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Caso de estudio: producto e ingeniería

Bodrum Flow: desarrollo de producto y software

Como fundador y desarrollador de Bodrum Flow, trabajo en la aplicación móvil, el sitio web y la infraestructura de contenidos. El alcance incluye la recopilación, el procesamiento con IA, la revisión y la distribución de datos sobre eventos.

Founder & DeveloperiOS / Android / WebVisitar Bodrum Flow
Interfaz web en inglés de Bodrum Flow con descubrimiento de eventos y filtros de programación
Página de evento de Bodrum Flow en iOS con detalles, calendario, indicaciones y opciones de contacto
El producto web e iOS en septiembre de 2026. Las capturas muestran su estado en ese momento.
Descargas en iOS + Android
3.200+
Cuentas registradas
2.200+
Registros de eventos publicados
15.000+

El producto en cifras / Los registros incluyen eventos pasados y futuros. Las descargas y las cuentas miden cosas distintas.

01 / Bodrum Flow

Experiencia de producto e infraestructura de contenidos

Bodrum Flow presenta eventos, programas y experiencias en móvil y web. Su infraestructura permite estructurar y mantener actualizada la información procedente de distintas fuentes.

Mi trabajo abarca las interfaces de usuario, los datos estructurados, el procesamiento de contenidos con IA y las herramientas operativas. Los ejemplos siguientes explican las decisiones técnicas y los controles de estos sistemas.

Aplicación móvil y sitio web

La aplicación con React Native y Expo permite guardar planes, seguir locales y realizar acciones directamente desde los eventos. El producto web con Next.js ofrece una forma inmediata de descubrir y compartir la programación. El contenido se presenta en turco, inglés, alemán y ruso.

Página de programación de un local en inglés, con próximos eventos y opciones de contacto directo
Página de experiencia en iOS e inglés, con horarios, información del proveedor y opción para solicitar una reserva
Capturas reales del producto tomadas el 5 de septiembre de 2026. Las fechas y la disponibilidad corresponden a ese momento.

02 / Mi forma de trabajar

Del contenido original a datos estructurados sobre eventos

Las publicaciones, historias e imágenes recibidas contienen información sobre eventos en distintos formatos. El procesamiento la convierte en registros estructurados y conserva las fuentes y el contexto de extracción.

  1. 01

    Capturar

    Publicaciones originales, Stories y carteles o vídeos enviados.

  2. 02

    Interpretar

    OCR y extracción multimodal, con el contexto de la fuente.

  3. 03

    Validar y revisar

    Comprobaciones de fechas e identidad, actualizaciones con condiciones de control y vías de revisión.

  4. 04

    Usar en el producto

    Registros estructurados para el descubrimiento y la distribución editorial.

La revisión y la corrección siguen formando parte del proceso. El procesamiento automatizado no implica que todos los resultados estén listos para publicarse.

03 / Enfoque

Decisiones técnicas y sus motivos

Extracción y calidad de los datos

Extracción de información y validación de fuentes

El proceso de ingesta BF_InstaScrab combina OCR, contexto de imagen y extracción multimodal. Después, las reglas deterministas normalizan fechas, estructuras de programación e identidad de los eventos, conservando las evidencias que sustentan el resultado estructurado.

En las Stories, la hora de publicación y la de captura se mantienen separadas. Una referencia como «esta noche» debe apoyarse en la identidad de la fuente y en evidencias temporales. Las fechas sin resolver pueden marcarse para revisión.

Identidad de los eventos

Fusión según la identidad del evento

Que coincidan el local, el día y la hora no basta para mover archivos entre eventos. Las discrepancias de artistas o una identidad incierta pueden bloquear el traslado, y una etiqueta de revisión de duplicados no lo autoriza por sí sola.

Las fusiones permitidas utilizan operaciones de base de datos con condiciones previas de actualización y trazabilidad. Los registros bloqueados siguen protegidos. El objetivo es evitar que se adjunte por error, sin aviso, el cartel o vídeo de otro evento.

Fiabilidad

Procesamiento de contenidos con recuperación tras interrupciones

Una cola local persistente almacena el trabajo capturado antes de procesarlo. Las escrituras y asignaciones atómicas mantienen una responsabilidad definida sobre cada tarea. La lógica de recuperación puede volver a poner en cola las tareas abandonadas cuando las evidencias temporales disponibles son fiables.

Los reintentos tienen límites y esperas cada vez mayores. Estos mecanismos permiten reanudar la ingesta después de una interrupción sin que cada fallo obligue a empezar de nuevo.

IA y controles editoriales

Controles de resultados del modelo y publicación

El sistema de moderación combina evidencias de imagen y texto con la respuesta estructurada del modelo. Después, el código comprueba las reglas de local, fecha y conflictos. Una propuesta de publicación puede quedar pendiente de revisión si no supera esas comprobaciones.

Las huellas de revisión y un registro persistente evitan que las mismas evidencias sin cambios desencadenen el mismo trabajo una y otra vez. Nuevas evidencias o un operador pueden reabrir un caso, mientras que los límites de registros y costes acotan cada ejecución.

Recepción y distribución

Procesamiento de contenidos recibidos por WhatsApp

FlowBot, el servicio de recepción de WhatsApp, relaciona carteles, vídeos y textos que llegan en distinto orden y guarda su contexto en una cola de procesamiento. También conserva los textos recibidos mientras se procesa un vídeo.

Una interfaz editorial independiente permite seleccionar eventos de día y de noche. Los editores eligen los registros; antes de guardar la selección, las comprobaciones del servidor y de la base de datos rechazan las entradas no publicadas, marcadas o con una fecha incorrecta.

Las tecnologías que utilizo

Experiencia móvilReact Native / Expo
Una aplicación iOS y Android para descubrir eventos, guardar planes y realizar acciones desde cada evento.
Experiencia webNext.js / TypeScript
Descubrimiento público, programación de locales para compartir y páginas multilingües.
Flujos de contenidoPython / Node.js / modelos multimodales
Captura, extracción, validación, recepción de mensajes y tareas operativas.
Registros y controlPostgreSQL / Supabase
Contenido estructurado, actualizaciones con condiciones de control, registros de cola y comprobaciones editoriales.
Versión anterior del producto

Historia del producto

Bodrum Flow: primer prototipo web

El primer prototipo web de Bodrum Flow se centraba en el descubrimiento multilingüe de eventos y lugares, como etapa anterior del producto móvil y web actual.

Áreas de desarrollo en evaluación

Estudio ampliar la cobertura de contenidos, personalizar el descubrimiento y facilitar las actualizaciones por parte de empresas locales. Evalúo las prioridades a partir del uso del producto y de sus procesos operativos.

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