Cuando un plan, una especificación o una implementación me importa, le pido a otro modelo que la revise. Antes copiaba la respuesta de un chat, la pegaba en otro y llevaba las objeciones de vuelta. Ronda tras ronda, el mensajero era yo.

When a plan, a spec, or an implementation matters to me, I ask another model to review it. I used to copy the answer from one chat, paste it into another, and carry the objections back. Round after round, the messenger was me.

Internuntius se hace cargo de ese ida y vuelta: un agente envía su trabajo, otro lo revisa, las objeciones regresan y el primero continúa sobre ellas, conservando el contexto de cada respuesta. A mí me llega lo que de verdad necesita mi criterio. La idea no depende de una herramienta en particular; los nombres del diagrama son ejemplos.

Internuntius takes over that back-and-forth: one agent sends its work, another reviews it, the objections return, and the first continues from them, keeping the context of each response. What reaches me is what truly needs my judgment. The idea doesn’t depend on a particular tool; the names in the diagram are examples.

Hay decisiones en las que una sola respuesta no me basta. Preguntarle lo mismo a tres modelos y recibir tres textos largos tampoco ayuda: termino comparándolos a mano.

Some decisions need more than one answer. Asking three models the same thing and getting three long texts doesn’t help either: I end up comparing them by hand.

Consilium organiza ese consejo. Tres familias de modelos analizan el mismo asunto a través de tres lentes con nombre romano: Cicerón disputa los dos lados, Tácito busca lo que puede torcerse y Plinio exige cifras y operación. Después se reúne lo que concluyen, en qué no están de acuerdo y qué evidencia usan. Que varios coincidan no prueba que tengan razón; por eso me interesan más los desacuerdos.

Consilium organizes that council. Three model families analyze the same matter through three lenses with Roman names: Cicero argues both sides, Tacitus looks for what can go wrong, and Pliny demands numbers and operations. Then it gathers what they conclude, where they disagree, and what evidence they use. Several agreeing doesn’t prove they’re right; that’s why the disagreements interest me most.

Investigo a fondo para entender un problema antes de construir. Un reporte largo de IA se lee convincente, pero cuesta saber qué preguntas cubrió de verdad, cuáles dejó a medias y de dónde salió cada afirmación.

I research in depth to understand a problem before building. A long AI report reads convincingly, but it’s hard to tell which questions it truly covered, which it left half-answered, and where each claim came from.

Indagator ordena ese trabajo: descompone la pregunta, busca y lee fuentes, lleva la cuenta de qué subpreguntas ya tienen respuesta y decide si hace falta otra ronda antes de sintetizar. Quiero poder volver tanto a la conclusión como a las fuentes que la produjeron. En modo normal, varios modelos investigan la misma pregunta y sus reportes se funden en uno. En modo campaña, varias preguntas con un propósito común corren como investigaciones completas y después se leen juntas.

Indagator organizes that work: it breaks down the question, searches and reads sources, keeps track of which sub-questions already have answers, and decides whether another round is needed before synthesizing. I want to be able to return to both the conclusion and the sources that produced it. In normal mode, several models research the same question and their reports are merged into one. In campaign mode, several questions with a shared purpose run as complete investigations and are then read together.

He visto trabajo que parecía terminado en los reportes y que no se reflejaba completo en el producto. Catena nació de cuatro dolores que se repetían:

• Una promesa a la que le falta un tramo.Está en la especificación, hay módulos y datos, pero al usuario nunca le llega el resultado.
• Pruebas en verde sin valor visible.Un dato existía en el análisis y nunca llegaba a la pantalla. Todo «pasaba».
• Trabajo grande que pierde el hilo.Se pierde el foco, la dependencia o el punto exacto donde retomar.
• Partes correctas que no ensamblan.Cada pieza funciona sola y deja de funcionar al juntarse con las demás.

I’ve seen work that looked finished in the reports and wasn’t fully reflected in the product. Catena came from four recurring pains:

• A promise with a missing stretch.It’s in the spec, there are modules and data, but the result never reaches the user.
• Green tests with no visible value.A piece of data existed in the analysis and never made it to the screen. Everything “passed.”
• Big work that loses the thread.The focus, the dependency, or the exact point to resume gets lost.
• Correct parts that don’t fit together.Each piece works alone and stops working once joined with the rest.

Catena reúne los mecanismos con los que sigo esa cadena: qué se prometió, qué unidad de trabajo lo resuelve, cómo se comprueba y en qué resultado concreto quedó. También debe dejarme ver dónde estamos y qué falta sin reconstruir toda la historia. No es un certificador infalible: es una forma de que la evidencia mande sobre el reporte.

Catena brings together the mechanisms I use to follow that chain: what was promised, which unit of work resolves it, how it’s checked, and in what concrete result it ended up. It should also let me see where we are and what’s missing without reconstructing the whole story. It isn’t an infallible certifier: it’s a way for evidence to outrank the report.

Pergamum guarda el contexto, pero vive en documentos de texto. Navegar carpetas y recordar el nombre de cada documento me hacía perder tiempo justo cuando quería retomar algo.

Pergamum holds the context, but it lives in text files. Browsing folders and remembering each document’s name cost me time right when I wanted to pick something up.

Principia es la interfaz desde la que quiero consultarlo: abrirla y encontrar lo que está activo, lo que hice antes y los documentos relacionados. Es una interfaz para mí, no para agentes. Con el tiempo irá incorporando otras vistas del sistema para convertirse en mi base de operaciones.

Principia is the interface I want to consult it from: open it and find what’s active, what I did before, and the related documents. It’s an interface for me, not for agents. Over time it will take on other views of the system to become my base of operations.

Lo desarrollo junto a una odontóloga, a partir de su flujo clínico real. Reunir lo que se observa en fotografías y radiografías y convertirlo en un diagnóstico integral y un plan de tratamiento toma mucho tiempo de escritorio.

I’m developing it with a dentist, based on her real clinical workflow. Gathering what is observed in photographs and X-rays and turning it into a comprehensive diagnosis and a treatment plan takes a lot of desk time.

Galeno analiza fotografías y radiografías, reúne los hallazgos en un reporte editable y propone un diagnóstico integral y un plan de tratamiento. La IA aporta el análisis y las propuestas; la profesional revisa, corrige y decide. No hay casos, fotos ni datos de pacientes en esta página.

Galeno analyzes photographs and X-rays, gathers the findings in an editable report, and proposes a comprehensive diagnosis and a treatment plan. The AI provides the analysis and the proposals; the professional reviews, corrects, and decides. There are no cases, photos, or patient data on this page.