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El Command Center es el asistente inteligente de Cadences que permite controlar toda la plataforma mediante lenguaje natural, ya sea escribiendo o hablando. Con más de 58 funciones, puede crear proyectos, tareas, ejecutar workflows, generar reportes y hasta iniciar llamadas telefónicas automáticas. Esto reduce hasta un 70% el tiempo en operaciones comunes, eliminando la necesidad de navegar por menús y formularios. Para el negocio, significa que cualquier persona del equipo puede gestionar la plataforma sin formación técnica, acelerando procesos y mejorando la productividad.

• Controla toda la plataforma Cadences con comandos en lenguaje natural (texto o voz).
• Más de 58 funciones: crear proyectos, tareas, ejecutar workflows, generar reportes, etc.
• Entrada multimodal: teclado, micrófono con detección de silencio, y llamadas telefónicas.
• Salida inteligente con texto a voz automático y ejecución de operaciones JSON.
• Contexto inteligente que incluye proyecto actual, multi-proyecto, usuarios e historial de conversación.

Este documento detalla el plan para añadir grabación y transcripción de llamadas telefónicas a Perspectiva Studio, permitiendo a los usuarios documentar reuniones y analizar conversaciones desde un solo dispositivo móvil. La solución utiliza Twilio Voice SDK para llamadas VoIP, evitando las limitaciones de iOS y Android que bloquean la grabación de llamadas nativas. Incluye tres modos de audio: grabación simple, llamada VoIP con transcripción en vivo y sugerencias de IA, y grabación interactiva sin VoIP. El roadmap está mayoritariamente implementado, pendiente de configuración en Twilio Console y pruebas finales.

• Implementa llamadas VoIP vía Twilio SDK para grabar y transcribir desde la misma PWA, superando restricciones de los sistemas operativos móviles.
• Ofrece tres modos de audio: grabación simple, llamada VoIP con IA Coach, y grabación interactiva con transcripción en vivo.
• Código backend y frontend completado (8 archivos), pendiente configuración de API Key y TwiML App en Twilio Console.
• Costo estimado de ~$0.52 por llamada de 10 minutos, un 13% más barato que alternativas tradicionales.
• Incluye consideraciones legales sobre consentimiento de grabación según el país del usuario.

Este documento explica cómo funciona el Gestor de Flujos, una herramienta que permite orquestar proyectos complejos conectando unidades de trabajo llamadas nodos. Cada nodo puede ser una tarea interna, una tarea de otro proyecto, un proyecto completo, un agente de inteligencia artificial, una condición lógica o un disparador automático. El sistema ayuda a coordinar equipos y automatizar procesos, reduciendo errores y tiempos de espera. Es clave para estandarizar flujos de trabajo y mejorar la eficiencia operativa.

• Define cinco tipos de nodos: tarea interna, tarea vinculada, proyecto, agente IA, condición y disparador.
• Las conexiones entre nodos pueden bloquear, preceder, disparar, ser condicionales o transferir datos.
• Incluye condiciones avanzadas como porcentaje de completitud, tiempo transcurrido y lógica personalizada.
• Ofrece una vista canvas interactiva con drag & drop, zoom y auto-layout.
• Los datos se persisten en project.workflowConfig y los nodos tienen estados: pending, running, completed, failed.

Este documento describe el sistema de programación de workflows automatizados que se ejecutan en intervalos regulares, como informes diarios o tareas recurrentes. El sistema utiliza un disparador por minuto para revisar qué workflows están pendientes y los ejecuta automáticamente, registrando métricas y manejando errores sin afectar a otros procesos. Esto permite a los clientes automatizar procesos de negocio sin intervención manual, mejorando la eficiencia operativa y la consistencia.

• El scheduler se ejecuta cada minuto usando Cloudflare Cron Triggers.
• Consulta una vista optimizada de la base de datos para obtener workflows pendientes.
• Soporta expresiones cron complejas y zonas horarias IANA.
• Cada workflow se ejecuta secuencialmente para evitar condiciones de carrera.
• Incluye registro de métricas y auto-limpieza de logs antiguos.

Este documento explica cómo crear plantillas para los tres tipos de nodos especializados en ProjectOS: nodos de integración, nodos de disparo y nodos de anotación. Los nodos de integración permiten conectar con APIs externas como Fotocasa o HubSpot para ejecutar acciones puntuales. Los nodos de disparo consultan APIs periódicamente y lanzan workflows automáticos cuando se cumplen condiciones. Los nodos de anotación son solo visuales y sirven para documentar y organizar el flujo de trabajo. Esta guía es esencial para que equipos comerciales y técnicos puedan configurar correctamente las automatizaciones sin necesidad de conocimientos profundos de programación.

• Define la estructura JSON para nodos de integración, trigger y sticker en ProjectOS.
• Los nodos de integración ejecutan llamadas HTTP únicas durante el workflow.
• Los nodos trigger realizan polling periódico y disparan workflows automáticos.
• Los stickers son nodos visuales que no se ejecutan, ideales para documentación.
• Incluye ejemplos mínimos y completos para cada tipo de nodo.

Este documento explica cómo los workflows pueden guardar y recuperar información de forma permanente usando proyectos DATA_TABLE como base de datos. Permite que datos como configuraciones, resultados de análisis o estados de procesos se mantengan disponibles entre ejecuciones, incluso para diferentes usuarios. Esto es clave para construir procesos empresariales robustos, con capacidad de recuperación ante fallos y auditoría completa de cada paso.

• Las variables persistentes se almacenan en proyectos DATA_TABLE como tareas-snapshot, sin límite de tiempo ni capacidad.
• Los workflows pueden vincularse a un proyecto de almacenamiento para auto-guardar y auto-cargar variables al iniciar o completar.
• Los agentes IA pueden usar acciones 'save_variables' y 'load_variables' para gestionar el contexto entre ejecuciones.
• Se incluyen funciones API como saveVariablesToDataTable, loadVariablesFromDataTable y cleanOldSnapshots para integración programática.
• Las mejores prácticas recomiendan nombrar proyectos claramente, incluir metadatos descriptivos y realizar limpieza periódica de snapshots antiguos.

Este documento explica cómo usar el nodo Workflow Executor, que permite ejecutar un workflow completo dentro de otro, como si fuera un subproceso. Esto facilita la reutilización de lógica común y la creación de flujos modulares. El nodo puede pasar variables al workflow hijo, esperar su resultado y manejar errores o tiempos de espera. Es útil para tareas como validaciones, aprobaciones o integraciones que se repiten en varios procesos.

• Permite ejecutar workflows completos como subprocesos dentro de otro workflow.
• Transfiere variables de entrada y salida entre workflows padre e hijo.
• Ofrece modos de espera: completado, éxito o cualquier finalización.
• Configurable con timeout, polling y manejo de errores (fail, continue, skip).
• Ideal para reutilizar lógica de validación, aprobaciones o integraciones.

Este documento explica cómo usar el nodo 'data_query' en workflows para gestionar datos de proyectos DATA_TABLE: crear, leer, actualizar, eliminar y sincronizar registros. Es útil para automatizar procesos como captura de leads, actualización de inventarios o gestión de tickets, sin necesidad de programar. La guía detalla cada operación con ejemplos prácticos y consideraciones importantes para implementar flujos de trabajo eficientes.

• Soporta CRUD completo: CREATE, READ, UPDATE, UPSERT y DELETE sobre DATA_TABLEs.
• Incluye valores especiales como AUTO_INCREMENT, TODAY y NOW para facilitar la configuración.
• Ofrece soft delete y hard delete para eliminar registros de forma segura o permanente.
• Se integra con workflows mediante variables y callbacks onDataChange para actualización en tiempo real.
• Incluye checklist y consideraciones críticas para evitar errores comunes en templates.

Este documento describe un flujo de trabajo automatizado para el área de radiología de un hospital. Permite registrar a un paciente, agendar una cita para un estudio radiológico (como una radiografía de tórax o un TAC), y registrar el resultado del estudio. El sistema utiliza formularios web, inteligencia artificial para validar datos, y envía notificaciones automáticas al paciente y al personal médico. Esto agiliza la atención, reduce errores de registro y mejora la experiencia del paciente al recibir confirmaciones y recordatorios.

• Automatiza el registro de pacientes y agendamiento de citas radiológicas.
• Incluye validación y normalización de datos mediante IA.
• Envía confirmaciones por email y recordatorios por WhatsApp.
• Registra los estudios realizados como recursos FHIR Observation.
• Se integra con sistemas PACS y asigna tareas a radiólogos.

El nodo Integration permite a los workflows de la plataforma realizar llamadas HTTP salientes a APIs externas como Fotocasa, Wallapop, HubSpot o cualquier API REST. Esto permite, por ejemplo, publicar propiedades, buscar productos o crear leads en CRMs sin necesidad de programar. El nodo se configura con tipo de integración, método HTTP, URL, cabeceras y cuerpo, y soporta variables de contexto para personalizar cada llamada. Es una pieza clave para automatizar procesos comerciales que requieren intercambio de datos con sistemas externos.

• Soporta APIs REST salientes: custom_api, Fotocasa, Wallapop, Idealista, HubSpot, Salesforce.
• Configuración flexible: método HTTP, URL, headers, body y variable de salida.
• Resolución de variables con sintaxis {{variable}} para personalizar llamadas.
• Validación robusta: URL, campos requeridos y formato JSON.
• Reintentos automáticos con backoff exponencial opcional.
• Estructura de respuesta estandarizada: statusCode, response, url, method.

IoT Hub es una aplicación de escritorio que permite gestionar dispositivos IoT desde un solo lugar, como sensores de temperatura, cámaras o luces inteligentes. Se conecta con el backend de Cadences para sincronizar datos cada 5 minutos, permitiendo a los usuarios controlar sus dispositivos de forma remota y crear automatizaciones, como encender un ventilador si hace calor. Esto es clave para ofrecer a los clientes una solución integrada de monitoreo y control, aumentando el valor de la plataforma Cadences en entornos domésticos o industriales.

• Soporta múltiples protocolos: MQTT, Serial (Arduino/ESP32) y HTTP.
• Incluye un motor de automatizaciones con triggers por umbral, horario o webhook.
• Sincronización automática con el backend de Cadences cada 5 minutos.
• Catálogo de más de 40 tipos de dispositivos predefinidos.
• Sistema de cámaras con captura de imágenes y soporte para IP, USB y ESP32-CAM.

Este tutorial enseña a crear un clasificador automático de tickets de soporte usando Machine Learning en el navegador, sin necesidad de servidores externos. Resuelve el problema de clasificar manualmente 300 tickets diarios, reduciendo el tiempo de 2-3 minutos por ticket a 1.2 segundos y mejorando la precisión del 85% al 96%. El proceso incluye preparar datos, entrenar un modelo en el navegador, afinarlo con ML Trainer Local, y desplegar un workflow automático que asigna tickets al equipo correcto. El resultado es un ahorro operativo del 90% y un retorno de inversión del 2,650% en menos de un día.

• Tutorial paso a paso para clasificar tickets de soporte con ML en el navegador
• Usa DATA_TABLE para preparar datos y ML Insights para entrenar modelos
• Fine-tuning con ML Trainer Local mejora precisión de 85% a 96%
• Workflow automático asigna tickets a equipos en 1.2 segundos
• ROI calculado de 2,650% con ahorro de $11,000/mes

ML Trainer Local es una herramienta que permite entrenar modelos de inteligencia artificial directamente en el ordenador del usuario, sin necesidad de servidores externos. Con ella, se pueden crear modelos personalizados a partir de los datos de proyectos de Cadences, como clasificadores de texto o sistemas de búsqueda semántica. Una vez entrenados, estos modelos se pueden usar a través de una interfaz compatible con OpenAI, lo que facilita su integración con otras aplicaciones. Esto permite a los equipos comerciales y de operaciones automatizar tareas como la categorización de documentos o la extracción de información relevante, mejorando la eficiencia sin depender de infraestructura cloud.

• Entrena modelos ML localmente sin conexión a internet después de la instalación inicial.
• Soporta múltiples tipos de modelos: embeddings, clasificadores, NER, regresión y LoRA.
• API compatible con OpenAI para usar los modelos con herramientas existentes.
• Se integra con proyectos de Cadences para cargar datos de entrenamiento directamente.
• Incluye un dashboard visual para gestionar entrenamientos y probar modelos.

ML Trainer Local es un servidor de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial que se ejecuta completamente en el dispositivo del usuario, sin enviar datos a la nube. Permite entrenar modelos personalizados para clasificación, extracción de entidades, embeddings y ajuste fino de modelos de lenguaje, todo con privacidad absoluta y sin costos recurrentes. Se integra con la plataforma Cadences para mejorar la precisión de los modelos entrenados en el navegador, ofreciendo una solución de machine learning local que protege los datos del negocio y reduce la latencia.

• Entrenamiento local de modelos de IA sin enviar datos a la nube, garantizando privacidad total.
• Soporta clasificación, NER, embeddings y fine-tuning de LLMs con LoRA.
• Se integra con Cadences para mejorar modelos entrenados en el navegador mediante push/pull.
• Ofrece una API compatible con OpenAI para inferencia local.
• Requiere Node.js y recursos mínimos de hardware, con opción de aceleración por GPU.

Este documento describe el nodo AI Voice Agent, que permite automatizar llamadas telefónicas usando agentes de voz con inteligencia artificial. El nodo se integra con ElevenLabs y Twilio para iniciar llamadas, recibir transcripciones en tiempo real y procesar conversaciones con Gemini. Es útil para equipos comerciales que quieran automatizar seguimientos, confirmar citas o calificar leads sin intervención humana. La documentación explica cómo configurarlo, los modos de uso y casos prácticos para integrarlo en flujos de trabajo.

• Permite llamadas salientes automatizadas con agentes de voz IA.
• Se integra con ElevenLabs Conversational AI y Twilio.
• Ofrece transcripción en tiempo real y análisis con Gemini.
• Soporta modos de configuración: default, hardcoded y variable.
• Incluye ejemplos de flujos completos y mejores prácticas.

Este documento describe una mejora en el sistema de workflows que reduce drásticamente la cantidad de información que se envía a los asistentes de IA. Antes, cada nodo de IA recibía todo el historial del workflow, lo que generaba respuestas lentas, caras y menos precisas. Ahora, el sistema envía solo los datos relevantes para cada paso, logrando respuestas más rápidas y un ahorro significativo en costos. Esta optimización es clave para escalar el uso de IA en procesos comerciales sin disparar los gastos operativos.

• Reducción del 80-95% en el tamaño del contexto enviado a la IA.
• Dos estrategias: usar variables explícitas o el output del paso anterior.
• Mejora en velocidad (73% más rápido) y costo (92% menos por ejecución).
• Totalmente retrocompatible: workflows existentes funcionan sin cambios.
• Incluye logs de debug para monitorear el contexto enviado.

Este documento propone integrar el estándar de salud HL7/FHIR en los flujos de trabajo de ProjectOS, permitiendo crear, leer y sincronizar datos clínicos como pacientes, signos vitales o recetas. La solución se divide en tres niveles de complejidad: un MVP rápido que reutiliza nodos existentes, una fase intermedia con validación avanzada y una fase completa con certificación. La propuesta recomienda comenzar con el nivel 1, que requiere solo 1-2 días de desarrollo y tiene bajo riesgo, para validar el interés real antes de invertir más recursos.

• Propone un nuevo tipo de nodo 'fhir_integration' que extiende el nodo 'integration' existente.
• Incluye plantillas FHIR predefinidas para Patient, Observation, MedicationRequest y Appointment.
• Ofrece dos modos de almacenamiento: local (tabla de datos) y remoto (servidor FHIR externo).
• El mapeo de campos puede ser manual o asistido por IA.
• Se recomienda empezar con un MVP de 1-2 días antes de escalar a niveles más complejos.

Este documento analiza cómo conectar los flujos de trabajo de Cadences a bases de datos externas como MySQL, PostgreSQL o SQL Server. Propone cuatro opciones: un nodo SQL con proxy backend (recomendado), un wrapper API REST que usa el nodo de integración existente, una conexión JDBC directa (inviable) y el uso de D1 para nuevos proyectos. La solución permite a los clientes consultar y modificar datos en sistemas legacy sin exponer credenciales en el frontend, mejorando la integración con sistemas de radiología y ERP.

• Se recomienda implementar un nodo SQL Query con proxy backend para conectar a bases de datos externas de forma segura.
• El nodo permitirá consultas SELECT y escrituras INSERT/UPDATE con validación de seguridad y sustitución de variables.
• Como alternativa inmediata, los clientes pueden usar el nodo de integración existente con una API REST propia.
• La opción JDBC directa desde el navegador no es viable por limitaciones técnicas y de seguridad.
• Para nuevos proyectos, se sugiere usar Cloudflare D1 (SQLite serverless) que ya está implementado.

Este documento describe un sistema completo para grabar, subir y analizar audios asociados a tareas. Permite a los usuarios capturar notas de voz desde el navegador o subir archivos, que luego se transcriben automáticamente a texto y se analizan con inteligencia artificial para extraer resúmenes, puntos clave y acciones. Esto facilita la documentación de tareas sin escribir, mejorando la productividad y la precisión de la información. Para el negocio, reduce la fricción en la captura de datos y permite que los agentes de IA entiendan el contenido de los audios para sugerir acciones relevantes.

• Grabación de audio directamente desde el navegador usando la API MediaRecorder.
• Subida de archivos de audio en formatos WebM, MP3, WAV, OGG y M4A.
• Transcripción automática con Gemini 2.0 Flash, con detección de idioma y nivel de confianza.
• Análisis de contenido que extrae resumen, puntos clave, acciones, entidades y sentimiento.
• Límites de 50 audios por tarea, 10MB por archivo y 5 minutos de duración.

Este documento describe un sistema que permite asociar múltiples ubicaciones a cada tarea, facilitando el registro de visitas a clientes, la creación de itinerarios y el seguimiento de trabajos de campo. El sistema integra mapas gratuitos (Leaflet + OpenStreetMap), geocodificación inversa y búsqueda de direcciones, todo sin necesidad de API keys. Para el negocio, esto significa que los equipos en terreno pueden documentar sus desplazamientos, optimizar rutas y vincular fotos con ubicaciones, mejorando la trazabilidad y la eficiencia operativa.

• Permite añadir hasta 50 ubicaciones por tarea, con coordenadas GPS o solo dirección textual.
• Incluye 12 tipos de lugar predefinidos (oficina, cliente, almacén, etc.) con iconos visuales.
• Ofrece una API REST completa para gestionar ubicaciones (CRUD) y un componente frontend con mapa interactivo y cálculo de distancias.
• Usa tecnologías gratuitas: Leaflet para mapas, Nominatim para geocodificación y la API de geolocalización del navegador.
• Se integra con el módulo de imágenes de tareas, permitiendo vincular fotos a ubicaciones específicas.

Este documento describe un sistema que recopila ofertas de trabajo freelance de múltiples plataformas como RemoteOK, Malt e InfoJobs. Los datos se normalizan y almacenan localmente, y pueden sincronizarse automáticamente con la base de datos principal de la aplicación. El sistema permite filtrar por presupuesto, habilidades y región, y asigna una puntuación de relevancia a cada oferta. Esto ayuda a los equipos comerciales a encontrar rápidamente oportunidades freelance relevantes sin revisar manualmente cada plataforma.

• Soporta 9 plataformas freelance de 4 regiones (internacional, Europa, España, tech).
• Los datos se normalizan a un esquema común y se sincronizan con DataTable en Cloudflare D1.
• Incluye filtros por presupuesto, skills, categoría, idioma y región.
• Asigna un score de relevancia (0-100) basado en coincidencia de presupuesto, skills y actualidad.
• Ofrece ejecución en paralelo de todas las plataformas con control de concurrencia.

Este documento explica el sistema de Variables Personalizadas, una funcionalidad que permite a los flujos de trabajo almacenar y compartir cualquier tipo de dato entre pasos, más allá de proyectos y tareas. Resuelve la necesidad de mantener contexto, resultados de inteligencia artificial o respuestas de APIs a lo largo de un proceso automatizado. Es importante para el negocio porque permite crear flujos más flexibles e inteligentes, mejorando la automatización y la toma de decisiones basada en datos.

• Las variables personalizadas permiten almacenar datos de cualquier tipo (texto, números, objetos, arrays, booleanos, respuestas de API) entre pasos de un workflow.
• Se pueden crear, leer, listar y eliminar mediante funciones JavaScript como setCustomVariable, getCustomVariable, getAllCustomVariables, etc.
• Existen funciones especializadas para almacenar resultados de IA (storeAIResult) y respuestas de APIs (storeAPIResponse).
• Las variables pueden usarse en prompts de agentes IA mediante sintaxis ${varName}.
• Se recomienda usar nombres descriptivos, especificar el tipo correcto y limpiar variables temporales al finalizar el workflow.

El Smart Pipeline AI Agent es un asistente conversacional que opera a través de WhatsApp y permite gestionar proyectos, tareas, comunicaciones y contenido multimedia desde el chat. El sistema entiende el lenguaje natural para crear y actualizar tareas, enviar mensajes, generar imágenes o audios, y coordinar equipos sin necesidad de usar otras herramientas. Esto agiliza la operación diaria al centralizar la gestión en una conversación, reduciendo tiempos de respuesta y mejorando la coordinación entre equipos.

• Opera completamente desde WhatsApp, sin necesidad de instalar apps adicionales.
• Permite crear, listar y actualizar proyectos y tareas mediante comandos en lenguaje natural.
• Integra generación de voz, imágenes y transcripción de audio usando múltiples proveedores de IA.
• Incluye un modo Command Center con más de 50 operaciones para gestión avanzada.
• Soporta URLs compartibles y formularios públicos para colaboración externa.

El SQL Query Node permite ejecutar consultas SQL en bases de datos externas o en la base de datos local D1 directamente desde los flujos de trabajo de la plataforma. Esto posibilita integrar sistemas legacy como HIS, ERP o CRM, sincronizar datos entre sistemas y realizar operaciones de lectura/escritura de forma segura. El nodo incluye modos de solo lectura y escritura, protección contra inyección SQL y bloqueo de comandos peligrosos, lo que garantiza la seguridad de los datos. Es una herramienta clave para conectar la plataforma con bases de datos existentes sin necesidad de desarrollos adicionales.

• Soporta conexiones a MySQL, PostgreSQL, SQL Server y D1 (SQLite de Cloudflare).
• Modos de ejecución: READ (solo SELECT) y WRITE (INSERT, UPDATE, DELETE) con validaciones de seguridad.
• Variables dinámicas con sintaxis ${variable} para parametrizar consultas de forma segura.
• Bloqueo automático de comandos peligrosos como DROP, TRUNCATE, ALTER, etc.
• Incluye auditoría de logs para monitorear rendimiento y errores.

El Trigger Node permite a workflows de ProjectOS consultar APIs externas de forma periódica (polling) y disparar automáticamente procesos cuando se cumplen condiciones definidas, como la aparición de nuevos datos o cambios en valores. Esto elimina la necesidad de exponer servidores públicos o configurar webhooks, facilitando la automatización incluso en entornos locales o con conectividad intermitente. Para el negocio, supone una forma sencilla y controlada de reaccionar a eventos externos sin depender de infraestructura compleja, ahorrando tiempo y recursos en integraciones.

• Realiza polling periódico a APIs externas con intervalos configurables desde segundos hasta horas.
• Dispara workflows automáticamente cuando se cumple una condición JavaScript sobre la respuesta (ej. count > 0).
• Extrae variables del payload de la API para usarlas en el resto del workflow.
• Soporta múltiples tipos de trigger preconfigurados para servicios como Fotocasa, Wallapop, HubSpot, etc.
• Incluye manejo de errores, reintentos y registro de logs para auditoría.

El nodo Variable Mapper permite transformar datos dentro de un flujo de trabajo sin necesidad de programar. Con él, puedes crear nuevas variables a partir de las existentes, aplicar cálculos, limpiar y formatear información, o combinar campos. Esto es clave para preparar datos antes de enviarlos a sistemas externos, generar informes o personalizar comunicaciones. Al habilitar el 'passthrough', se conservan todos los datos originales, evitando pérdidas de información.

• Permite crear y transformar variables usando expresiones JavaScript sencillas.
• Incluye modo passthrough para conservar todo el contexto del flujo.
• Soporta operaciones matemáticas, de texto, fechas y condicionales.
• Ideal para limpieza, enriquecimiento y formateo de datos en pipelines ETL.
• Incluye ejemplos prácticos para inmobiliaria, CRM, e-commerce y marketing.

Este documento explica cómo usar el nodo WhatsApp Agent para enviar mensajes de WhatsApp Business a través de Twilio. Soporta cinco tipos de mensajes: texto, plantillas pre-aprobadas, multimedia (imágenes, videos, documentos, audio), ubicación y botones interactivos. Permite personalizar mensajes con variables del flujo de trabajo y ofrece un modo de prueba sin necesidad de credenciales reales. Es útil para automatizar comunicaciones con clientes, como recordatorios de citas, envío de documentos o encuestas de satisfacción.

• Requiere credenciales de Twilio (Account SID, Auth Token, número WhatsApp Business) configuradas como variables de entorno.
• Soporta 5 tipos de mensaje: texto, plantilla, multimedia, ubicación e interactivo (hasta 3 botones).
• Permite usar variables dinámicas con sintaxis ${variable_name} para personalizar mensajes.
• Incluye modo mock para pruebas sin consumir créditos de Twilio.
• Proporciona ejemplos detallados para casos de uso inmobiliarios y de recordatorios.

WhatsApp Local Agent es un módulo que automatiza WhatsApp Web desde tu propio ordenador, sin necesidad de la API oficial de negocios. Permite enviar y recibir mensajes de texto, imágenes, audios y ubicaciones, y activar flujos de trabajo automáticos cuando llegan mensajes nuevos. Está diseñado para imitar el comportamiento humano y evitar detecciones, con persistencia de sesión y cola de mensajes. Es útil para equipos comerciales que quieran integrar WhatsApp en sus procesos sin costes por mensaje ni verificación de Meta.

• Automatiza WhatsApp Web localmente con comportamiento humano anti-detección.
• Envía y recibe mensajes de texto, imágenes, audios y ubicaciones.
• Detecta mensajes entrantes y dispara workflows automáticos en ProjectOS.
• Usa cola de mensajes SQLite con reintentos y control de límites.
• No requiere API de negocio: funciona con cuenta personal y escaneo QR.

El Email Node permite a los equipos comerciales y de operaciones enviar correos electrónicos automatizados desde los flujos de trabajo, sin necesidad de programar. Se integra con Gmail para enviar mensajes personalizados usando datos de clientes, como nombres o números de pedido. Esto ahorra tiempo al eliminar tareas manuales repetitivas y asegura que cada comunicación sea relevante. La función es clave para escalar procesos de notificación, seguimiento y marketing sin aumentar la carga del equipo.

• Envía correos desde workflows usando Gmail API, Gmail web o SMTP.
• Soporta variables dinámicas como {{cliente_nombre}} para personalización.
• Configuración sencilla: destinatario, asunto, cuerpo y opciones HTML.
• Manejo de errores integrado para tokens expirados o campos vacíos.
• Próximas mejoras incluyen adjuntos, plantillas y tracking de apertura.