Creación de artículos deportivos con IA generativa
Este proyecto es una aplicación web diseñada para ciclistas y entusiastas del deporte que desean automatizar y enriquecer la creación de contenido para sus blogs. La aplicación integra diversas plataformas populares como Strava, Piwigo, YouTube y WordPress, utilizando inteligencia artificial para generar artículos de blog detallados y atractivos basados en las actividades deportivas del usuario y el contenido multimedia asociado.
Visión General del Proyecto
La aplicación actúa como un puente inteligente entre actividades deportivas y una plataforma de blog. Permite a los usuarios:
- Conectar sus cuentas de Strava, Piwigo, YouTube y WordPress.
- Correlacionar automáticamente (o manualmente) actividades de Strava con fotos de Piwigo y videos de YouTube basándose en la fecha y ubicación.
- Generar borradores de artículos de blog ricos en contenido utilizando IA (Mistral AI o Deepseek), que incluyen detalles de la actividad, información meteorológica de AEMET, descripciones de ubicaciones de fotos y videos incrustados, y la posibilidad de añadir instrucciones personalizadas para la IA.
- Gestionar estos artículos generados, incluyendo la edición de título y contenido, la eliminación y la publicación como borradores directamente en su blog de WordPress.
- Monitorizar y refrescar la caché de actividades de Strava, galerías de Piwigo y videos de YouTube para asegurar que los datos estén siempre actualizados.
El objetivo es simplificar el proceso de creación de contenido, permitiendo a los usuarios centrarse en sus actividades mientras la aplicación facilita un primer borrador de la narrativa y la integración multimedia.
La filosofía subyacente es que se extraiga toda la información posible de posicionamiento de los recorridos registrados en Strava, así como de la información EXIF de las fotografías, para utilizar estas coordenadas como elemento base para la generación de la descripción de las etapas, cruzando estas ubicaciones con fuentes de datos abiertas de localizaciones geográficas. Esta información básica se complementará con textos provenientes del canal de YouTube y, en su caso, de las instrucciones proporcionadas con el usuario, a fin de enriquecer el texto proporcionado. Por último, y a fin de proporcionar un mejor contexto, se complementa el texto con información de las estaciones meteorológicas de la AEMET cercanas en la fecha de la actividad.
Tecnologías Utilizadas
- Frontend: React, TypeScript, Vite, React Router, Tailwind CSS, Shadcn/ui,
lucide-react,sonner. - Backend: Supabase (PostgreSQL, Auth, Edge Functions).
- IA: Deepseek (vía OpenRouter), Mistral AI.
- APIs Externas: Strava API, Piwigo API, YouTube Data API, AEMET OpenData API, WordPress REST API, Nominatim (OpenStreetMap).
