Retrato de Dennys Heras

Construyo sistemas con IA que se explican y se auditan.

7 años en fibra óptica
Remoto · UTC-5 · Español nativo · Inglés B1

Código

$ cat ruleset.v1.json
{ "id": "R-02",
  "name": "intentos-en-rafaga",
  "action": "Limit", "limitMinutes": 15,
  "condition": { "type": "burst",
    "min": 10, "maxWindowSeconds": 60 } }

$ audit ejemplo-estatico
regla       R-02 v1.0.0
decisión    Limit
usó         cuenta, intentos fallidos,
            ventana de tiempo
no usó      nombre, nacionalidad, idioma,
            tipo de dispositivo, género,
            IP de origen
revisión    PendingReview

Datos reales de la demo: el conjunto de reglas público y el ejemplo de auditoría estático.

Trabajo en producción

Bot de Telegram para técnicos de un ISP. Sitio de campeonatos infantiles para un cliente.

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Demo en vivo

Una decisión automatizada, con la regla usada, la explicación y su auditoría.

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De la fibra a la IA

Siete años en redes de fibra óptica, donde las cosas tienen que funcionar en campo.

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Cómo trabajo

Personas

  1. Primero la prueba, después el código.
  2. Nada se da por hecho sin evidencia: una salida, una prueba en verde.
  3. Revisión adversarial de seguridad, pruebas y corrección antes de publicar.
  4. Solo datos reales. Lo que no tengo queda marcado como pendiente; nunca cifras ni logros inventados.
  5. Commit y publicación los autorizo yo. Ningún agente publica solo.
  6. Cada decisión queda escrita: fecha, alternativas y motivo.
  7. Ningún flujo iniciado por un visitante llama a un modelo de IA.

Máquinas

# Working rules (llms.txt format)
- Primero la prueba, después el código.
- Nada se da por hecho sin evidencia: una salida, una prueba en verde.
- Revisión adversarial de seguridad, pruebas y corrección antes de publicar.
- Solo datos reales. Lo que no tengo queda marcado como pendiente; nunca cifras ni logros inventados.
- Commit y publicación los autorizo yo. Ningún agente publica solo.
- Cada decisión queda escrita: fecha, alternativas y motivo.
- Ningún flujo iniciado por un visitante llama a un modelo de IA.

Interés

Deportes: jiu-jitsu

También he hecho triatlón y pistas de obstáculos (ciclismo, natación y pista), pocas veces, no de forma constante.

¿Y si dentro de unos años pudiéramos conectar el cerebro a la IA y potenciar lo humano? No sé si será posible. Creo que sí. (Una idea, no una capacidad.)

Demo en vivo: una decisión automatizada, explicada

Un clic simula un acceso sospechoso. El sistema decide, explica por qué, muestra la regla que usó, guarda una pista de auditoría completa y te deja tomar el control.

Probar la demo

La fábrica de software con agentes

Así construyo: un orquestador reparte el trabajo en tareas delegadas con límites, cada resultado pasa por una revisión automática y una persona verifica lo que reportan los agentes.

Diagrama de la fábrica de software con agentesCinco pasos en fila: orquestador, tareas delegadas con límites, revisión automática, túnel y acceso con Cloudflare, verificación humana.OrquestadorTareas delegadasRevisión automáticaTúnel y accesoVerificación humana
  1. OrquestadorOrquestador de Claude Code en una laptop con Ubuntu.
  2. Tareas delegadasCada tarea tiene límites explícitos: qué puede tocar y qué no.
  3. Revisión automáticaCada resultado se revisa de forma automática antes de aceptarse.
  4. Túnel y accesoEl acceso remoto pasa por un túnel de Cloudflare con control de acceso.
  5. Verificación humanaUna persona verifica lo que reportan los agentes. Un informe no se toma como prueba.

La evidencia pública (repositorio, capturas) está en preparación.

Cómo trabajo con IA

Lo importante no es usar IA, sino gobernarla. Estas son las reglas con las que trabajo, cortas y comprobables.

  1. Primero la prueba, después el código.
  2. Nada se da por hecho sin evidencia: una salida, una prueba en verde.
  3. Revisión adversarial de seguridad, pruebas y corrección antes de publicar.
  4. Solo datos reales. Lo que no tengo queda marcado como pendiente; nunca cifras ni logros inventados.
  5. Commit y publicación los autorizo yo. Ningún agente publica solo.
  6. Cada decisión queda escrita: fecha, alternativas y motivo.
  7. Ningún flujo iniciado por un visitante llama a un modelo de IA.

Este sitio se diseñó primero como especificación. El diseño, el plan y el registro de decisiones están escritos antes del código.

Trabajo demostrado

Cada ítem está marcado en producción o en desarrollo, nada más.

En producción

Bot de Telegram · Caja Cercana

Desarrollo y puesta en producción (2025) de un bot de Telegram para técnicos de un ISP que encuentra la caja de red más cercana a su ubicación. Hoy se usa internamente en la empresa. Python, SQLite, pytest.

Repositorio: por confirmar

En producción

Super Gol Kids

Plataforma de campeonatos de fútbol infantil. Sitio público de un cliente; yo desarrollé el sitio.

Visitar el sitio

En desarrollo

Naunturia

Proyecto en desarrollo.

En desarrollo

Bot de Telegram · Registro de cajas

Registra cajas de red desde el campo, con ubicación y evidencia, para construir un inventario técnico más confiable.

Repositorio

En desarrollo

Bot de Telegram · Reportes Telecom

Reportes técnicos de telecomunicaciones desde Telegram: incidencias, inspecciones y seguimiento.

Repositorio

En desarrollo

Sistema contable · React + Flask

Sistema contable web con panel financiero, clientes, proveedores, inventario, facturas, nómina y asientos contables. MySQL.

Repositorio

En desarrollo

Fútbol Manager

Aplicación web para gestionar partidos, equipos y jugadores, con filtros, perfiles y estadísticas.

Repositorio

En desarrollo

HARDLOCK · Android/Kotlin

Proyecto Android en Kotlin; su alcance está pendiente de documentar.

Repositorio

Capacidades

Agrupadas por lo que sé hacer. "Demostrado" significa que hay prueba arriba; "declarado" significa que lo uso pero aún no hay prueba pública.

Bots y automatización

Demostrado

  • Python
  • Bots de Telegram
  • SQLite
  • pytest

Declarado

  • Webhooks
  • APIs REST

Sistemas con IA

Declarado

  • APIs de LLM
  • Claude
  • OpenAI
  • Gemini
  • Whisper
  • Agentes de IA

Datos y back end

Demostrado

  • SQLite

Declarado

  • PostgreSQL
  • MongoDB
  • Go
  • Node.js

Operaciones

Declarado

  • Docker
  • Cloudflare
  • Linux
  • SSH
  • Git y GitHub

Trayectoria

  1. 7 años en el campo trabajando con fibra óptica.
  2. Ahí me topé con problemas que el software podía resolver.
  3. Aprendí Python para resolverlos yo mismo.
  4. Hoy construyo sistemas con IA que se explican y se auditan.

Criden

Para negocios y páginas web: Criden. Es un producto aparte de este sitio. Enlace próximamente.

Contacto

  • Correo: [email protected]
  • LinkedIn · GitHub
  • Descargar CV (PDF)
  • Busco trabajar con inteligencia artificial: diseñar y construir sistemas con control humano.
  • Interés a largo plazo: cómo se relaciona la IA con el cerebro humano. Es un interés, no una capacidad demostrada.
  • Remoto, desde cualquier parte del mundo. · UTC-5
  • Español: nativo. Inglés: B1.
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