Doktor Whatson
@DoktorWhatson · ~420k suscriptores · Vídeo ensayo, cadencia variable, 10–30 min
Ver el canalQuería hacer más vídeos de explicación y perder menos horas en PDFs. Es exactamente lo que pasa ahora.
↳ El problema
Cada vídeo del canal parte de una síntesis de literatura: papers académicos, reportes regulatorios y educativos, newsletters de colegas y notas personales en Obsidian. La media — medida por el propio creador — era de 10 horas de investigación por cada vídeo de 25 minutos. A esto se sumaba una hora de book-keeping para trackear correctamente las citas inline. El resultado: dos vídeos al mes en vez de los cuatro que la audiencia pedía. El backlog de ideas nunca se vaciaba.
↳ Qué hemos construido
Construimos un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) a medida que ingiere automáticamente las fuentes — saved searches académicas vía API, una carpeta de PDFs temáticos, el inbox donde aterrizan las newsletters seleccionadas, y el vault de Obsidian vía export markdown. Dado un tema, el sistema produce un brief estructurado: executive summary, key findings numerados, citas inline con referencia exacta a la página del PDF de origen, y una sección "gaps" que señala dónde hace falta investigación manual adicional. Hospedado en un VPS de Hetzner en Alemania (compatible con RGPD), sin datos que salgan de la UE.
↳ Stack técnico
- Python
- LangChain
- Qdrant
- OpenAI GPT-4
- Hetzner Cloud (DE)
↳ Los números
Investigación por vídeo
Antes
~10 h
Después
~2 h
Vídeos publicados al mes
Antes
2
Después
4
Citas inline trackeadas
Antes
manuales
Después
automáticas
Coste infraestructura mensual
Antes
—
Después
€18 VPS
↳ Qué dice Doktor Whatson
Nunca lo pensé como un "AI replacement". Lo pensé como un becario paciente que me prepara el brief mientras pienso cómo explicar la cosa. El brief llega, lo corrijo a medias, y el guion ya está prácticamente escrito. Es otra forma de trabajar.
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