Klipost: IA Generativa y Orquestación Visual

Sistema B2C de micro-aprendizaje impulsado por un sofisticado canal generativo, diseñado para extraer conocimiento profundo y generar contenido visual altamente destilado a partir de video crudo. 🧠 Bucle de Autocorrección con IA (Ciclos de Retroalimentación): El sistema central orquesta un flujo asíncrono extremo. Un transcriptor (Groq) lee el video de entrada y envía el contexto a DeepSeek para generar un modelo semántico en diagrama de Mermaid. Luego, Qwen VL visualiza el diagrama generado y arroja observaciones correctivas de vuelta a DeepSeek, forzando múltiples iteraciones hasta lograr la coherencia cognitiva máxima. ⚡ Arquitectura Backend Nativa en la Nube (Quarkus + AWS SQS): Desarrollado íntegramente sobre un núcleo reactivo en Quarkus y almacenaje relacional PostgreSQL. Las operaciones pesadas y de carga de archivos largos hacia AWS S3 están completamente orientadas a eventos mediante Amazon SQS, evadiendo la congestión y permitiendo escalabilidad inmediata bajo alta demanda. 🎨 Manipulación Fractal del Conocimiento (React Flow y Remotion): El esquema optimizado se envía a una topología Frontend en Next.js (SSR), donde el usuario tiene control total a nivel nodo-grafo en un lienzo de React Flow (asistido con elkjs para diseños automáticos espaciales), culminando en la exportación dinámica asistida por Remotion y FFmpeg.