Doce proyectos en tres niveles: la tesis, sus satélites y un anexo para raíces, pruebas técnicas y ejercicios de tamaño. Filtra por el stack que te interese.
FILTRA POR STACK (44)
12 PROYECTOS A LA VISTA
Tesis
F32026
CodebaseRAG
RAG hexagonal sobre tu propio código, con un núcleo determinista y eval-first: ingest, query y evals de retrieval con gate en CI.
El resultado es un gate de evals que bloquea las regresiones de retrieval antes del merge: la calidad es una afirmación verificada en CI con un suelo comprometido, no una demo.
Telemetría de adaptadores dirigida por eventos: pipeline Kafka gateway + hub con persistencia idempotente en Oracle, salud por adaptador, alertas y dashboard de misión en vivo vía SSE.
El resultado es visibilidad operativa sobre ~90 adaptadores en 4 países: quién está DOWN, desde cuándo y exactamente una alerta por episodio — sin tormentas de pager ni huecos silenciosos.
Un harness multi-agente estandarizado para Claude Code y OpenCode: roles de Spec-Driven Development (Leader, Spec Author, Implementer, Reviewer) instalados en cualquier proyecto con un solo comando. Su proceso también se distribuye como seis skills independientes (npx skills add jordimarsal/harness).
La recompensa es trabajo de agente repetible: specs, roles y gates instalados en un comando, en cualquier stack — este portfolio se construye con ellos.
Simulador de entrevistas por voz: un LLM local hace de entrevistador y Whisper se encarga de la transcripción, para ensayar entrevistas técnicas completamente offline.
Toolkit de rate-limiting para gateways de LLM: cuotas token-bucket atómicas, stores conectables y modos de fallo honestos — con una demo de gateway en Javalin que expone un endpoint estilo OpenAI.
Un benchmark agéntico para modelos GGUF locales: velocidad de prompt, tool-calling, generación de código y trabajo agéntico multi-paso, medidos bajo un mismo harness y con los recibos en bruto de cada llamada — 100% local, sin nube ni APIs.
0.85mejor puntuación global — minicpm-v-4.7-35b-a3b q4_k_m, thinking off
Estudio de NLP sobre la Biblia: web scraping, procesamiento con NLTK, modelado de temas con LDA y análisis de sentimiento — mis raíces en Data Science.