Velith — pipeline de creación de contenido largo basado en IA

Hola.

En realidad, este proyecto no empezó con la intención de hacer un libro.

Normalmente gestionaba conocimiento con Obsidian y lo conectaba con agentes de IA como Claude Code para usarlo en organización de documentos o generación de reportes técnicos. Era algo como analizar las notas para ordenar sus relaciones, o generar automáticamente documentación técnica sobre un tema específico.

Un día se me ocurrió esto de repente.

Ya tengo cientos de notas acumuladas en Obsidian, ¿y si con esto se pudiera hacer un libro?

Así que al principio armé un flujo de trabajo para generar reportes técnicos. Después fui agregando más géneros, como white papers, tutoriales y no ficción, con la idea de "vamos a ver hasta dónde se puede llegar", y en algún momento dejó de ser un simple generador de documentos para convertirse en un pipeline de escritura de libros que va desde la idea hasta el resultado final de publicación.

Lo ordené todo de esa manera y lo publiqué con el nombre de Velith.

GitHub: https://github.com/epicsagas/Velith

¿Qué tipo de proyecto es?

Velith es un flujo de trabajo para crear contenido largo que funciona en entornos de agentes de IA. Se desarrolló principalmente usando Claude Code, pero también funciona en entornos de agentes como Codex CLI o Antigravity.

No está diseñado para generar un libro con un solo prompt, sino para seguir lo más posible el proceso real que una persona usaría al escribir.

/book-ideation   → exploración del tema y definición del concepto  
/book-outline    → diseño del índice y la estructura  
/book-draft      → redacción de borradores por capítulo  
/book-edit       → corrección de estilo y consistencia  
/book-publish    → salida en EPUB / PDF  

Con un solo comando, el agente se encarga de esa etapa, y la persona decide si pasa a la siguiente.

Dónde da mejores resultados

Los resultados mejoran claramente cuando se usa con un vault de Obsidian o con un workspace donde ya se haya reunido material. En especial, cuando existe una red de vínculos entre notas como en Zettelkasten o LLM Wiki, el agente tiende a seguir mejor el contexto. Lo probé directamente en un vault que manejo con Zettelkasten, y el resultado fue visiblemente distinto frente a cuando solo había recortes reunidos de forma dispersa.

Más que para esperar que la IA escriba un libro desde cero, se parece a un flujo de trabajo para convertir notas, investigación y memos ya organizados en un resultado estructurado. Encaja mejor cuando ya hay mucho material acumulado, pero todavía no se ha convertido en un libro o documento.

Hasta dónde lo he probado

De hecho, ya saqué resultados de más de 100 páginas. Probé con géneros como libros técnicos, ficción y ensayo, y la salida a EPUB y PDF funciona bien.

Pero, siendo sincero, el nivel actual de los resultados es más bien "se puede leer, pero no es perfecto". En particular, los EPUB y PDF todavía se quedan bastante cortos para usarse tal cual y requieren bastante trabajo manual. Está más orientado a un flujo donde se genera rápido un primer borrador y luego una persona lo pule.

A futuro

Sigo desarrollándolo porque personalmente me parece divertido, así que todavía hay muchas partes incompletas.

Si administras una base de conocimiento personal en Obsidian, Notion u otra herramienta y llevas tiempo pensando "algún día tengo que convertir esto en un libro", o si ya intentaste escribir documentos largos con agentes de IA pero te frustró que el contexto se rompiera a mitad del proceso, me gustaría conversar contigo.

Se agradece mucho cualquier feedback.

Documentación en coreano