Organiza tu rutina, prepara entregas y prueba mejoras en tu propio copiloto. Para la vida personal, el trabajo independiente y la pequeña empresa.
Demostración pública con ejemplos programados. IA real en la versión local. La demostración pública está disponible en portugués, inglés y español.
RSI Copiloto es un sistema de uso individual inspirado en la idea de Jarvis y Hermes: reúne contexto, prepara trabajo y registra el proceso de mejora. El ciclo mejora instrucciones y procesos; no vuelve a entrenar el modelo.
Planificación semanal, estudio y organización de decisiones. Separa lo que sabes de lo que todavía necesitas descubrir.
Propuestas, seguimientos y listas de verificación de entregas. Registra preferencias y condiciones para reutilizar el contexto.
Borradores de atención al cliente, reuniones transformadas en acciones y procedimientos para rutinas repetidas.
La entrega no termina con la respuesta. Registra lo que tuviste que corregir, propone un cambio de instrucción y compara antes de adoptarlo.
La IA produce texto estructurado. Transformar los próximos pasos en tareas, guardar una entrega como memoria y activar una versión son acciones explícitas del operador.
Usted define la misión. La IA propone de una a cinco etapas. Revise el plan y pulse “Aprovar plano e executar primeira etapa” (aprobar el plan y ejecutar la primera etapa). El resultado aparece en la misma misión para su evaluación.
Pulse “Aprovar e executar próxima etapa” (aprobar y ejecutar la siguiente etapa) para continuar utilizando el resultado aprobado y su evaluación. “Corrigir esta etapa” rehace el trabajo actual. Puede pausar, recargar y retomar. Guardar en la memoria es opcional: el historial de la misión ya se conserva.
Una etapa que exige enviar, investigar fuera del sistema, ejecutar código u otra integración aparece como acción manual. El sistema informa que no la ejecutó y espera que registre el resultado real antes de continuar.
Al finalizar, consulte su nota media y la cantidad de correcciones. Pulse “Iniciar LOOP-R desta missão” (iniciar el LOOP-R de esta misión). La IA recibe esas evidencias, analiza las fallas y propone una instrucción candidata. En el laboratorio, compare las versiones, lea las respuestas, registre su evaluación y después promueva.
Las nuevas misiones usan la instrucción promovida. Las ya iniciadas conservan su versión original. Es una mejora supervisada de instrucciones y procedimientos, sin entrenar los pesos del modelo. Los tres casos generales evalúan estructura; no demuestran mejora de calidad ni resultados financieros.
La demostración pública utiliza ejemplos programados. El flujo completo funciona; use la versión local para producir el contenido real de su misión con IA.
La aplicación pública permite probar el flujo. La versión local añade IA real, SQLite y ejecución diaria de rutinas mientras el servidor esté abierto.
Sin cuenta ni clave. Los datos quedan en el navegador; las respuestas siguen un guion fijo identificado. Borrar el almacenamiento elimina tus datos. Exporta una copia de seguridad para conservarlos.
Python 3.11 o más reciente, Git y credencial de OpenRouter. Sin bibliotecas Python adicionales. El servidor acepta conexiones solo desde este equipo.
git clone https://github.com/inematds/rsi-copiloto.git cd rsi-copiloto python3 -m rsi.server
Carga la clave en tiempo de ejecución: OPENROUTER_API_KEY en el entorno o RSI_ENV_FILE apuntando a un archivo existente, fuera del repositorio. El servidor también busca en ~/projetos/openpcbotv2/.env y ~/projetos/wifi/.env. Nunca pongas la clave en la aplicación pública.
RSI_ENV_FILE="$HOME/.config/minhas-credenciais.env" python3 -m rsi.server # El archivo indicado debe contener OPENROUTER_API_KEY. # Para ajustar el modelo y el límite diario: RSI_MODEL=openai/gpt-5.4-nano RSI_DAILY_CALLS=30 python3 -m rsi.server
Modelo predeterminado: openai/gpt-5.4-nano mediante OpenRouter. Hasta 2.400 tokens de salida por llamada. Límite predeterminado: 50 intentos por día UTC, incluidos los fallidos. Es un límite de llamadas, no un tope monetario. El panel muestra tokens y coste cuando el proveedor los informa.
Empieza por una solicitud pequeña que sepas revisar. Esta guía funciona en la demostración y en la versión local.
Selecciona Persona particular, Profesional independiente o Pequeña empresa. Cada espacio tiene sus propias tareas, entregas y memorias. La instrucción activa se comparte entre los tres.
En Conocimiento, registra una política, preferencia o procedimiento. Ejemplo: «Nuestra propuesta incluye dos rondas de revisión; el precio depende de la aprobación del alcance». Marca Compartir solo si resulta útil para los tres espacios.
Usa una de las nueve rutinas o escribe tu solicitud. La versión con IA consulta hasta cinco memorias por coincidencia de palabras, sin enviar todo el historial.
Prepara una propuesta de 8 publicaciones para una tienda. Tenemos 10 días hábiles después de recibir los materiales. Precio aún sin definir. Usa nuestra política de revisión. Quiero alcance, entregables, condiciones y próximos pasos.
Comprueba la entrega, la información faltante y las memorias citadas. Copia o descarga el texto. El sistema prepara borradores: no envía mensajes ni asume compromisos con clientes.
Haz clic en Añadir próximos pasos a las tareas. Incluye plazos en nuevas tareas manuales y exporta las tareas abiertas con fecha a un archivo .ics. La exportación no sincroniza automáticamente el calendario.
Puntúa de 1 a 5 y describe una corrección observable: «faltó preguntar el plazo antes de sugerir una fecha». Esa revisión se incorpora a la siguiente solicitud de mejora.
En Evolución RSI, describe lo que quieres mejorar. La IA propone una instrucción candidata usando la versión actual y hasta ocho revisiones recientes del espacio seleccionado. Los ejemplos de evaluación no se incluyen en esa llamada.
La comparación hace seis llamadas: instrucción actual y candidata en los mismos tres casos, sin memorias reales. Las respuestas y los criterios de estructura quedan visibles. La demostración usa ejemplos fijos; no mide una mejora real.
La candidata debe superar la evaluación sin regresión estructural. Lees los casos, registras una valoración y confirmas la activación. El cambio se aplica a los tres espacios. Las versiones anteriores se pueden restaurar.
Los criterios verifican la longitud del texto, los próximos pasos y la información faltante explícita. No miden veracidad, utilidad, satisfacción del cliente ni resultados financieros. Tres ejemplos fijos son una prueba inicial, sujeta a sobreajuste, y no una prueba estadística de mejora. Una puntuación igual no demuestra evolución.
Son escenarios de uso, no resultados comprobados de clientes.
Leer la investigación RSI (en portugués) → · Plan de implementación (en portugués) →
python3 -m unittest discover -s tests -v # Prueba opcional con IA real: hasta 8 llamadas de pago con datos ficticios. python3 -m scripts.smoke_live
Contrato de integración verificado en la documentación oficial de OpenRouter. Modelo y tarifas consultados en el catálogo oficial el 25/09/2026. La aplicación registra el coste informado por llamada, sin prometer un precio fijo.