AI Portfolio: El portfolio que responde por ti

El portfolio tradicional —una página estática con proyectos y un PDF adjunto— ya no es suficiente para destacar en un mercado donde todos tienen el mismo stack y las mismas certificaciones. La diferencia entre conseguir una entrevista y quedarse fuera está en la experiencia que ofreces al visitante. aiPortfolio es la respuesta: un portfolio que no solo muestra tu trabajo, sino que lo explica, lo demuestra y responde preguntas en tiempo real.

🤖 ¿Qué es aiPortfolio?

aiPortfolio es una plataforma SaaS que permite a desarrolladores crear un portfolio interactivo con un asistente conversacional con IA integrado. En lugar de que el visitante tenga que leer toda la página para entender tu experiencia, simplemente le pregunta al chatbot.

Algunos ejemplos de lo que puede responder:

• "¿Qué proyectos has hecho con React?"
• "¿Cuánta experiencia tienes con bases de datos?"
• "¿Has trabajado en startups o en empresas grandes?"
• "Muéstrame tus proyectos de IA"

La IA no improvisa: responde con contexto real extraído de tus proyectos, documentos y perfil importado desde GitHub o LinkedIn.

🔍 El motor detrás: RAG sobre tus propios proyectos

La clave técnica está en la arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cada proyecto que añades al portfolio se convierte en un embedding vectorial almacenado en Supabase con pgvector. Cuando el visitante hace una pregunta, el sistema:

1. Convierte la pregunta a un embedding con text-embedding-3-small
2. Busca los proyectos más relevantes por similitud semántica
3. Inyecta ese contexto en el prompt del LLM
4. Genera una respuesta precisa y personalizada

// Flujo simplificado del endpoint /api/chat
async function handleChat(message: string, userId: string) {
  // 1. Obtener embedding de la pregunta
  const queryEmbedding = await openai.embeddings.create({
    model: 'text-embedding-3-small',
    input: message,
  });

  // 2. Buscar proyectos relevantes en pgvector
  const { data: relevantProjects } = await supabase.rpc('search_projects', {
    query_embedding: queryEmbedding.data[0].embedding,
    match_threshold: 0.7,
    match_count: 5,
  });

  // 3. Construir contexto para el LLM
  const context = relevantProjects
    .map(p => `Proyecto: ${p.title}\n${p.description}`)
    .join('\n\n');

  // 4. Generar respuesta con streaming
  const stream = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o-mini',
    stream: true,
    messages: [
      { role: 'system', content: `Eres el asistente de portfolio de ${userName}. Contexto:\n${context}` },
      { role: 'user', content: message },
    ],
  });

  return stream;
}

El resultado es un chatbot que conoce tu trabajo tan bien como tú, disponible 24/7 para cualquier reclutador o cliente que visite tu portfolio.

🎨 GenUI: la IA que genera la interfaz

Además de texto, aiPortfolio incluye Generación de UI dinámica (GenUI). Cuando el visitante pregunta por tu stack tecnológico o tu trayectoria, la IA no solo responde con texto: genera componentes visuales en tiempo real.

Los 11 tipos de bloques disponibles incluyen:

• skills — Mapa de habilidades con niveles de experiencia
• timeline — Trayectoria profesional interactiva
• showcase — Galería de proyectos con filtros
• stats — Estadísticas de impacto (repos, commits, años)
• barchart / piechart / linechart — Visualizaciones de datos
• achievements — Logros presentados de forma gamificada
• techstack — Stack organizado por categorías
• project — Detalle visual de un proyecto específico
• contact — Información de contacto contextualizada

// Ejemplo de bloque GenUI generado por la IA
const skillsBlock = {
  type: 'skills',
  data: {
    categories: [
      {
        name: 'Frontend',
        skills: [
          { name: 'React', level: 95, years: 5 },
          { name: 'Next.js', level: 90, years: 3 },
          { name: 'TypeScript', level: 88, years: 4 },
        ],
      },
      {
        name: 'IA & Backend',
        skills: [
          { name: 'OpenAI API', level: 85, years: 2 },
          { name: 'Supabase', level: 82, years: 2 },
          { name: 'pgvector', level: 75, years: 1 },
        ],
      },
    ],
  },
};

El visitante experimenta el portfolio como una conversación, no como una lectura.

⚙️ Stack técnico de aiPortfolio

La plataforma está construida con tecnologías modernas de producción:

Capa	Tecnología	Propósito
Frontend	Next.js 15 + React 19	App Router, Server Components
Lenguaje	TypeScript	Tipado completo end-to-end
IA / Chat	OpenAI gpt-4o-mini	Modelo principal del chatbot
Alternativa IA	Google Gemini 2.5 Flash	Modelo secundario configurable
Streaming	Vercel AI SDK v6	Respuestas en tiempo real
Base de datos	Supabase (PostgreSQL)	Multi-tenant con RLS
Vector search	pgvector	Búsqueda semántica de proyectos
Embeddings	text-embedding-3-small	Vectorización de contenido
Auth	Supabase Auth	OAuth GitHub + LinkedIn
Pagos	Stripe	Suscripciones y webhooks
Deploy	Vercel	Edge functions + CDN
Testing	Playwright	Tests E2E automatizados

La arquitectura multi-usuario usa Row Level Security (RLS) en Supabase para garantizar que cada portfolio solo accede a sus propios datos, sin configuración adicional por parte del usuario.

💳 Planes y casos de uso

aiPortfolio funciona como SaaS con tres niveles:

Plan Free — Para empezar

• 5 repositorios de GitHub sincronizados
• 10 documentos indexables (PDFs, CVs)
• 100 mensajes de chat al mes
• Chatbot con tu stack y proyectos

Plan Pro — $9/mes

• Repositorios y documentos ilimitados
• Mensajes ilimitados
• Sincronización automática con GitHub
• Prioridad en la cola de embeddings

Plan Business — $29/mes

• Todo lo de Pro
• Dominio personalizado (ej: chat.tudominio.com)
• Acceso a API para integraciones
• Analytics de conversaciones

Para reclutadores y freelancers que quieren destacar, el ROI es claro: una entrevista conseguida gracias al portfolio cubre meses de suscripción.

🚀 Cómo funciona en la práctica

El flujo de onboarding tarda menos de 10 minutos:

1. Registro con email o GitHub OAuth
2. Conecta GitHub — importa automáticamente tus repositorios con descripciones y README
3. Sube documentos — CV, casos de estudio, certificaciones (PDF/Word)
4. Personaliza el asistente — nombre, tono, idioma
5. Comparte el enlace — tu portfolio ya responde preguntas

El sistema procesa cada repositorio y documento como embeddings en segundo plano. En minutos, el chatbot conoce en detalle cada proyecto que has publicado.

Conclusión

Un portfolio que habla elimina la fricción entre el reclutador curioso y la información que necesita. En lugar de esperar a que lean todo, el asistente responde en segundos, en el idioma correcto, con el nivel de detalle adecuado.

aiPortfolio combina las tecnologías más relevantes de 2026 —RAG, GenUI, streaming, pgvector— en un producto listo para usar sin configurar infraestructura propia.

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