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AngelReml/README.md

Iván Carbonell

Diseño y opero sistemas multi-agente que están en producción. No escribo el código a mano: defino la arquitectura y los contratos, dirijo a los agentes que lo escriben y verifico línea a línea lo que devuelven. Quince años de zapatería artesanal antes de esto; la costumbre de mirar la pieza antes de entregarla se quedó.

Lo que hay aquí abajo arranca, tiene pruebas y se puede leer. No hay demos.


Proyectos

Proyecto Qué es Verificable
Shinobi Agente autónomo Windows-nativo. Recibe una orden en lenguaje natural y la ejecuta sobre la máquina real: ficheros, shell, Chrome por CDP, sub-agentes en paralelo. Cada llamada queda en un log append-only. CI en verde sobre Windows y Linux
Kaizen Departamento comercial B2B automatizado: busca candidatos, los cualifica contra un ICP, redacta el primer contacto y hace seguimiento. Multi-tenant, sin datos de cliente en el repositorio. 1344 tests en verde
Don Pepe Restaurante real, en producción. El dueño dice "sube el pulpo a 20" por Telegram y el precio cambia en la carta en menos de 30 segundos. Cliente real, desplegado
Swarm IDE IDE multi-agente local-first: planifica, edita varios ficheros de forma atómica, corre los tests y hace commit. 24 modelos en 8 proveedores con fallback automático. Arranca con un clic en Windows
PredAItor Motor de descubrimiento: rastrea GitHub y HuggingFace buscando sistemas agénticos, extrae sus capacidades técnicas y exporta perfiles estructurados. Dataset exportable

Tres decisiones que repito en todos

El modelo nunca escribe en los datos. En Don Pepe, cuando el dueño pide un cambio, el LLM no toca la carta: emite una acción tipada que se valida contra un esquema. Si no encaja en el esquema, la acción no existe. Solo después de que el dueño confirme, una función determinista y sin LLM la aplica. Mismo mensaje, mismo resultado, siempre.

Las barreras se comprueban solas o no son barreras. Ninguna acción puede tocar un campo de alérgenos —hoy ni el día que se añada uno—. No es una norma escrita en un documento: es un test que corre dentro de npm run build. Si algún día deja de cumplirse, el despliegue se para antes de llegar a producción.

Nada irreversible sin aprobación explícita. Antes de un envío real —un correo, una llamada— Kaizen exige tres cosas a la vez: variable de activación, token de aprobación y flag en el comando. Si falta una, no envía. Shinobi intercepta con un gate las acciones sensibles: secretos, gasto, borrado, primer acceso del navegador a un host nuevo.


Cómo trabajo

Especifico, orquesto y verifico. La parte que más tiempo me lleva no es generar código: es desconfiar de él. No doy por cierto lo que afirma un agente sin comprobarlo contra el repositorio, la salida real del comando o el sistema en producción. Casi todos los fallos que he encontrado en mi propio trabajo salieron de aplicar esa regla a un informe que decía que todo estaba bien.

Trabajo en español y en inglés. Disponible desde noviembre de 2026.

LinkedIn · Padrón, Galicia, España

Popular repositories Loading

  1. Shinobibot Shinobibot Public

    Agente autónomo Windows-nativo: ejecuta órdenes en lenguaje natural sobre ficheros, shell y un Chrome real, con gate de aprobación y log append-only.

    TypeScript

  2. pdf-to-json-pipeline pdf-to-json-pipeline Public

    Production-ready pipeline to extract text, tables and metadata from any PDF and return clean structured JSON. Supports scanned PDFs via OCR (EasyOCR + PyMuPDF). Web interface included (Streamlit).

    Python

  3. zapweave zapweave Public

    Landing estática de zapweave.com, publicada con GitHub Pages. Repositorio de despliegue: el código fuente vive en el proyecto Shinobi.

    HTML

  4. Predaitor Predaitor Public

    Motor de descubrimiento de agentes de IA: rastrea GitHub, HuggingFace y papers, extrae capacidades técnicas, filtra por calidad y exporta perfiles estructurados.

    TypeScript

  5. swarm-ide swarm-ide Public

    IDE multi-agente local-first: planifica, edita varios ficheros de forma atómica, corre los tests y hace commit. 24 modelos en 8 proveedores con fallback automático.

    Python

  6. donpepe donpepe Public

    Restaurante real en producción: web, carta por QR y un agente de Telegram/WhatsApp que cambia precios. El modelo emite acciones tipadas; una función determinista las aplica.

    HTML