flowcraft

FlowCraft es un constructor visual de flujos de trabajo de código abierto diseñado para la generación de contenido impulsada por IA mediante los modelos Gemini de Google. Permite a los usuarios crear flujos de trabajo multimodales complejos conectando distintos tipos de nodos a través de una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar, generando finalmente texto, imágenes y vídeos. **Capacidades principales** La plataforma incluye un constructor visual de flujos de trabajo basado en @xyflow/react, que permite diseñar flujos de IA escalables sin escribir código. Ofrece integración de primera clase con los modelos de IA generativa de Google, incluidos Gemini 3 Pro y 3 Flash para generación de texto; Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) y Gemini 2.5 Flash Image para generación de imágenes; y Veo 3.1 para generación de vídeo. Los flujos pueden ejecutarse en tiempo real con retroalimentación visual y seguimiento del progreso, y el motor de procesamiento paralelo resuelve automáticamente las dependencias y determina rutas de ejecución inteligentes. **Tipos de nodos integrados** FlowCraft incluye un conjunto completo de nodos integrados: - **Nodo LLM (Agente)**: generación de texto impulsada por Gemini con soporte para entradas de texto y archivos, herramientas configurables, instrucciones de sistema, salida JSON estricta y un constructor visual de esquemas. - **Nodo de imagen**: genera imágenes con Gemini 3 Pro Image Preview o Gemini 2.5 Flash Image, con relaciones de aspecto, referencias y resoluciones configurables. - **Nodo de vídeo**: impulsado por Veo 3.1 (modelos Fast y Pro), genera vídeos de 4, 6 u 8 segundos a partir de indicaciones de texto y opcionalmente utiliza primer/último fotograma o imágenes de referencia desde nodos conectados. - **Nodo de archivo**: gestiona y previsualiza archivos como PDF, imágenes y vídeos, y puede conectarse a nodos LLM y Visión mediante URI de Google Cloud Storage. - **Nodo de texto**: entrada de texto multilínea simple para indicaciones e instrucciones. - **Nodo de mejora (Upscale)**: mejora imágenes generadas hasta 4x con Imagen 4.0. - **Nodo de redimensionado**: redimensiona o recorta imágenes inteligentemente a nuevas relaciones de aspecto. - **Nodo de flujo de trabajo personalizado**: incorpora flujos guardados previamente como nodos personalizados modulares y reutilizables. - **Nodos de entrada/salida**: definen los límites de datos de los flujos de trabajo personalizados. **Funciones avanzadas** El motor de flujos (workflow-engine.ts) procesa gráficos de ejecución recursivamente con procesamiento paralelo. Un panel de configuración dinámica permite ajustar parámetros como el modelo de generación, las instrucciones de sistema, la duración del vídeo y la resolución de los medios en tiempo real desde la barra lateral. La autenticación integrada usa Google OAuth mediante next-auth, y un visor de medios permite revisar los recursos generados directamente en el grafo. **Stack tecnológico** Frontend: Next.js 16.1 (App Router), React 19, TypeScript, Tailwind CSS 4.1.18, @xyflow/react 12.10, shadcn/ui (Radix UI + Tailwind) y Zustand para la gestión de estado en el cliente. Backend: Node.js con funciones serverless de Next.js, SDK GenAI de Google para integraciones con Vertex AI, Terraform para infraestructura como código, Google Cloud Run para alojamiento contenerizado, Google Cloud Storage para almacenamiento de artefactos, Google Cloud Firestore como base de datos NoSQL en tiempo real y Winston para registro estandarizado. **Modelos de IA compatibles** - Texto: gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.5-flash, gemini-3.1-flash-lite - Imágenes: imagen-4.0-upscale-preview, gemini-2.5-flash-image, gemini-3-pro-image, gemini-3.1-flash-image, gemini-3.1-flash-lite-image - Vídeo: veo-3.1-lite-generate-001, veo-3.1-fast-generate-001, veo-3.1-generate-001, gemini-omni-flash-preview **Despliegue** El proyecto usa Terraform para aprovisionar y gestionar la infraestructura de Google Cloud. Un script de despliegue (scripts/deploy.sh) orquesta la inicialización de Terraform, la planificación de la compilación y su aplicación para aprovisionar recursos de GCP, crear imágenes Docker mediante Cloud Build y desplegar en Cloud Run. Los requisitos incluyen Node.js 18+, un proyecto de Google Cloud con Vertex AI habilitado, una base de datos Firebase/Firestore y un bucket de GCS. **Casos de uso** FlowCraft admite flujos multimodales complejos, como encadenar un agente de tormenta de ideas de texto Gemini en un bloque de generación de imágenes Imagen 4.0, redimensionar una imagen 16:9 a 9:16 para TikTok y pasarla como primer fotograma a la generación de vídeo con Veo 3.1, o proporcionar un PDF largo a un nodo Resumidor personalizado que ejecuta internamente subflujos map-reduce. El proyecto está licenciado bajo Apache 2.0 y acepta contribuciones mediante el flujo estándar de fork-rama-commit-PR.