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Raphael Fernandes
25 de jul de 20263 min de lecturaEspañol

Mis notas se reescriben solas cada noche

Un sistema de conocimiento corriendo en casa que destila el día en una wiki que mis asistentes pueden citar. Qué hace, cuánto cuesta y dónde todavía molesta.

En marzo perdí dos días rehaciendo una decisión que el equipo ya había tomado en noviembre. El razonamiento existía. Lo había escrito en su momento, en una nota que nunca volví a abrir, en una app que dejé de usar en febrero.

Fue la cuarta o quinta vez. Guardar nunca fue mi problema, tengo miles de notas. El problema es que una nota sirve recién en el momento, meses después, en que cambia lo que decidís, y para entonces ya te olvidaste de que existe.

Así que dejé de tratar eso como archivo y empecé a tratarlo como materia prima.

Cómo funciona

Todo corre en una Mac mini en mi departamento. Es una decisión de privacidad, no de presupuesto: ahí están mi trabajo, mis planes y conversaciones que no pegaría en el servicio de otra empresa.

Lo que entra llega como markdown a dos repositorios git, uno personal y otro profesional, sin mezcla. Eventos de la agenda, tickets, notas de reunión, conversaciones guardadas. Nada sofisticado, son archivos.

A las dos y media de la mañana un proceso se despierta, lee lo que llegó ese día y actualiza una wiki. Una página por persona, por proyecto, por decisión, por tema. Lo importante es que reescribe esas páginas en vez de ir apilando texto abajo. La página de un proyecto no es el registro de todo lo que se dijo alguna vez sobre él. Es lo que es cierto sobre ese proyecto esta mañana, con las contradicciones resueltas y lo viejo afuera.

Los enlaces entre páginas van a una tabla en Postgres, así puedo preguntar qué decisiones salieron de qué proyecto, o en qué tocó determinada persona. Cuando pregunto algo, la respuesta viene con enlaces a las páginas que usó. Si la respuesta está mal, corrijo la página, y todas las respuestas siguientes mejoran.

Ese último ciclo es lo que justifica mantener esto andando. Buscar sobre una pila de notas te devuelve las notas. Reescribir te devuelve un resumen que mejora mientras dormís.

La parte que no esperaba

El repositorio profesional armó una sección que yo no diseñé. Cada funcionalidad que construí o lideré terminó con su propia página: qué era, cuál fue mi rol, qué se entregó. No me senté a armar un portfolio. El proceso de la madrugada lo hizo como efecto secundario de leer mis tickets.

Cuando llegó la evaluación anual, el material ya estaba, con fechas y enlaces. Me ahorró un fin de semana y quedó más honesto que la versión que habría reconstruido de memoria.

Lo que cuesta

Dos cosas, y las dos son reales.

La síntesis corre todas las noches en un modelo intermedio y una vez por semana en uno más fuerte, que busca contradicciones entre páginas. En esa pasada semanal se va la mayor parte del gasto, y es justo la que mantendría si tuviera que sacar una.

El otro costo es la confianza. Un sistema que reescribe tus propias palabras puede reescribirlas mal. Markdown en git es lo que hace eso soportable: cada pasada es un commit que puedo comparar y revertir. Leí esos diffs los primeros dos meses. Hoy los miro una vez por mes, y revertí tres.

Si vas a armar uno

Empezá por el ciclo que lee, no por las herramientas que capturan. Capturar es un problema resuelto y lo hace cualquier app. Es del lado de la lectura donde estos sistemas se mueren.

Mantené los repositorios separados. Mezclar conocimiento personal y de trabajo parece eficiente por unos días, hasta que un asistente contesta una pregunta sobre un colega con algo de tu vida privada.

Usá archivos comunes. Sin ataduras a una base de datos, sin exportador que mantener, y todo sobrevive a la herramienta que estés usando este año.

Hoy armo esto para otra gente, casi siempre con la misma queja que tenía yo. El discurso sale demasiado fácil, lo cual es señal de alarma, así que va la versión honesta: fueron cuatro intentos en dos años hasta llegar a uno que sigo usando.

Escrito porRaphael FernandesGerente de ingeniería y consultor. Ayudo a equipos a poner producto en pie y a sacarle trabajo real a la IA.
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