Port 25)
│ │
▼ ▼
Persistencia de Cola Local Despachador Nodemailer con Firma DKIM/SPF
(/app/storage/queue.json) (Propuesta Hiper-Personalizada + CV Adjunto)
TypeScript
Node.js 22 LTS
Docker Container
SMTP Handshake RFC 5321
Nodemailer
Job Pipeline Automation
Zod Validation
El Problema: Las empresas contratistas del Estado Peruano (EsSalud, MINSA, Gobiernos Regionales) pierden millones en licitaciones públicas de S/. 2M - S/. 15M porque las bases del concurso contienen más de 120 páginas de términos técnicos ambiguos y penalidades operativas ocultas (ej. 5% de la UIT por día) que sus ingenieros no detectan a tiempo.
📑 Ingesta Automatizada OSCE / SEACE
Extracción autónoma de paquetes de bases de licitaciones públicas desde portales oficiales, desacoplando anexos, especificaciones técnicas y fórmulas de penalización.
🧠 Pipeline RAG de Auditoría Forense
Procesamiento documental con modelos de contexto extendido para identificar contradicciones entre los requerimientos mínimos del anexo técnico y las cláusulas del contrato estándar.
📊 Generación Dinámica de Dictámenes en PDF
Compilación automática de reportes ejecutivos de 3 páginas con hallazgos críticos de penalidades, que sirven como anzuelo de alto valor para iniciar conversaciones consultivas B2B con los directores comerciales.
⚖️ Técnica de Permiso en 2 Pasos
Protocolo comercial donde el agente de IA nunca envía enlaces web en el primer contacto en frío; pide permiso respetuoso para enviar el dictamen y solo transmite el PDF tras la confirmación afirmativa del prospecto.
Python / Node.js
PDF Parsing / OCR
RAG Architecture
PostgreSQL Vector
Puppeteer PDF Engine
El Problema: Las landing pages convencionales con scroll infinito sufren caídas de retención superiores al 70% en los primeros 4 segundos en dispositivos móviles. Los usuarios saltan el contenido de valor, no escuchan los audios y abandonan la página sin completar el call-to-action.
99-100
Google PageSpeed Mobile
100dvh
Zero-Scroll Viewport Lock
4 Pasos
Fórmula Canónica F.D.M.C.
🔒 Compuertas de Atención Estrictas (Attention Gateways)
El usuario no puede avanzar a la siguiente pantalla sin completar micro-compromisos de atención activos (reproducción de nota de voz con waveform animado, lectura guiada y selección interactiva).
👆 SwipeButton Táctil con Shimmer
Control táctil horizontal que sustituye al clic accidental por un gesto consciente de arrastre, elevando la intención de compra antes de transferir la conversación a WhatsApp.
🎙️ Arquitectura Audio-First
Integración de notas de voz humanas directas sincronizadas con la interfaz gráfica, simulando una consulta 1 a 1 de alta confianza que multiplica por 3 la conversión de leads fríos.
⚡ Cero Dependencias Pesadas
Renderizado en menos de 400ms sin frameworks inflados. Zero layout-shift (CLS = 0) y carga instantánea en redes móviles 3G/4G.
React
Tailwind CSS (Obsidian Precision)
Web Audio API
Framer Motion
Vite
Cloudflare Pages
El Problema: La conciliación de comprobantes de pago electrónicos con la administración tributaria peruana (SUNAT) es lenta, sujeta a caídas de servidores gubernamentales y propensa a errores humanos que causan multas tributarias costosas.
🤖 Worker Asíncrono de Consulta SUNAT
Microservicio desacoplado que ejecuta colas de validación de comprobantes XML/UBL y estado RUC mediante rotación de proxies y reintentos exponenciales.
📊 Conciliación Transaccional PostgreSQL
Esquema relacional con bloqueos optimistas para evitar duplicidad de registros fiscales y garantizar auditoría inmutable de cada transacción.
Node.js
PostgreSQL
Redis Queues
XML / UBL 2.1
REST APIs