Bowin 🎤

Coach escénico con IA. Sube o graba tu presentación y recibe feedback momento a momento sobre tu voz, tu lenguaje corporal y tu dominio del tema — primero lo que hiciste bien, después cómo mejorar.

Descripción corta

Bowin es una app web que analiza videos de presentaciones (pitches, exposiciones o interpretaciones de canto) combinando transcripción de voz y análisis visual con IA, y devuelve un reporte interactivo sincronizado con el video: puntos verdes (fortalezas), amarillos (mejoras leves) y rojos (errores graves), cada uno anclado a un segundo exacto del clip.

Problema

Practicar una presentación en solitario no da feedback real: no hay forma fácil de saber si hablaste muy rápido, si perdiste contacto visual, si tu voz sonó insegura en el cierre, o en qué segundo exacto ocurrió. Conseguir un coach humano para practicar pitches, exposiciones o interpretaciones es caro, lento o simplemente no está disponible antes de la presentación real.

Solución construida

Bowin actúa como un coach escénico disponible al instante:

1. Graba o sube tu video (cámara en vivo o archivo, máx. ~24MB / 2 min ideal) eligiendo el contexto: Pitch, Exposición o Canto.
2. Pipeline de análisis (app/api/analyze/route.ts):
   • Transcribe el audio con Whisper (timestamps por segmento).
   • Extrae fotogramas clave del video.
   • Envía transcripción + fotogramas a GPT-4o con un prompt específico por contexto (los criterios de evaluación cambian si es pitch, exposición o canto) y un JSON Schema estricto para la respuesta.
3. Reporte interactivo: resumen motivador, transcripción sincronizada con el video, forma de onda del audio, y una línea de tiempo con marcadores de color que llevan directo al momento exacto del feedback.
4. Modo demo integrado: sin OPENAI_API_KEY, o si el pipeline falla, la app cae automáticamente a un reporte simulado (lib/mock-feedback.ts) para que el flujo completo siempre se pueda mostrar.

Stack

• Next.js 16 (App Router) + React 19 + TypeScript
• Tailwind CSS 4
• OpenAI Whisper (transcripción) + GPT-4o (análisis multimodal con visión)
• Grabación en navegador con MediaRecorder + Web Audio API para la forma de onda

Getting Started

pnpm install
cp .env.example .env.local   # agrega tu OPENAI_API_KEY (opcional, hay modo demo)
pnpm dev

Abre http://localhost:3000.

Variables de entorno

Variable	Requerida	Descripción
OPENAI_API_KEY	No	Habilita transcripción (Whisper) + análisis (GPT-4o). Sin ella, la app funciona en modo demo con feedback de respaldo.

Deploy en Vercel

1. Sube el repo a GitHub (o usa el remoto ya configurado).
2. Importa el proyecto en vercel.com/new.
3. Configura la variable de entorno OPENAI_API_KEY en el dashboard del proyecto (Settings → Environment Variables).
4. Deploy — Vercel detecta Next.js automáticamente.

O desde la CLI:

npx vercel        # preview
npx vercel --prod # producción