
# Con que me quedo
Fspeak esta copado pero no tengo claro si voy a implementar cosas con ia. (capaz transcripciones de reuniones podria ser??).

Eco y Outfit tienen buena pinta, Outfit al estar enfocado a un publico femenino podria tener más exito.

# Ideas
## 📸 **"Fomito" — App para recuperar el ritual de la fotografía análoga en la era digital**

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### El problema

Hoy sacamos 200 fotos por semana y no miramos ninguna. Todo queda enterrado en el rollo infinito de la galería del celular. La fotografía perdió el ritual, la anticipación y el valor que tenía cuando cada foto costaba algo.

### La propuesta

Una app que simula la experiencia de una cámara desechable o análoga dentro del celular. Cada "rollo" tiene un límite de fotos — 24 o 36 — y **no podés ver ninguna hasta que lo "revelás"** después de un tiempo definido. Sacás las fotos, esperás, y después las vivís todas juntas como si abrieras un regalo.

### Cómo se siente usarla

- Comprás un rollo virtual — 24 fotos, 7 días para revelarlo
- Sacás tus fotos sin poder verlas inmediatamente
- Cuando se cumple el tiempo, la app te avisa que tu rollo está "listo"
- Las ves todas juntas con una estética análoga, con grano, luz y color de época
- Las compartís como álbum completo, no como fotos sueltas

### Por qué engancha

Devuelve algo que la fotografía digital mató — **la sorpresa, la paciencia y el valor de cada foto.** Sabés que tenés 24 tiros, entonces pensás antes de sacar. Y cuando revelás, cada imagen tiene peso porque la esperaste.

### Modelo de ingresos

- Rollos gratuitos limitados por mes, compra de rollos extra
- Filtros y estéticas de época como compras dentro de la app
- Impresión física del rollo revelado enviada a tu casa

## 📱 **"Eco" — Tu diario personal que te entiende**

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### El problema

Todo el mundo quiere escribir un diario pero nadie lo mantiene. La página en blanco es intimidante, no sabés por dónde empezar, y después de tres días lo abandonás. Las apps de journaling que existen son frías — una caja de texto vacía con buena tipografía y nada más.

### La propuesta

Un diario personal donde la IA actúa como un interlocutor silencioso. No te psicoanalizás, no te da consejos — simplemente **te hace la pregunta correcta para que vos solo encuentres lo que querés decir.**

### Cómo se siente usarla
    
Abrís la app, escribís "hoy fue raro" y Eco te pregunta *"¿raro en qué sentido, algo pasó o fue más una sensación?"* Vos respondés, él sigue tirando del hilo suavemente. Al final de 10 minutos tenés una entrada de diario real sin haber sentido que estabas escribiendo un diario.

### Lo que la hace especial
    
- **No te juzga, no te aconseja** — solo escucha y pregunta
- **Resumen semanal** — al final de la semana te muestra patrones, temas recurrentes y cómo evolucionó tu estado de ánimo sin que vos lo hayas notado
- **Memoria larga** — recuerda lo que contaste hace tres meses y a veces lo conecta con algo que estás viviendo ahora
- **Modo voz** — podés hablar en lugar de escribir, ideal para cuando llegás cansado

### Modelo de ingresos

Freemium — básico gratis, memoria larga y resúmenes avanzados en premium.

## 🪞 **"Outfit" — Tu armario inteligente que te dice qué ponerte**

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### El problema

Tenés el placard lleno y "nada para ponerse". Cada mañana perdés 15 minutos mirando ropa sin decidir nada, terminás con lo mismo de siempre y hay prendas que compraste hace un año con la etiqueta puesta todavía.

### La propuesta

Fotografiás tu ropa una sola vez y la IA arma tu armario digital. Desde ahí, cada mañana te sugiere outfits completos según el clima del día, lo que tenés planeado y lo que no usaste hace tiempo.

### Cómo se siente usarla

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Lunes, 7am, 12 grados, reunión a las 10

Outfit: "Pantalón beige + camisa azul + zapatillas 
blancas. Llevá la campera negra por si refresca."
```

Y si no te convence, deslizás y te da otra opción con lo que ya tenés — no te sugiere comprar nada nuevo.

### Lo que la hace especial

- **Detecta lo que nunca usás** — y te lo recuerda para que le des una oportunidad
- **Modo evento** — "tengo un casamiento semi formal" y arma el look completo
- **Aprende tu estilo** — con el tiempo entiende que nunca usás lo que le recomienda los lunes y ajusta
- **Sin publicidad de ropa** — no te vende nada, solo trabaja con lo que ya tenés

### Modelo de ingresos

Freemium — armario de hasta 30 prendas gratis, ilimitado y funciones avanzadas en premium.

## 🗣️ **"FSpeak" — Plataforma de comunicación en tiempo real minimalista y descentralizada**

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### El problema

Discord empezó siendo simple y se convirtió en un monstruo. Lento, pesado, lleno de features que nadie pidió, con una CDN centralizada que guarda todo lo que mandás y servidores que dependen completamente de que Discord como empresa siga existiendo. Si cerrás la app y abrís un server viejo, está todo ahí — en los servidores de ellos, no tuyos.

### La propuesta

Una plataforma de comunicación que separa lo que Discord mezcló. Texto liviano tipo IRC, voz tipo Mumble, y los archivos en **tu propia nube** — Google Drive, S3, lo que ya tenés. FSpeak no almacena nada. Solo conecta.

### Cómo se siente usarla

Abrís un servidor desde el cliente web, creás canales de texto y canales de voz. El texto viaja directo entre clientes como IRC. La voz es baja latencia como Mumble. Si alguien quiere compartir una imagen, la sube a su propia nube y FSpeak pega el link — con preview si querés, sin CDN propia de por medio.

### Lo que lo hace diferente

- **Sin CDN propia** — vos controlás dónde viven tus archivos
- **Liviano de verdad** — corre bien hasta en una laptop del 2014
- **Open source** — podés hostearlo vos mismo si querés
- **Sin bloat** — no hay store, no hay juegos, no hay perfiles animados de pago
- **Cliente web primero** — no instalás nada, entrás y ya está

### Stack técnico

| Capa                 | Tecnología                                |
|----------------------|-------------------------------------------|
| Texto en tiempo real | WebSockets + protocolo IRC adaptado       |
| Voz                  | WebRTC inspirado en Mumble                |
| Archivos             | Integración con APIs de nube del usuario  |
| Cliente              | Web app liviana, sin Electron             |
| Hosting propio       | Docker, un comando y levantás tu servidor |

### Modelo de ingresos

- Hosting gestionado para quienes no quieren autohostear
- Plan premium para comunidades grandes con más canales y mejor calidad de voz
- Open source con soporte pago para empresas que lo quieran usar internamente

## 🔧 **"Depósito" — Sistema de gestión para repuesteras con IA visual**

### El problema

En una repuestera mediana hay miles de repuestos almacenados en estantes, cajones y depósitos. El empleado nuevo tarda semanas en aprender dónde está cada cosa. Cuando entra un pedido urgente, alguien tiene que ir físicamente a buscar algo que "debería estar en el estante 4 pero capaz lo movieron". El inventario en papel o Excel dice que hay stock pero la pieza no aparece. Y cuando entra un repuesto nuevo, nadie sabe bien dónde meterlo.

### La propuesta

Un sistema de gestión interno para repuesteras que usa una cámara fija en el depósito y visión por computadora para **saber exactamente dónde está cada repuesto en todo momento**, sin códigos de barra, sin escáneres y sin que el empleado tenga que registrar nada manualmente.

### Cómo funciona el núcleo del sistema

```
Cámara fija dentro del depósito
        │
        ▼
IA mapea visualmente cada estante, cajón y zona
        │
        ▼
Cuando entra un repuesto nuevo, el empleado lo ingresa en el sistema y lo coloca donde la IA encuentre un espacio en blanco (la ia tiene acceso a la camara)
        │
        ▼
Sistema registra qué pieza es y en qué 
posición física quedó almacenada
        │
        ▼
Cuando alguien busca esa pieza, el sistema 
dice exactamente dónde ir a buscarla
        │
        ▼
Cuando la retiran, la cámara lo detecta 
y actualiza el stock automáticamente
```

### Las tres pantallas del sistema

**Pantalla de mostrador — para el vendedor:**
- Buscás por código, nombre o descripción
- El sistema te devuelve ubicación exacta — *"Estante B, cajón 3, fila del medio"*
- Si hay más de una unidad, te dice cuántas y dónde están cada una
- Si no hay stock, sugiere equivalentes compatibles que sí hay

**Pantalla de depósito — para quien va a buscar:**
- Vista del mapa visual del depósito con la pieza resaltada
- Flecha o indicador de en qué zona física está
- Confirmación de retiro con un toque — sin escáner, sin papel

**Panel de gestión — para el dueño:**
- Stock en tiempo real actualizado por la IA
- Alertas de repuestos que están por agotarse
- Historial de movimientos — qué salió, cuándo y quién lo retiró
- Mapa de calor del depósito — qué zonas se usan más y cuáles están ocupadas con cosas que no rotan

### El sistema de visión en detalle

La parte técnica más interesante es cómo la IA aprende el depósito sin necesidad de etiquetar cada estante manualmente.

**Fase de setup — una sola vez:**

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Se instala una o varias cámaras fijas
        │
        ▼
El sistema hace un escaneo inicial del espacio vacío
        │
        ▼
Genera un mapa 2D del depósito automáticamente
        │
        ▼
El operador nombra las zonas en pantalla — 
"esto es estante A", "esto es el cajón grande"
        │
        ▼
Sistema listo — desde ahora aprende solo
```

**Fase de operación — día a día:**

Cuando llega mercadería nueva el empleado la muestra frente a la cámara. La IA intenta identificar la pieza por su forma, código visible o contexto. Si no la reconoce con certeza, le pide al empleado que confirme el código — una sola vez. Después de eso la recuerda para siempre. Cuando el empleado la coloca en un estante, la cámara registra la posición y la asocia a esa pieza en el mapa interno.

### Stack tecnológico

| Componente               | Tecnología                   | Por qué                                                                |
|--------------------------|------------------------------|------------------------------------------------------------------------|
| Visión por computadora   | YOLOv8 fine-tuneado          | Rápido, corre en hardware modesto, ideal para detección en tiempo real |
| Reconocimiento de piezas | CLIP + base de datos propia  | Identifica piezas por similitud visual sin necesitar etiqueta exacta   |
| Backend                  | Python + FastAPI             | Natural para ML, fácil de integrar con los modelos de visión           |
| Base de datos            | PostgreSQL + PostGIS         | Para almacenar posiciones espaciales dentro del depósito               |
| Cliente web              | React                        | Pantalla de mostrador y panel de gestión                               |
| Hardware mínimo          | PC normal + cámara IP de $30 | No requiere inversión en hardware especial                             |
| Procesamiento            | Local en la repuestera       | Sin dependencia de internet para funcionar                             |

### Lo que NO requiere

- ❌ Códigos QR en cada repuesto
- ❌ Escáneres de mano
- ❌ Que el empleado registre cada movimiento manualmente
- ❌ Internet para funcionar — todo corre local
- ❌ Reformar el depósito — se adapta a como ya está organizado

### Modelo de ingresos

| Fuente                  | Descripción                                                     |
|-------------------------|-----------------------------------------------------------------|
| Licencia mensual        | Por repuestera, según tamaño del depósito y cantidad de cámaras |
| Setup e instalación     | Servicio único de configuración inicial del sistema             |
| Soporte y mantenimiento | Plan mensual para actualizaciones del modelo de visión          |
| Hardware opcional       | Kit de cámaras preconfiguradas para simplificar la instalación  |
    
### Por qué es viable ahora

Los modelos de visión por computadora como YOLO llegaron a un punto donde corren en tiempo real en una PC de escritorio normal sin GPU dedicada. Una cámara IP decente sale menos de $30. El costo de infraestructura para montar esto hace tres años era prohibitivo — hoy no lo es. Y el problema que resuelve existe en cada repuestera del país desde siempre.

