francisco_dev

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un patrón que me está sirviendo con agentes de IA en proyectos grandes:

objetivo → cambio chico → validación → guardar decisiones → seguir

pedir 20 cosas juntas y revisar al final suele salir caro.
cuanto más autónomo el agente, más corto tiene que ser el feedback loop.

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el objetivo no es tener un dashboard lleno de numeritos.

la idea es cruzar:
cansancio + RPE + carga + sueño
y que esa data ayude a detectar fatiga antes de que explote.

conectar el SDK es una parte.
hacer útil la data es el verdadero laburo.

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integrando una pulsera a una app de wellness me apareció un problema bastante real:

la data cruda no alcanza.

sueño, pasos, HRV, ritmo cardíaco… todo suma, pero si lo mostrás tal cual viene termina siendo ruido.

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lo que estoy armando es una capa intermedia para no depender directo del SDK:

pulsera → adapter → modelo interno → DB

ahí normalizo unidades, valido timestamps, evito duplicados y transformo el payload en algo que mi app entienda siempre igual.