Flarekeep: copiloto local de búsqueda de empleo

2026 · 3 months · Personal project

AI Design Technologist, Product Designer, Full-Stack Developer

Copiloto de búsqueda de empleo que funciona en local: adapta el CV y la carta de motivación a cada candidatura, puntúa el encaje, te prepara la entrevista y hace seguimiento de todo el proceso. Sin suscripción y sin nube: corre en tu máquina y la IA que ya tienes paga la computación.

El problema

Mi propia búsqueda de empleo. Cada candidatura necesitaba un CV y una carta reescritos para la oferta, un juicio sobre si merecía la pena aplicar siquiera, preparación de la entrevista y un registro de dónde estaba cada cosa. Las herramientas que hacen esto te alquilan una suscripción y guardan tus datos en sus servidores.

La restricción

Local-first, por decisión: el perfil, los documentos y el pipeline viven en la máquina del usuario, y la IA que ya paga hace la computación. Sin cuenta, sin servidor, sin suscripción. Esa única elección fija a la vez el modelo de privacidad, el modelo de coste y el problema de adopción más duro que tiene el producto.

Qué construí

Una app de escritorio en FastAPI y React construida alrededor de un perfil como fuente de verdad. Generación guiada por relevancia: cada CV y carta extrae del perfil completo solo lo que la oferta concreta necesita. La generación se restringe en vez de confiarse: el modelo rellena una especificación de diseño validada en lugar de escribir el layout, así que todo CV compila y un guardián de contraste lo mantiene legible proponga lo que proponga el modelo. Edición que preserva por defecto, con previsualización de regeneraciones y secciones bloqueables, para que nada se sobrescriba sin enseñar antes el cambio.

Mi papel

En solitario. Estrategia de producto, investigación de usuarios, sistema de diseño, arquitectura, backend, frontend, plantillas de documentos en Typst y la suite E2E de Playwright.

El resultado

Entregado y en uso diario: corre mi propia búsqueda de empleo, que es también como se probó cada funcionalidad. Unos 400 commits, más de 30 planes de funcionalidad escritos y un log de decisiones de producto fechado a lo largo de tres meses.

Estado: Shipped, not sold. Validation gate not met.

Lecciones aprendidas

Reflexión final

A Flarekeep no lo alquilas; es tuyo, y la IA que ya pagas hace el cómputo. Los datos, los documentos y el pipeline ya viven contigo.

Un matiz honesto: a ratos sentí que estaba construyendo una solución para un mundo pre-IA. Pronto todo el mundo redactará sus documentos con IA y los reclutadores filtrarán con IA, y artefactos como la carta de motivación perderán su valor o mutarán en otra cosa. Parte de lo que Flarekeep automatiza hoy tiene fecha de caducidad. Sigo creyendo que el pipeline, la propiedad de los datos y la orquestación sobreviven a ese cambio, pero saber qué capas son temporales cambió cuánto invertí en cada una.