La Inversión
Completé formación profesional de editor, terminé cinco cursos de escritura, obtuve una cualificación en medios impresos y digitales, y estudié muchos materiales de edición. Invertí significativamente en mi educación. No estaba satisfecho de que este conocimiento simplemente estuviera en un disco o estante sin uso práctico.
Así que hice un experimento: ¿puede este conocimiento convertirse en un sistema funcional? No solo una IA que da consejos genéricos, sino una herramienta que entrega retroalimentación estructurada basada en fuentes específicas — las que conozco y en las que confío.
Antes / Después
Antes: Grammarly marca voz pasiva → la corrige → acepto → no entiendo por qué la voz pasiva es un problema → sigo cometiendo el mismo error.
Después: WriteRAG dice: "Escribiste 'se cometieron errores' — voz pasiva. Regla: Strunk & White, Elemento 14: Usa la voz activa. Por qué: La pasiva oculta responsabilidad y debilita la escritura. Mejor: 'Cometí errores.'" → Realmente entiendo el principio.
Impacto: 85% de precisión detectando violaciones. 18 categorías de reglas derivadas de 10+ libros. Dominé "muestra, no digas" después de siete repeticiones — ahora lo detecto yo mismo, sin la herramienta.
Cómo Funciona
Paso 1: Extraje reglas de 10+ libros profesionales de escritura, añadí notas de cursos en técnica narrativa, y organicé el material en 18 categorías. Cuando envías un borrador, la IA muestra exactamente QUÉ regla violaste (con cita del libro o módulo del curso específico) y POR QUÉ importa. Las reglas se interiorizan mediante repetición — típicamente en 5–7 iteraciones.
Paso 2: Envías tu texto a un bot de Telegram. La IA encuentra qué reglas aplican a tu texto. Si escribes "La pelota fue lanzada por Juan," coincide con la regla de "voz pasiva."
Paso 3: Devuelve: "Regla violada: Usa voz activa (Strunk & White, p.18). Problema: 'fue lanzada por' es pasiva. Por qué importa: La activa es más directa y fuerte. Corrección: 'Juan lanzó la pelota.' Ejemplo: [muestra versiones buena/mala]."
Resultado: Aprendes principios de escritura de fuentes profesionales, no consejos genéricos de IA. Rastreas patrones: "Violas 'muestra, no digas' el 80% del tiempo — aquí está por qué importa."
Arquitectura Técnica
1. Construcción de la Base de Conocimiento:
- Seleccioné las mejores fuentes de escritura: On Writing Well, Bird by Bird, The Elements of Style, Save the Cat, cursos de narrativa
- Creé reglas de extracción personalizadas para cada fuente — 18 categorías de reglas
- Categorías primarias (4–6): claridad, estructura, voz/tono, muestra no digas, ritmo, diálogo
- Categorías secundarias: personaje, conflicto, descripción, transiciones, ganchos de apertura, etc.
- Cada regla está estructurada con nombre, categoría, principio, explicación, ejemplos buenos/malos, y recomendaciones
2. Extracción y Estructuración de Reglas:
- Curación manual: leí libros y cursos, destilé reglas discretas y accionables
- Asistencia de IA: Claude ayudó a formalizar reglas de notas de cursos
- Validación de calidad: cada regla probada en muestras de escritura real
- Sin principios vagos — solo reglas que pueden identificarse objetivamente
3. Entrenamiento de Base de Datos Vectorial:
- Creé embeddings para cada regla con OpenAI Embeddings
- Almacenados en Qdrant con metadatos (categoría, fuente, severidad)
- Los embeddings capturan significado: "voz pasiva" encuentra construcciones pasivas; "decir no mostrar" encuentra exposiciones directas
- Entrenado con ejemplos positivos (buena escritura) y ejemplos negativos (violaciones)
4. Pipeline de Análisis de Texto:
- El usuario envía texto → el sistema construye un embedding
- Búsqueda de similitud vectorial encuentra las violaciones de reglas más cercanas en Qdrant
- La IA (Claude) valida coincidencias: "¿Esto realmente viola 'muestra, no digas'?"
- Devuelve una lista clasificada de problemas con puntuaciones de confianza, citas, explicaciones y recomendaciones concretas
5. Aprendizaje Mediante Repetición:
- El sistema rastrea qué reglas violas más frecuentemente
- Construye un "perfil de errores" con el tiempo
- Prioriza retroalimentación: "Sigues diciendo en lugar de mostrar — aquí hay otra instancia"
- Seguimiento de progreso: ve cambios en frecuencia de violaciones semana a semana
18 Categorías de Reglas
Primarias (núcleo):
- Claridad y concisión: elimina palabras innecesarias, usa lenguaje concreto, evita jerga
- Estructura y flujo: organización lógica, unidad de párrafo, transiciones efectivas
- Voz y tono: perspectiva consistente, formalidad apropiada, voz auténtica
- Muestra, no digas: detalle sensorial, revela personaje a través de acción, evita exposiciones directas
- Ritmo: equilibra escena y resumen, varía longitud de oraciones, controla flujo de información
- Activa vs pasiva: prefiere voz activa, identifica pasiva, usa pasiva intencionalmente
Secundarias:
- Diálogo: habla natural, subtexto, atribución
- Desarrollo de personajes: consistencia, motivación, arco
- Conflicto y tensión: riesgos, obstáculos, escalada
- Descripción: detalle relevante, evita volcados de información, equilibrio sensorial
- Ganchos de apertura: captura atención, establece tono, crea preguntas
- Finales: resolución satisfactoria, evita deus ex machina, cierre temático
- …y seis categorías especializadas más
Qué lo Hace Diferente
Cada pieza de retroalimentación cita una página real del libro o módulo del curso (ej., Strunk & White p.18, Bird by Bird cap.3). No "opiniones" de IA, sino sabiduría profesional de escritura por la que has pagado — y luego olvidado. Construye intuición mediante repetición, no dependencia.
Cifras Reales
Rendimiento:
- 18 categorías de reglas de 10+ libros y cursos
- 10–20 segundos por análisis
- 85%+ de precisión identificando violaciones
- Las reglas se quedan después de 5–7 rondas de retroalimentación
Lo Que Realmente Cambió:
- Antes: Grammarly lo corrige; no aprendo "por qué"
- Después: Veo la regla profesional exacta que estoy violando y por qué importa
- Identifiqué una debilidad sistemática: "muestra, no digas"
- Ahora detecto voz pasiva en mi propia escritura sin la herramienta
- Aplico técnicas de escritura conscientemente gracias a la repetición
Valor y Escala
Para: una persona (yo) aprendiendo escritura profesional
Mercado potencial: cualquiera mejorando su escritura — estudiantes, creadores, novelistas, profesionales. 30M+ escritores en Medium, Substack y blogs personales.
Qué enseña: no solo "arregla esto," sino "por qué." Interioriza principios mediante repetición. Descubrí una debilidad que no sabía que tenía ("muestra, no digas"). Ahora detecto voz pasiva yo mismo.
Diferencia clave: Grammarly/ChatGPT crean dependencia. WriteRAG construye independencia — entiende principios y aplícalos por ti mismo.
Habilidades Demostradas
- Curación de contenido y extracción de conocimiento de fuentes profesionales
- Arquitectura RAG (Qdrant + embeddings)
- Sistemas de IA basados en reglas (búsqueda vectorial híbrida + validación)
- Teoría y pedagogía de escritura
- Reconocimiento de patrones y sistemas de aprendizaje
- Diseño de producto para aprendizaje (no solo soluciones rápidas)
- Control de calidad para salidas de IA (capa de validación)
Stack Tecnológico
Tecnologías: Python, Claude 3.5 Sonnet, OpenAI Embeddings, Qdrant, FastAPI
Base de conocimiento: 10+ libros/cursos profesionales, 18 categorías, cientos de reglas discretas
Complejidad: 7/10 (RAG, extracción de reglas, capa de validación, seguimiento de patrones)