01 Cuál elegir según lo que necesitas
| Proyecto | Resuelve | Dónde corre | Coste | Dificultad |
|---|---|---|---|---|
| AnyDoc | Que Claude lea bien Word, Excel, PowerPoint y PDF | Tu ordenador o el navegador | Gratis (MIT) | Muy baja |
| OpenWorker | Un asistente personal que entrega documentos, hojas e informes | Tu ordenador (macOS Apple Silicon o Windows) | App gratis (MIT); pagas el modelo | Baja |
| Colibri | Ejecutar modelos abiertos muy grandes sin enviar datos fuera | Tu ordenador | Gratis (Apache 2.0); necesita mucho disco | Media |
| QM | Agentes para todo un equipo, en Slack y en web | Tu propia nube (Fly.io o AWS) | Código gratis (MIT); pagas servidor y modelos | Alta |
02 AnyDoc: documentos de oficina convertidos a Markdown
AnyDoc es una librería en Rust de Firecrawl que convierte Word, PowerPoint, Excel, OpenDocument, RTF, EPUB, CSV y PDF con texto en Markdown limpio, conservando títulos, listas, tablas con celdas combinadas, notas al pie y notas del orador. Detecta el formato por el contenido, así que funciona aunque el archivo tenga mal la extensión. Tiene versión para el navegador que convierte en local, sin subir el archivo.
npx skills add firecrawl/anydoc # skill para tu agente
npx @firecrawl/anydoc informe.docx # Markdown por la salida estándar
npx @firecrawl/anydoc ventas.xlsx -o ventas.md # a un archivoConvierte [archivo.xlsx] con AnyDoc y analízalo. Quiero: totales por mes, las cinco filas más anómalas con su explicación y las celdas vacías donde debería haber un valor. Indica siempre la hoja y la fila de cada dato. Si algo no se puede deducir del archivo, dilo.03 OpenWorker: un asistente de escritorio con permisos
OpenWorker es una app de escritorio de código abierto, impulsada por Andrew Ng y construida sobre su librería aisuite. Le pides un resultado (preparar una reunión, un informe semanal, ordenar la bandeja de entrada) y entrega el archivo terminado. Se conecta con más de 25 herramientas, como Gmail, Google Calendar, Slack, Notion, GitHub, Jira, HubSpot u Outlook, y con cualquier servidor MCP.
Lo interesante para empresas es su modelo de control: enviar mensajes, tocar el calendario o ejecutar comandos requiere aprobación, hay operaciones peligrosas que ningún modo automático puede saltarse y cada acción queda registrada con quién la aprobó. Está en beta abierta.
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1
Descarga el instalador oficial
Desde la sección Download del README: macOS 12+ con Apple Silicon o Windows 10/11. En Windows aparecerá un aviso de SmartScreen porque aún no está firmado.
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2
Añade el modelo
En Ajustes, pega tu clave de API (Anthropic, OpenAI, Google y otros) o apúntalo a Ollama para usar modelos locales sin coste.
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3
Conecta solo lo imprescindible
Empieza con correo y calendario. Cada conector amplía lo que el agente puede leer.
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4
Pide trabajo real
Una tarea concreta con un entregable claro te dirá más que cualquier prueba genérica.
Revisa mi calendario de mañana. Para cada reunión con personas externas, busca los últimos correos con ellas y prepara una ficha de una página: quién es y su empresa, qué tratamos la última vez, compromisos pendientes por ambas partes y tres preguntas que debería hacer. Entrégalo como documento y no envíes nada.04 Colibri: modelos enormes en tu propio equipo
Colibri es un motor escrito en C para ejecutar modelos abiertos de tipo mixture of experts. Estos modelos tienen cientos de miles de millones de parámetros, pero en cada token solo usan una parte; Colibri deja en RAM lo que siempre se usa y lee el resto del disco cuando hace falta. No requiere tarjeta gráfica, aunque la aprovecha si la hay, y ofrece un panel web, una API compatible con OpenAI y otra compatible con Anthropic en 127.0.0.1:8000.
El precio es la velocidad. El README documenta que su modelo de referencia (GLM-5.2, unos 429 GB de descarga) da entre 0,05 y 0,1 tokens por segundo en un portátil con 25 GB de RAM: minutos por respuesta. Para empezar, sus modelos pequeños (unos 20 GB) corren desde RAM a velocidad usable.
xcode-select --install
brew install libomp git python
git clone https://github.com/JustVugg/colibri
cd colibri
./start-here.sh --list # qué modelos caben en tu equipo y por qué
./start-here.sh # instala el recomendado y abre el panelEl asistente revisa RAM, disco y GPU, recomienda un modelo, descarga con reanudación y arranca el servidor. Si prefieres que lo haga Claude Code, el repositorio incluye docs/AI_SETUP.md, pensado para agentes y que les obliga a preguntarte antes de descargar un modelo o instalar paquetes del sistema.
Tengo Colibri sirviendo una API compatible con OpenAI en http://127.0.0.1:8000/v1. Escribe un script en Python que lea cada .txt de la carpeta actas/, pida al modelo local un resumen de cinco líneas con acuerdos y responsables, y guarde el resultado en resumenes.md. El script no debe conectarse a ninguna otra dirección; si detectas otra URL en la configuración, detente y avísame.05 QM: agentes para todo un equipo
QM, publicado por Y Combinator, es un entorno de agentes multiusuario. Cada persona tiene su espacio aislado (memoria, archivos, permisos, tareas programadas y un sandbox propio) y además puede trabajar con el agente en canales compartidos de Slack o desde la web. Admite Claude Code como motor, entre otros, y permite a los administradores fijar una postura de seguridad: Strict (todo requiere aprobación), Auto (la predeterminada) o Dangerous.
Se despliega en tu propia cuenta de Fly.io o AWS, que pagas aparte, y necesita Node.js 24.15 o superior.
npm exec --yes --package=@yc-software/qm@latest -- \
qm init . --org <slug> --target <fly-or-aws>
npm installVamos a desplegar QM (yc-software/qm) para mi organización siguiendo su deployment.md, con Fly.io como destino. Reglas: antes de crear cualquier recurso de pago, dime qué es y su coste mensual aproximado y espera mi confirmación; las claves y contraseñas las introduzco yo en la terminal o en el panel del proveedor, nunca en este chat ni en archivos del repositorio; empieza solo con el acceso web y deja Slack y conectores para cuando la web funcione. Usa la postura de seguridad Strict hasta que yo diga lo contrario.Preguntas frecuentes
Ninguno directamente. AnyDoc funciona como skill dentro de Claude Code; OpenWorker y QM usan claves de API que se facturan aparte, y Colibri ejecuta otros modelos en local.
Para una o dos personas, OpenWorker: no hay servidor que pagar ni mantener. QM compensa cuando varias personas necesitan agentes compartidos con permisos y auditoría centralizados.
No. Tiene sentido cuando la privacidad absoluta o el coste cero pesan más que la velocidad y la calidad, por ejemplo para clasificar o resumir documentos que no pueden salir de la empresa.
No, salvo que actives el OCR alojado para PDF escaneados. La conversión normal y la demo del navegador se ejecutan en tu equipo.
AnyDoc es una librería estable y sencilla. OpenWorker está en beta y QM requiere conocimientos de infraestructura; revisa siempre lo que entregan antes de enviarlo a clientes.
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