Sobre el proyecto
YC Killer es un repositorio que aloja una colección de proyectos de agentes de IA autocontenidos destinados a replicar las capacidades de productos de startups con gran financiación. Los agentes están organizados como directorios individuales, cada uno con su propio README, instrucciones de configuración y licencia MIT.
## Agentes incluidos
**Agentic Deep Research** — Exploración web recursiva con amplitud y profundidad configurables, procesamiento en paralelo, limitación de velocidad y generación de informes en markdown con citas. Incluye soporte para Docker.
**Agentic Quant Hedge Fund** — Sistema autónomo de trading cuantitativo con ideación de estrategias, ingeniería de alpha, compilación de características usando NumPy+Numba, procesamiento de datos basado en Polars y backtesting para estrategias de renta variable long/short neutrales en dólares.
**Jarvis Agentic Executive Agent** — Asistente personal con conversación, gestión de calendario, redacción de correos electrónicos, búsqueda web, seguimiento de tareas, actualizaciones por WebSocket y autenticación Google OAuth.
**Nano-Claude-Code** — Reimplementación en Rust de un agente de codificación de terminal al estilo Claude Code con sesiones persistentes, orquestación de herramientas para operaciones de shell/archivos/espacio de trabajo, enrutamiento MCP y un modelo de ejecución consciente de permisos.
**Agentic Call Center** — Sistema de ventas por voz impulsado por IA con STT/TTS en tiempo real, grabación y transcripción de llamadas, panel de administración, mejora basada en RLHF e infraestructura de autoescalado.
**Agentic AI Hospital** — Sistema de consulta médica multiagente con ensamblaje dinámico de equipos, enrutamiento a especialistas, verificación de seguros e integración con sistemas médicos.
**Agentic Professor** — Agente de tutoría 1 a 1 con OCR de imágenes de tareas, renderizado de notación matemática, explicaciones por voz, RAG de Wikipedia, diagramas interactivos y soporte PWA.
**Agentic Accounting Firm** — Sistema contable gestionado por IA con procesamiento de lenguaje natural, comandos de voz, integración con QuickBooks, procesamiento de transacciones en tiempo real, informes fiscales automatizados y soporte multidivisa.
## Stack técnico
Todos los agentes comparten patrones de infraestructura comunes: backends en TypeScript/Node.js, frontends en React/Next.js, contenedorización con Docker, orquestación con Kubernetes, WebSocket para funciones en tiempo real y modelos de clase GPT-4.
## Uso
Cada agente reside en su propio subdirectorio. Clona el repositorio y navega hasta el agente de interés para seguir su guía de configuración individual. Las contribuciones siguen el flujo de trabajo estándar de fork-and-pull-request con archivos CONTRIBUTING.md por agente.
Comments
0 people shared their preference · Deer Point appears after 10 participants
Sign in to join the discussion.