ob1

Open Brain (OB1) es un proyecto de infraestructura para la memoria personal de IA. Más que una aplicación de notas, se describe como una base de datos con búsqueda vectorial más un protocolo abierto, de modo que múltiples herramientas de IA — Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code y otras — puedan leer y escribir en el mismo almacén persistente de los pensamientos de un usuario. Componentes principales descritos en el README: - Una base de datos (PostgreSQL con pgvector) que contiene "pensamientos" - Una puerta de enlace de IA - Un canal de captura de chat (Slack, con una alternativa de Discord) - Un servidor MCP que expone el cerebro a los clientes de IA El proyecto se posiciona como una alternativa a las cadenas de middleware y SaaS, con una opción de despliegue autohospedado en Kubernetes que utiliza PostgreSQL + pgvector y no requiere Supabase. El material de inicio incluye una guía de configuración (aproximadamente 45 minutos, sin experiencia en programación), un video tutorial, una ruta de configuración asistida por IA para herramientas como Cursor o Claude Code, una FAQ y un conjunto de indicaciones complementarias para migrar memorias y construir un hábito de captura. Se ofrecen configuraciones de asistente dedicadas para Claude, ChatGPT y Gemini. Estructura del repositorio: - Extensiones: una ruta de aprendizaje curada de seis proyectos (base de conocimientos del hogar, rastreador de mantenimiento del hogar, calendario familiar, planificación de comidas, CRM profesional, pipeline de búsqueda de empleo), ordenados por dificultad. - Primitivas: conceptos reutilizables como desplegar una función de borde, conexiones MCP remotas, solución de problemas, seguridad a nivel de fila y servidores MCP compartidos. - Recetas: importadores y flujos de trabajo aportados por la comunidad, incluyendo importaciones de ChatGPT, Perplexity, Obsidian, X/Twitter, Instagram, Google Takeout, Grok, Blogger/Diarios y Gmail, además de herramientas como captura automática, minería de ideas, enrutamiento consciente del esquema, deduplicación de huellas dactilares, filtrado de fuentes, resumen diario y varios flujos de trabajo de memoria de agente e investigación. - Habilidades: paquetes de habilidades en texto plano para clientes de IA, que cubren captura automática, análisis competitivo, revisión de modelos financieros, redacción de memorandos de acuerdos, síntesis de investigación, síntesis de reuniones, minería de ideas, generación de habilidades, elicitación del modelo operativo de trabajo y diagnósticos del modelo mundial. - Paneles: dos plantillas de frontend (SvelteKit y Next.js) destinadas a alojarse en Vercel o Netlify con un backend de Supabase. - Integraciones: despliegue en Kubernetes, una API de memoria de agente, un plugin de OpenClaw y bots de captura de Slack y Discord. - Esquemas: extensiones de base de datos como sidecars de memoria de agente para procedencia, revisión, política de uso, relaciones, trazas de recuerdo y auditoría. Proceso de contribución: las extensiones son curadas y requieren discusión con los mantenedores; las primitivas deben ser referenciadas por al menos dos extensiones; las recetas, esquemas, paneles, integraciones y habilidades están abiertos a contribuciones de la comunidad. Las solicitudes de extracción pasan por un agente de revisión automatizado que verifica estructura, secretos, seguridad SQL, dependencias y documentación, seguido de una revisión humana. Las contribuciones requieren un README y un metadata.json. Los canales de la comunidad son un servidor de Discord y un boletín de Substack. El proyecto fue creado por Nate B. Jones y es mantenido por un pequeño equipo. La licencia es FSL-1.1-MIT.