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Envío realizado para el AI Agents Challenge powered by n8n and Bright Data ver desafío
Qué construí
Mi recorrido pasó por varias ideas, pero la más creativa fue Arte digital de la gente. La lógica toma comentarios aleatorios de videos en TikTok y YouTube, los combina en una sola cadena y la usa como prompt para generar una imagen. Después publica la imagen acompañada de una frase inspiradora. La intención es crear una fuente de arte digital comunitario, inspirado directamente por la gente.
Demo
El flujo llamado Art of the People fue una historia larga y divertida. Probé a publicar en Facebook y también a crear un bot de Discord para sacar las imágenes. Estaba obteniendo resultados muy llamativos a partir de comentarios aleatorios, con composiciones realmente sorprendentes.
Facebook dio problemas de permisos por mis ajustes de privacidad y, además, tuve dificultades guardando datos binarios y recuperándolos correctamente para reutilizarlos. Y eso solo fue el comienzo.
Workflow en n8n
Puedes revisar la definición del flujo aquí: Art of the People Gist
Implementación técnica
Nodo de Bright Data: lo usé para obtener comentarios de TikTok y también probé con YouTube y Twitter. Base de datos: Postgres. Prompt para la generación de imagen: construir una imagen a partir de la cadena combinada de comentarios, con colores vivos, patrones y geometría, mezclando tonos inspiradores, espirituales y cyberpunk, generando una sola imagen y enviando el binario al siguiente nodo para su procesamiento.
Bright Data Verified Node
Con el nodo de Bright Data extraje comentarios de TikTok y YouTube. Seleccioné uno de cada fuente y los uní en una cadena única. Esa cadena alimentó la generación de la imagen. La idea es que las voces de la comunidad, a través de diferentes plataformas, se unifiquen para crear una representación digital de cómo la gente interpreta una canción o a un artista. Un proyecto de arte comunitario en línea.
El viaje
Fue una travesía de aprendizaje monumental. Soy principiante, así que comparto sin filtros. Intenté subir mis publicaciones inspiradoras a Facebook, casi lo logro: video de intento cercano. Sin embargo, choqué con permisos por privacidad que no pienso cambiar. Pasé a un bot de Discord y conseguí publicar citas aleatorias desde mi base de datos. La imagen que debía acompañarlas no llegó porque el binario no se guardó bien: en Postgres se truncó y solo se almacenaban los primeros 6 a 8 caracteres. Rarísimo, pero mejor detectarlo a tiempo.
En un momento de euforia, envié por accidente más de 24000 solicitudes a la API de Gemini. Mi cartera quedó muy triste. Aquí la evidencia: API Request Fail. Aprendí a golpes sobre cuotas y control de peticiones. Me quedé sin uso de Gemini y OpenAI por el límite, lo que añadió presión al calendario.
Busqué alternativas gratuitas de inteligencia artificial, pero con el tiempo en contra quedé en punto muerto. Planeo ejecutar modelos de IA en local para evitar facturas de 1300 USD, un precio durísimo para un estudiante.
También probé a reutilizar imágenes ya generadas para enviarlas con una cita inspiradora a Discord, con resultado a medias: video de semi éxito.
Lo que aprendí
Monté n8n autogestionado en mi VPS con reverse proxy y acceso remoto; aprendí a orquestar nodos de n8n de forma significativa; empecé a manejar imágenes binarias para guardarlas en base de datos y recuperarlas más tarde; integré un webhook con un bot de Discord; construí un CSV propio con citas y lo importé a mi base de datos.
Otros experimentos
Desarrollé un flujo de marketing automatizado para mi tienda de Shopify. Hice un scraper de eventos que corre en horarios programados y añade eventos a la base de datos de mi app Govend para conectar vendedores con eventos. Este flujo sí terminó funcionando y hoy sostiene el backend de datos de la app, además de notificar a usuarios cuando se añaden nuevos eventos. Eso sí, saturé las APIs de mapas y aprendí a gestionar límites de uso con más cuidado.
Para rematar, construí un agente que chatea con mi base de datos para hacer cambios. Tremendamente útil y un poco inquietante al mismo tiempo.
Conclusión
Aprendí muchísimo y validé una idea bonita: convertir los comentarios de la gente en arte digital inspirador mediante agentes IA y automatización con n8n. Seguiré iterando hasta dejarlo listo para producción, con control estricto de costes y almacenamiento binario robusto.
Sobre Q2BSTUDIO
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