- Mientras organizaba 1,351 fotos familiares encontradas en la casa de su abuela, construyó una wiki personal basada en MediaWiki para estructurar recuerdos
- Al vincular fotos, personas y eventos en formato wiki, reconstruyó la historia familiar y personal en forma de artículos
- Después integró distintos rastros digitales como Google Photos, historial de ubicaciones, transacciones financieras y datos de reconocimiento musical, y experimentó con Claude Code y modelos de lenguaje para generar páginas automáticamente
- En ese proceso, el modelo restauró vacíos de la memoria y reorganizó el flujo de conversaciones, viajes y amistades en una narrativa basada en datos
- Como resultado, evolucionó hacia el proyecto de código abierto whoami.wiki, que propone un sistema para explorar y poseer los propios datos como si fueran una enciclopedia
El inicio del proyecto de enciclopedia personal
- Tras la pandemia, visitó por primera vez la casa de su abuela y encontró 1,351 fotos antiguas, comenzando el trabajo de organización
- Las fotos incluían desde la juventud de sus abuelos hasta su propia etapa en secundaria
- La clasificación inicial se hizo según propiedades físicas como el tipo de película o la proporción de la foto
- Mientras ordenaba las fotos, surgieron fragmentos de recuerdos, pero el orden y el contexto no estaban claros
- Como eran fotos de una época sin metadatos EXIF, era difícil reconstruir la secuencia temporal
- Reordenando las fotos junto con su abuela, registró en forma oral los recuerdos de la boda
- Anotó nombres de personas y eventos, y confirmó que algunas eran parientes en su juventud
- Organizó los registros y puso MediaWiki a correr localmente, editándolo con el formato real de Wikipedia
- Redactó páginas estructuradas con infoboxes, cuerpo del texto, pies de foto y enlaces entre personas
- Conectó temas relacionados como reformas legales, ceremonias y lugares con páginas reales de Wikipedia
Reconstrucción de la memoria mediante software wiki
- En solo dos días, organizó el contexto histórico de las fotos en forma de artículos completos
- Sintió que el software wiki era una herramienta poderosa para preservar conocimiento y medios
- Durante los meses siguientes, expandió toda la colección familiar a páginas wiki
- Mejoró la forma de registrar historia oral con consejos de la comunidad r/genealogy
- Aumentó la eficiencia de edición usando transcripción de voz y modelos de lenguaje
- Gracias al formato wiki, pudo identificar fácilmente las relaciones entre eventos y personas
- Por ejemplo, descubrió que la cantante de la boda de sus abuelos fue la enfermera que atendió su nacimiento
La combinación de datos digitales y modelos de lenguaje
- Después lo extendió a fotos digitales de Google Photos
- Gracias a los metadatos EXIF, pudo usar fecha, hora e información de ubicación
- Con Claude Code, pidió generar páginas wiki a partir de 625 fotos de un viaje familiar de 2012
- Usó hojas de contacto creadas con ImageMagick como referencia para explorar imágenes
- El modelo reconstruyó lugares y actividades solo con información visual y marcas de tiempo
- Incluyó descripciones detalladas como medios de transporte, sitios visitados e identificación de personas
- Luego completó la narrativa añadiendo su propia lista de anécdotas al borrador generado
Experimento de integración de datos compuestos
- Más adelante lo amplió con los datos de un viaje a Ciudad de México en 2022
- Integró 291 fotos, 343 videos, historial de ubicaciones de Google Maps, trayectos de Uber, transacciones bancarias y registros de Shazam
- Tareas principales realizadas por Claude Code
- Cruzar transacciones bancarias y datos de ubicación para identificar los restaurantes visitados
- Identificar los equipos y el nombre del torneo de un partido de fútbol mediante registros de pago de entradas
- Determinar tiempos y ubicaciones de traslado usando registros de viajes de Uber
- Describir géneros musicales por lugar usando registros de Shazam
- Encontrar en cuadros de video una escena de alguien tocando guitarra durante la cena e insertarla en la página
- Aprovechó tal cual las funciones de páginas de discusión, categorías e historial de ediciones de MediaWiki
- Cada vez que se agregaban nuevos datos, el historial de cambios se acumulaba como si editara un wikipedista real
Convertir los datos personales en una enciclopedia
- Con el tiempo, el modelo pasó a llenar vacíos de la memoria
- Al cruzar múltiples fuentes de datos, restauró hechos que ya había olvidado
- Analizó alrededor de 100 mil mensajes y notas de voz archivados de Facebook, Instagram y WhatsApp
- Extrajo de las conversaciones con amistades el desarrollo de las relaciones y los eventos de vida para convertirlos en páginas
- Sus amistades leyeron esas páginas y se involucraron al punto de revisar todo el contenido
- A través de este proceso, dejó de ser solo un proyecto de historia familiar y evolucionó hacia la construcción de una enciclopedia personal (personal encyclopedia)
- Quedó formado un sistema de autorregistro estructurado e interconectado basado en datos
Lanzamiento del proyecto whoami.wiki
- A partir de esta experiencia, publicó como código abierto whoami.wiki
- Basado en MediaWiki, genera automáticamente páginas wiki con datos personales
- El usuario proporciona la exportación de sus datos y el modelo de lenguaje redacta un borrador
- Ejecución local, conservación de la propiedad de los datos y garantía de independencia del modelo
- Temas como bodas, amistades o viajes de una persona pueden registrarse con el mismo formato que una wiki pública
- La experiencia de explorar las páginas terminadas ofrece una satisfacción que recuerda a los primeros timelines de Facebook
- Más importante que la tecnología es el redescubrimiento de las personas y de la memoria
- Al registrar la vida de su abuela, volvió a reconocer su fortaleza y resiliencia
- Al mirar de nuevo sus relaciones con amistades, recuperó gratitud y sentido de conexión
- El proyecto aún está en una etapa temprana, y cualquiera puede empezar directamente con la documentación de instalación
- Los datos siguen siendo propiedad del usuario y quedan en una estructura que cualquier modelo puede leer
- Sigue mejorando continuamente con el feedback de colaboradores
1 comentarios
Opiniones en Hacker News
Este proyecto es realmente genial y me parece una forma interesante de preservar la historia familiar
Pero en la parte donde intervino la IA me dejó una sensación emocionalmente compleja
Sentí cierta amargura, como si el trabajo artesanal estuviera siendo desplazado por la fábrica, y al mismo tiempo ver a la IA cruzando datos de movimientos bancarios, boletos e incluso registros de música se sintió un poco distópico
Aun así, en general fue un intento sumamente impresionante
Yo también al principio hacía toda la edición a mano, enlazando el material como un historiador
Después empecé con los experimentos con agentes y el trabajo se aceleró muchísimo, pero aun así seguí pasando tiempo como una especie de “colaborador de wiki”, pensando qué dejar y qué borrar
Al mismo tiempo, esta experiencia me hizo entender con mucha claridad la importancia de proteger los datos personales. Estamos dejando demasiadas huellas digitales
Como la “bicicleta para la mente” de la que hablaba Steve Jobs, la tecnología funcionó como una herramienta para ayudar al trabajo humano
Hacía tiempo que no veía a la tecnología ayudar a una creación tan humana, y me devolvió esa emoción de antes
Que un LLM organice la información no me parece moralmente problemático, pero sí me incomoda que el modelo de una gran empresa termine contando la narrativa personal de alguien
El autor se encargó de las partes interesantes y la IA de conectar los datos aburridos; me parece una división de tareas ideal
Mi esposa y yo hacemos cada Año Nuevo un pequeño cuaderno uniendo unas 50 hojas de papel
Lo encuadernamos con tela de ropa gastada y lo decoramos con recuerdos como cajitas de fósforos de viajes
Anotamos lo aprendido durante el año, peleas y reconciliaciones, recetas de cocina, pensamientos y demás, y así queda como un registro de ese año
La razón por la que lo hacemos a mano y no con herramientas de IA es que el proceso es un ritual significativo y placentero
Pensar que nuestros hijos lo leerán algún día lo hace todavía más hermoso
Como esos viejos recetarios gastados por el uso, un libro con manchas de pintura tiene mucho más encanto
Yo también empecé un proyecto así con libros impresos de verdad
Estoy maquetando miles de fotos en Scribus y haciendo libros por año
Me gusta pensar que, incluso después de morir, quedará algo físico de mí
Planeo pegar una tarjeta SD al frente para dejar también videos
Además, conseguí una Canon Selphy printer usada y ahora imprimo fotos en casa. El color no es perfecto, pero verlas colgadas en la pared me da mucha satisfacción
Una engrapadora de 360 grados es lo mejor para encuadernar rápido
Es un proyecto de legado digital para que pueda leerlo cuando cumpla 18 años
El texto relacionado está aquí
Me gusta investigar el árbol genealógico. Logré rastrear a ancestros que llegaron a Argentina hace 10 generaciones (unos 250 años)
Del lado europeo ha sido mucho más difícil por las guerras y la pérdida de documentos
Últimamente estoy reuniendo relatos antiguos de los mayores de la familia mediante mensajes de voz y organizándolos
Creo que quedaría bien ordenarlo en formato wiki junto con el árbol genealógico que hizo mi padre
Cada año mi esposa selecciona las fotos de nuestra cuenta compartida y las convierte en un libro de 50 páginas
Ya tenemos 12 años de registros anuales, y se han vuelto recuerdos que se pueden hojear con la mano
Ella también hace este trabajo para otras personas, y tiene muy buena recepción gracias a ese toque personal
El proyecto en sí está genial, pero cuando usas una API de LLM la privacidad es importante
Yo no quisiera confiar mis fotos a un modelo de una empresa estadounidense
La combinación de entrevistas familiares y un flujo de trabajo con LLM es un caso de uso realmente bueno
Pero exportar incluso el historial de ubicaciones de Google Maps, Uber, transacciones bancarias y Shazam ya se siente como cruzar una línea
Hoy en día hay muchos proyectos de IA que dicen “los datos están en mi dispositivo”, pero en la práctica no está claro cuál es la ruta que siguen los datos
Me parece que los usuarios no entienden del todo ese trade-off
Aunque diga “privado por defecto”, en la práctica los datos se suben a los servidores de la empresa de IA
Si no se admiten LLM locales, el mensaje sobre privacidad debería ser mucho más claro
Me incomodó la parte donde entregaron datos de Google Maps, Uber, bancos y Shazam a una IA
El proyecto en sí es excelente, pero confiarle a un servicio los datos más sensibles es arriesgado
Siempre existe la posibilidad de que algún día se filtren
Me interesa preservar historias familiares, pero no el autoanálisis
La idea es buena, pero el problema es hasta dónde compartir
Si es para verlo tú solo, puedes registrarlo todo, pero si lo ve la familia aparecen historias sensibles
Registrar el pasado oscuro o los conflictos de una familia puede ser una invasión a la privacidad
La guerra, la cárcel, los problemas de herencia y demás dejan recuerdos y emociones distintas en cada persona
Si la IA junta todo eso, solo queda una ilusión de objetividad y hasta puede reabrir heridas familiares
Al final, creo que la memoria debería tener de forma natural un ciclo vital de olvido
La gente muy metida en la tecnología suele pasar por alto este tipo de complejidad humana