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InteriorAI 4.0.0

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@SergioVelmay SergioVelmay released this 29 Oct 08:44
· 92 commits to main since this release
v4.0.0
ebe4630
This commit was created on GitHub.com and signed with GitHub’s verified signature.
GPG key ID: B5690EEEBB952194
Verified
Learn about vigilant mode.

Prompts más precisos, sin la compatibilidad con la v1 (esquema de datos v3), documentación
pública con un manual de usuario hecho sobre un caso real, estándares de comunidad y costes
contrastados con la factura de Azure. Plan y bitácora:
docs/pasos/plan-version-4.md (Pasos 32 a 40). Documentación:
https://sergiovelmay.github.io/InteriorAI/.

Actualización desde la 3.x: los datos se migran solos al esquema v3 al arrancar (cada proyecto
conserva una copia en metadatos.v2.json); PROMPT_ARCHITECT_TIMEOUT_S es nueva y opcional
(300 s por defecto). Desde la 1.0.0, actualiza antes con la 3.0.0: la 4.0.0 ya no lee esos datos.

Añadido

  • Documentación pública en https://sergiovelmay.github.io/InteriorAI/ (Paso 34, B-099):
    MkDocs Material en GitHub Pages, publicada sola al integrar en main. Inicio, primeros pasos
    (instalación y configuración), versiones, seguridad y licencia.
  • Referencia técnica y desarrollo en la web (Paso 35, B-100): arquitectura, API REST con el
    Swagger (solo de consulta), datos y almacenamiento, IA y costes, interfaz; entorno, pruebas, CI
    y herramientas. El esquema OpenAPI se exporta a docs/referencia/openapi.json
    (python -m app.openapi) y un test vigila que esté al día. La API describe sus grupos de
    endpoints, su licencia y su contacto.
  • Manual de usuario en la web (Paso 36, B-101): un caso real hecho desde cero con la IA de
    Azure, «Cocina Abierta para Manual de Usuario», recorre cada pestaña y cada opción con sus
    capturas (de las referencias al render final de día, atardecer y noche, y los costes), más una
    página de consejos. La portada de la web muestra el render de noche del caso.
  • Comunidad (Paso 37, B-102): guía de contribución (CONTRIBUTING.md), código de conducta
    (Contributor Covenant 2.1), plantillas de issues (fallo y mejora) y de Pull Request, y la página
    «Contribuir» en la web. El repositorio enlaza la web y tiene temas; la Wiki, sin uso, se
    desactiva.

Cambiado (incompatible: API y esquema de datos)

  • Sin la compatibilidad con la v1 (Paso 33, B-056). Fuera los briefs (/briefs, su
    pipeline y sus prompts), las cadenas de la v1 en composición y render final, la auditoría
    frente a la captura y brief_id en las peticiones de render.
  • Esquema v3 de metadatos.json, con migración automática al arrancar (copia en
    metadatos.v2.json). Las imágenes de la v1 se conservan como imágenes sueltas, con su prompt
    y su coste, sin la cadena de la v1 (brief, rechazos, salidas en bruto ni sus retoques). Los
    datos de la 1.0.0 ya no se leen: actualiza antes con la 3.0.0.
  • Coste de la cadena: sin briefs. Ahora suma las recetas de las referencias enviadas como
    imagen, como ya decía la interfaz.

Cambiado

  • Prompts más precisos (Paso 32, B-054, B-094 a B-097). El PROMPT_ARCHITECT recibe más
    contexto: el resumen del análisis de cada referencia, el historial de la imagen de partida
    (también sus retoques) y las generaciones anteriores de la etapa. Ve las imágenes con más
    detalle y sigue unos criterios comunes:
    • medidas estándar de mercado cuando faltan o no cuadran, siempre como aproximadas;
    • dudas resueltas como un interiorista;
    • distribución de izquierda a derecha;
    • prompts más largos en frases completas;
    • un repaso final antes de responder.
  • PROMPT_ARCHITECT_TIMEOUT_S (nuevo, 300 s por defecto) y tope de salida de 32 000 tokens:
    con razonamiento high, el prompt de bocetos superaba el tope anterior y rozaba el timeout
    general.
  • Costes IA: un clic fuera del registro de llamadas oculta el detalle de la llamada
    seleccionada (Paso 38, B-106).
  • Costes contrastados con la factura de Azure del 24 al 27/10 (Paso 39, B-098): se estima con
    los precios de lista tal cual, sin el factor de ajuste (0,98463), para que la factura quede
    siempre por debajo. Las estimaciones y los resúmenes de la interfaz se muestran al céntimo
    hacia arriba     (el umbral de confirmación de 0,20 € se compara con ese importe); el registro de
    llamadas, su detalle, el CSV y la API conservan el importe exacto. Costes orientativos del
    README y de la web al día.

Corregido

  • La estimación junto a cada botón ahora sigue las opciones elegidas: variantes y calidad en
    Bocetos, calidad en Composición y resolución en Render final. Antes mostraba siempre la de los
    valores por defecto; la confirmación ya calculaba bien (Paso 38, B-104).
  • Llamadas con error: figuran a 0 €, salvo los tokens que el modelo llegara a consumir (una
    respuesta incompleta sí se cobra). Un tiempo agotado del render final se estimaba con sus
    imágenes de referencia y Azure no lo cobra; el aviso de Costes IA lo explica (Pasos 38 y 39,
    B-105).
  • Render final: cada imagen de referencia se estima por los megapíxeles de su tamaño real
    (como factura Azure), no como 1 MP; la estimación junto a los botones tiene en cuenta la imagen
    de partida (unos 0,09 € desde una composición y 0,11 € desde otro render, a 4 MP). La
    auditoría se estima en 0,30 € (la mayor medida, 0,27 €) (Paso 39).
Assets 2
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