FrictionLog

Convierte la frustración en tu próximo proyecto. FrictionLog es una API ligera que captura "puntos de dolor" (fricciones) diarios, los analiza con IA y los prioriza para que construyas soluciones que la gente realmente necesita.

"Odio hacer esto manualmente..."

¿Cuántas veces has pensado eso y luego lo has olvidado? Como desarrolladores o Indie Hackers, a menudo buscamos ideas "revolucionarias" mientras ignoramos los problemas reales que tenemos delante. FrictionLog actúa como un buzón de quejas inteligente:

1. Captura la molestia en el momento (vía CLI o API).
2. Centraliza tus frustraciones.
3. Genera especificaciones técnicas automáticas (MVP) usando LLMs.

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Proveedores de IA

Proveedor	Variable	Modelo
Google Gemini (default)	GOOGLE_API_KEY	gemini-1.5-flash
xAI Grok	XAI_API_KEY	grok-4.20

Selecciona el proveedor con LLM_PROVIDER=gemini o LLM_PROVIDER=grok.

Quickstart

Docker + PocketBase (Recomendado)

1. Descarga y ejecuta PocketBase. Importa pocketbase_schema.json desde http://127.0.0.1:8090/_/.

2. Clona y levanta:

   git clone https://github.com/Medalcode/FrictionLog.git && cd FrictionLog
   export LLM_PROVIDER=grok
   export XAI_API_KEY="tu-api-key"
   docker-compose up --build -d

3. Servicios:

   • Dashboard: http://localhost:8501
   • API: http://localhost:8000/docs

Local (Python)

git clone https://github.com/Medalcode/FrictionLog.git && cd FrictionLog
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

export LLM_PROVIDER=grok
export XAI_API_KEY="tu-api-key"
export POCKETBASE_URL="http://127.0.0.1:8090"

uvicorn api:app --reload        # terminal 1
streamlit run ui.py             # terminal 2

Registrar una fricción

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/registrar-friccion \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"description": "Odio copiar datos de facturas PDF a Excel manualmente", "severity": 4}'

python cli.py log "Odio copiar datos de facturas PDF a Excel manualmente"

Auth (opcional)

Si seteas FRICTIONLOG_API_KEY, todos los endpoints requieren:

Authorization: Bearer <tu-api-key>

Despliegue en Vercel

1. Sube el código a GitHub.
2. Crea un proyecto en Vercel e importa el repositorio.
3. Añade las Environment Variables necesarias (GOOGLE_API_KEY o XAI_API_KEY, POCKETBASE_URL, etc.).

Stack

• api.py: FastAPI async con httpx.AsyncClient reutilizable (lifespan).
• llm_client.py: Abstracción de proveedor LLM (Gemini + Grok).
• core.py: Orquestador del análisis IA.
• ui.py: Dashboard Streamlit.
• cli.py: CLI con httpx.
• main.py: Entrypoint Vercel (re-exporta api.app).
• DB: PocketBase.
• IA: Gemini 1.5 Flash o Grok 4.20+.

Desarrollo

pip install -r requirements.txt
ruff check . && ruff format --check .
pytest tests/ -v

Roadmap

• Persistencia IA en base de datos
• CRUD completo + UI
• CLI wrapper
• CI/CD (lint + test matrix)
• Abstracción de proveedor LLM (Gemini + Grok)
• Auth opcional via API Key
• Smart Grouping: detectar fricciones duplicadas semánticamente