About Me Platform
Una plataforma editorial para transformar más de 18 años de trayectoria, proyectos y evidencia dispersa en contenido estructurado, publicable y consultable.
Resumen
About Me Platform no nace como una landing. Es un producto editorial y técnico que convierte una trayectoria distribuida entre CV, repositorios, respaldos, capturas y proyectos en una fuente de verdad mantenible.
Payload organiza el contenido; Next.js lo publica; los paquetes compartidos conectan UI, tokens e IA. El resultado sirve al portafolio, al timeline profesional y a un corpus preparado para consultas RAG con trazabilidad.
01De CV estático a fuente de verdad
La trayectoria profesional existía, pero no como sistema. CV, capturas, repositorios, backups, documentos y proyectos contaban partes distintas de una historia de más de 18 años. La oportunidad era convertir ese archivo disperso en una base editorial viva, con contexto, evidencia y capacidad de evolucionar.
Una trayectoria profesional extensa no necesita otra página estática: necesita una fuente de verdad capaz de conservar contexto, evidencia y criterio editorial.
- Los hechos, la memoria personal y el material confidencial necesitaban fronteras editoriales claras.
- Proyectos y experiencias debían actualizarse desde una fuente mantenible, no desde páginas duplicadas.
- El contenido ES/EN, el SEO y la evidencia requerían consistencia sin perder matices por locale.
- La información debía quedar preparada para RAG sin publicar notas privadas ni fuentes locales.
02La dispersión también es un problema de producto
Sin un modelo de contenido, cada actualización obligaba a reconciliar piezas aisladas. Mantener equivalencia entre idiomas, distinguir lo público de lo privado y reutilizar evidencia en el portafolio, el timeline o una respuesta asistida por IA se volvía lento y frágil.
03Contenido estructurado, presentación reutilizable
La solución es una aplicación Next.js + Payload donde páginas, proyectos y experiencias son documentos relacionados. Los bloques permiten componer sin hardcodear; los adaptadores traducen el CMS a contratos de UI; i18n, SEO, drafts y live preview convierten la edición en un flujo de publicación real.
content sources
-> Payload collections + blocks
-> localized adapters
-> Next.js routes
-> portfolio + timeline + RAG corpus04Un producto operable, no una demo
El monorepo separa la aplicación web de UI, tokens, IA y configuración compartida. Incluye media local o Firebase/GCS, emuladores, rutas localizadas, sitemaps, formularios, pruebas Playwright y Vitest, además de utilidades para migrar, auditar, reparar y sincronizar contenido.
Arquitectura y decisiones
01. Contenido como datos
Experiencias, proyectos, evidencia y visibilidad se modelan como datos estructurados. Una misma fuente puede alimentar página pública, timeline, materiales de carrera y corpus RAG sin reescribir la historia en cada canal.
02. CMS basado en bloques
Payload conserva la autoridad editorial y el sistema de bloques controla la composición. El template define una jerarquía estable; la zona dinámica permite extender casos técnicos sin convertir cada proyecto en un componente nuevo.
03. Diseño conectado al código
Sketch y Stitch apoyan exploración y dirección visual; los tokens W3C pasan por Style Dictionary y terminan como variables consumidas por Tailwind y el paquete UI. La referencia visual evoluciona sin romper la fuente de contenido.
04. Publicación bilingüe y encontrable
Campos localizados, rutas canónicas ES/EN, drafts, live preview, sitemaps, redirects y metadatos SEO forman parte del producto editorial. La traducción conserva estructura, pero se audita por documento para evitar equivalencias automáticas pobres.
05. Media con ruta de recuperación
El sistema admite filesystem y Firebase/GCS, emulador y variantes optimizadas. Las utilidades de auditoría, reparación, regeneración y backfill tratan los archivos como un activo operable, no como enlaces imposibles de reconstruir.
06. IA con contexto y límites editoriales
Ask AI y el corpus RAG reutilizan contenido curado, con trazabilidad y separación entre datos públicos y privados. La IA se integra al flujo de investigación y consulta; no sustituye la validación de fuentes ni convierte el roadmap en capacidades ya entregadas.
07. Calidad operativa
Pruebas de integración y e2e, scripts de migración, auditorías y verificaciones visuales reducen el costo de evolucionar CMS, locales y media. El criterio es poder cambiar contenido y estructura con una forma clara de comprobar el resultado.
Evidencia y registros
Caso editorial en cinco láminas: problema, sistema de contenido, arquitectura del producto y valor profesional demostrado.
Documento especializado sobre Ask AI: ejecución real, pipeline RAG, citas, controles operativos y arquitectura multi-proveedor.
Registro técnico del flujo design-to-code, publicación bilingüe, media, pruebas y estado de gobernanza del sistema.