MEMORA — Wiki interna

Este documento explica cómo Memora encuentra recuerdos personales cuando un usuario pregunta algo como '¿qué dijo mi padre sobre el piso?' o '¿cuándo lloramos en Berlín?'. No es una base de datos normal: combina búsqueda por significado, por palabras exactas y por filtros como fechas o personas, para que el sistema se sienta como un cronista con memoria fotográfica. Incluye capas de seguridad para que cada persona solo vea lo que tiene permiso, y un sistema de reordenación de resultados que mejora la calidad de las respuestas. Es la columna vertebral técnica del producto y define cómo se recupera y presenta la información personal.

• Búsqueda híbrida: combina embeddings semánticos (dense), búsqueda textual exacta (sparse) y filtros estructurados (fechas, personas, lugares).
• Seguridad estricta: cada resultado respeta el nivel de intimidad y el proyecto del usuario, con filtros pre y post consulta.
• Re-ranking en dos niveles: uno rápido y gratuito con BGE reranker, y otro premium con DeepSeek para ordenar los mejores resultados.
• Chunking semántico con contexto sintético: los fragmentos largos se enriquecen con un resumen del contexto antes de generar el embedding, mejorando la precisión.
• Una única puerta de acceso: toda funcionalidad que necesite recuperar información usa el mismo helper 'hybridSearch', garantizando consistencia y métricas centralizadas.

Este documento detalla las capacidades de inteligencia artificial de Memora, un producto de Cadences que ayuda a las personas a registrar y recordar sus experiencias personales. La IA se adapta a dos modos: uno discreto para el diario personal y otro proactivo para la crónica biográfica. Incluye transcripción de voz, búsqueda inteligente, sugerencias automáticas y un asistente que hace preguntas para profundizar en los recuerdos. Todo el sistema está diseñado para ser económico, con un coste estimado de menos de 1 euro al mes durante la fase beta, y prioriza la privacidad del usuario.

• La IA tiene dos personalidades: modo Diario (compañero discreto) y modo Crónica (entrevistador cálido y proactivo).
• Usa DeepSeek como LLM principal, con fallback en Workers AI, y embeddings con bge-m3 en Cloudflare Vectorize.
• En modo Crónica, la IA hace preguntas contextuales durante las sesiones de grabación para ayudar a recordar detalles.
• El coste estimado para la beta con 10 usuarios es inferior a 1 euro al mes, escalando a 40-80 euros para 1000 usuarios.
• Todas las llamadas a IA pasan por un gateway de control, y los datos privados nunca se comparten sin permiso explícito.

Memora es una plataforma para capturar y organizar recuerdos personales o familiares, ya sea en formato diario o crónica larga. Permite grabar audio, subir fotos y escribir entradas, que luego se procesan automáticamente con inteligencia artificial para transcribir, describir y sugerir etiquetas. También facilita invitar a testigos externos para que aporten sus recuerdos sin necesidad de registrarse. Todo el sistema está construido sobre la infraestructura de Cloudflare, lo que garantiza escalabilidad, seguridad y un coste operativo muy bajo.

• Arquitectura serverless sobre Cloudflare Pages, D1, R2, Vectorize y Workers AI.
• Dos modos de uso: Diario (entradas cortas) y Crónica (sesiones largas con entrevista por IA).
• Procesamiento automático de audio (Whisper), imágenes (Groq Vision) y búsqueda semántica (bge-m3).
• Invitación a testigos externos mediante enlaces seguros sin autenticación.
• Coste estimado de 45 $/mes para 1000 usuarios activos, con break-even en 100 usuarios de pago.

Este documento describe el diseño de un asistente conversacional integrado en Memora, llamado Ámbar, que permite a los usuarios consultar, razonar y modificar sus recuerdos personales en lenguaje natural. El asistente resuelve la necesidad de interactuar con la memoria digital de forma conversacional, evitando búsquedas manuales. Para el negocio, representa una funcionalidad diferenciadora que aumenta el engagement y la retención de usuarios, al ofrecer una experiencia más intuitiva y personalizada. Además, establece un roadmap incremental que permite desplegar valor rápidamente, empezando por la lectura de recuerdos y avanzando hacia modificaciones con confirmación.

• El asistente usa DeepSeek con function calling para responder preguntas sobre la vida del usuario, como '¿qué edad tenía cuando conocí a Marta?'.
• Incluye herramientas de lectura (búsqueda, conteo, listado) y mutación (editar entradas, fusionar personas) que requieren confirmación del usuario antes de aplicarse.
• Se implementa un perfil de usuario con datos como fecha de nacimiento y lugar, necesario para razonamiento temporal y geográfico.
• La arquitectura respeta la privacidad filtrando por nivel de intimidad y requiere confirmación para cualquier modificación, evitando riesgos de prompt injection.
• El roadmap se divide en fases: perfil de usuario, chatbot solo lectura, streaming, mutaciones con confirmación, y multi-proyecto, cada una desplegable de forma independiente.

Memora es una aplicación que ayuda a las personas a escribir sus memorias o las de sus seres queridos sin necesidad de escribir manualmente. Permite capturar recuerdos mediante voz, fotos o audios de WhatsApp, que luego se transcriben, ordenan por fecha y personas, y se enriquecen con un asistente conversacional llamado Ámbar. Este asistente puede buscar recuerdos, calcular edades, proponer ediciones y guardar nuevos recuerdos, siempre requiriendo confirmación del usuario. La aplicación también permite la colaboración de familiares y amigos, quienes pueden aportar sus propias versiones de los eventos, creando una visión múltiple de la misma historia. Esto resuelve el problema de que casi nadie mantiene un diario constante, al reducir la fricción de capturar y organizar recuerdos.

• Captura de recuerdos mediante voz, fotos y audios de WhatsApp, con transcripción automática.
• Asistente IA 'Ámbar' que busca, propone ediciones y guarda recuerdos, siempre con confirmación del usuario.
• Colaboración con coautores y testigos externos, permitiendo múltiples perspectivas de un mismo evento.
• Búsqueda híbrida que combina texto completo, embeddings y filtros estructurados para encontrar recuerdos.
• Arquitectura 100% serverless en Cloudflare, sin servidores propios, con coste marginal casi cero.

Este documento recopila el feedback de un usuario real tras varios días usando Memora en iPhone 14. Identifica problemas críticos como que la exportación de libros no funciona en Safari iOS, las imágenes no aparecen en los PDFs exportados, el audio se corta al bloquear la pantalla y el onboarding no se muestra en Safari. También propone mejoras de usabilidad como crear capítulos desde sugerencias, navegar a días anteriores desde la vista Hoy, y cerrar pop-ups al hacer clic fuera. El documento es esencial para el equipo de producto y desarrollo, ya que prioriza bugs bloqueantes y mejoras clave para la experiencia del usuario.

• Exportar libro no funciona en Safari iOS (P0): requiere solución con blob en nueva pestaña o PDF generado en backend.
• Imágenes de mensajes no aparecen en exportación (P0): hay que asegurar carga de imágenes y soporte de formatos.
• Audio se corta al bloquear pantalla (P0): propone usar MediaRecorder con chunks y wake lock.
• Onboarding no aparece en Safari iOS (P0): reemplazar dialog por overlay propio.
• Mejoras de UX: crear capítulos desde sugerencias, navegar días anteriores, cerrar pop-ups al clicar fuera.

Este documento define la estructura de datos de Memora, el producto de diario personal y crónica colaborativa. Explica cómo se organiza la información: los proyectos agrupan entradas, personas y testigos, con control de privacidad por nivel. Es la base técnica que permite a los usuarios registrar recuerdos, colaborar con otros y generar publicaciones como libros o podcasts. Para el negocio, es crucial porque garantiza que los datos estén bien organizados, sean escalables y respeten la privacidad, lo que permite ofrecer funciones avanzadas como búsqueda semántica y asistentes semanales.

• Todo el contenido cuelga de proyectos, no de usuarios, permitiendo múltiples diarios o crónicas por persona.
• Cada entrada tiene un nivel de intimidad (privado, íntimo, círculo, público) que controla quién puede verla.
• Las crónicas permiten múltiples coautores y sesiones grabadas que se convierten automáticamente en entradas.
• Se usa búsqueda semántica con vectores (Cloudflare Vectorize) y búsqueda textual (FTS5) para encontrar recuerdos.
• Las migraciones están planificadas en sprints, con la estructura completa desde el primer lanzamiento.

Memora es una plataforma de memoria asistida por IA que convierte fotos, audios y notas sueltas en una biografía colaborativa. Ofrece dos modos: Diario, para capturar el presente en menos de 30 segundos al día, y Crónica, para reconstruir el pasado en sesiones largas con múltiples testigos. La IA transcribe, geolocaliza y etiqueta contenido, y permite generar libros, vídeos o podcasts. Está diseñada para personas que quieren preservar recuerdos íntimos sin algoritmos ni redes sociales, y es especialmente relevante para la generación cuidadora que desea documentar la memoria de sus seres queridos.

• Dos modos de uso: Diario (presente, micro-captura) y Crónica (pasado, reconstrucción colaborativa).
• IA integrada para transcripción, geolocalización, etiquetado de personas y generación de capítulos.
• Permite invitar a testigos externos sin cuenta, mediante enlaces de un solo uso.
• Genera libros, vídeos narrados o mini-podcasts a partir de las entradas.
• Stack tecnológico basado en Cloudflare (Pages, D1, R2, Workers AI, Vectorize) sin OpenAI.

Este documento detalla el plan de desarrollo de Memora, una aplicación que ayuda a las personas a capturar y preservar sus recuerdos personales y compartidos. La plataforma ofrece dos modos principales: un diario personal para registrar el día a día con texto, audio y fotos, y una crónica colaborativa donde varias personas reconstruyen eventos pasados con la ayuda de una inteligencia artificial que actúa como entrevistadora. El roadmap abarca desde la configuración inicial hasta el lanzamiento público, incluyendo funcionalidades como la invitación a testigos externos para validar historias, la generación automática de capítulos y la exportación a libro o vídeo. Para el negocio, este producto representa una oportunidad de monetización mediante suscripciones y publicaciones, diferenciándose por su enfoque en la memoria colectiva y la verificación de testimonios.

• Plan de 6 sprints hasta V1, con beta cerrada desde el Sprint 1 con 2 usuarios reales probando ambos modos.
• Modo Diario: registro personal con audio, texto y fotos, con niveles de intimidad y búsqueda semántica.
• Modo Crónica: sesiones colaborativas con IA entrevistadora que transcribe y divide en entradas, más invitación a testigos externos.
• Diferenciador clave: capítulos generados por IA, testigos externos que aportan su versión, y exportación a libro, vídeo o podcast.
• Monetización por suscripción (Free, Plus 4€, Family 9€) y publicaciones, con métricas de éxito por sprint.
• Riesgos mitigados: spam en invitaciones, costes de IA, privacidad y confusión entre modos.

Este documento detalla los 11 flujos de usuario principales de Memora, una plataforma para capturar y preservar recuerdos personales y colectivos. Explica cómo los usuarios pueden crear diarios personales o crónicas colaborativas, capturar entradas por texto, voz o foto, y generar capítulos con testigos externos. También cubre la exploración semántica, asistentes semanales, sesiones de entrevista con IA, y opciones de exportación y legado. El objetivo es mostrar cómo Memora facilita la recolección y organización de recuerdos de forma natural y colaborativa.

• Onboarding adaptativo según modo Diario o Crónica, con wizard y tutorial in-app.
• Captura multimodal: texto, voz (hasta 30 min en Crónica) y foto con IA generando descripciones y sugiriendo splits.
• Búsqueda semántica y filtros por persona, período, intimidad y tipo de entrada.
• Asistente semanal para Diario y sesiones de entrevista con IA para Crónica, con preguntas contextuales.
• Capítulos colaborativos con invitación a testigos externos que aportan recuerdos sin necesidad de cuenta.
• Multi-autor nativo en Crónica y vista combinada con opción 'Rashomon' para versiones distintas de un evento.

Memora es un diario asistido por inteligencia artificial que resuelve el problema de la memoria personal perdida en fotos, audios y notas dispersas. Ofrece dos modos: uno para capturar el día a día en menos de 30 segundos, y otro para reconstruir el pasado en sesiones largas con múltiples participantes. La plataforma permite controlar la privacidad de cada recuerdo, invitar a testigos externos sin necesidad de cuenta, y generar libros o vídeos narrados. Su propuesta de valor única es cubrir tanto el diario presente como la crónica colectiva en un solo producto, compitiendo con Day One y StoryWorth a la vez.

• Dos modos de uso: Diario (presente, captura rápida) y Crónica (pasado, multi-autor, sesiones largas).
• Captura por voz, texto o foto con transcripción automática y geolocalización.
• Cuatro niveles de intimidad (private, intimate, circle, public) que determinan quién ve cada entrada.
• Testigos externos pueden aportar recuerdos mediante un enlace único sin registro.
• IA adaptativa que actúa como entrevistadora en modo Crónica para reconstruir detalles del pasado.

Memora es un asistente de diario personal potenciado por inteligencia artificial que ayuda a las personas a registrar y organizar sus recuerdos de forma colaborativa. El sistema permite crear entradas de diario, generar crónicas a partir de conversaciones y mantener una línea de tiempo de eventos importantes. Está diseñado para ser fácil de usar, con autenticación mediante Google y una interfaz web moderna. Para el negocio, representa una nueva línea de producto que combina memoria personal con tecnología de IA, abriendo oportunidades en el mercado de bienestar digital y preservación de historias familiares.

• Storefront completo con Astro, React y Tailwind, alineado con otros productos de Cadences.
• Incluye autenticación Google + JWT, búsqueda híbrida (densa y dispersa) y endpoints REST para proyectos, entradas y audio.
• Sprint 0 listo para desarrollo local; pendiente la funcionalidad principal de composición de diario y crónica.
• Estrategia de embeddings oportunista desde el cliente para mantener actualizados los vectores sin necesidad de cron externo.
• Reutiliza secrets compartidos de Cadences, facilitando el despliegue en la organización.