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Esta es una participación para el reto AI Agents Challenge powered by n8n and Bright Data en dev.to
Qué construimos: una automatización impulsada por inteligencia artificial que convierte cualquier hilo público de Reddit en un resumen claro, accionable y fácil de compartir, eliminando horas de lectura manual y asegurando que los equipos no pasen por alto ideas clave escondidas en discusiones largas.
Qué problema resuelve: investigar conversaciones en Reddit para encontrar feedback de producto, recomendaciones de hardware o tendencias emergentes puede tomar entre 30 y 60 minutos por hilo. ThreadLens extrae todos los comentarios y respuestas, analiza la conversación con un modelo de lenguaje de gran tamaño y entrega un resumen focalizado en menos de cinco minutos. Esto acelera la toma de decisiones, aporta consistencia al proceso de investigación y deja el conocimiento indexado en nuestra base de conocimiento en Notion.
Demostración en video: mira el flujo completo en esta demo de YouTube
Workflow en n8n: puedes revisar la receta y los nodos en este gist
Implementación técnica en resumen: n8n Chat Trigger capta la URL del hilo enviada por Telegram o web. Bright Data Verified Node con la receta Web Scraper envía los hilos en lotes, gestiona rotación de proxies, fingerprinting y CAPTCHAs, y descarga el snapshot estructurado. Con SplitInBatches e IF controlamos el bucle de polling hasta que el snapshot está listo. Los nodos Code y Aggregate reestructuran el JSON a un único payload de texto. El AI Agent de n8n envía el contenido a GPT-3.5-turbo y recibe el resumen. Finalmente, el nodo de Notion publica el resultado en una base compartida.
Bright Data Verified Node en detalle: iniciamos una extracción por lotes enviando las URLs de comentarios de Reddit a una receta de Web Scraper preconfigurada, monitorizamos el progreso mediante polling hasta que el snapshot está listo y luego descargamos un JSON con comentarios y metadatos, sin parseo de HTML en nuestro lado.
Recorrido del desarrollo: al construir ThreadLens aprendimos a orquestar APIs asíncronas por lotes y a transformar sus resultados para consumo por IA. El reto principal fue gestionar el bucle de sondeo sin bloqueos, resuelto combinando IF, Wait y SplitInBatches. La lección clave fue agregar los textos en un único prompt para reducir llamadas repetidas y optimizar coste. El resultado es un agente extremo a extremo que cualquier miembro del equipo puede activar por chat y que entrega insights verificados en menos de cinco minutos.
Sobre Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software con foco en aplicaciones a medida y software a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud AWS y Azure, servicios de inteligencia de negocio y power bi, automatización de procesos, agentes IA e ia para empresas. Diseñamos soluciones de scraping ético, análisis conversacional y orquestación con n8n que conectan fuentes públicas como Reddit con tu stack de datos y conocimiento corporativo.
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