Implementations — top 8 productos comercializables¶
Priorización y scaffolding de los 8 productos con mejor relación pain/WTP/dev-effort para construir como solo developer sobre M4 Pro 24 GB. Cada folder contiene README detallado con spec, MVP scope, pricing y plan de ejecución a 30 días.
Cómo está priorizado¶
Score = (pain × WTP × ciclo de venta corto × fit local) / dev-effort
| Rank | Folder | Vertical | Pain | WTP | Ciclo | Local-fit | Dev (sem) | Score |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 02-legaltech-contracts | LegalTech PYME | 🔴 alto | 🟢 €99-299/mes | 🟢 corto | 🟢 100% local | 3-4 | 9.2 |
| 2 | 03-reviews-analyzer | Restaurantes/Hoteles | 🟡 medio | 🟡 €49/mes | 🟢 muy corto | 🟢 100% local | 2 | 8.8 |
| 3 | 01-doc-extraction-api | Contabilidad/Fintech | 🔴 alto | 🟢 €99-499/mes | 🟡 medio | 🟢 100% local | 4 | 8.5 |
| 4 | 04-realestate-listings | Real Estate | 🟡 medio | 🟡 €49/agente | 🟢 corto | 🟡 multimodal | 3 | 8.0 |
| 5 | 06-whatsapp-bot | PYMES locales | 🟡 medio | 🟡 €49/local | 🟢 muy corto | 🟢 100% local | 4 | 7.8 |
| 6 | 05-meeting-summarizer | Equipos legales/salud | 🟡 medio | 🟡 €15/usuario | 🟡 medio | 🟢 audio nativo | 3 | 7.5 |
| 7 | 08-code-review-bot | Dev tools enterprise | 🔴 alto | 🟢 €299/equipo | 🔴 largo | 🟡 híbrido | 5 | 7.2 |
| 8 | 07-finance-personal | Consumer fintech | 🟡 medio | 🔴 €3.99/mes | 🟢 corto | 🟢 100% local | 4 | 6.5 |
Recomendación de pick¶
Solo developer experimentado, sin red de ventas previa: → 03-reviews-analyzer (ciclo corto, fácil prospección, WTP probada en restaurantes).
Solo developer con red en LegalTech / abogados: → 02-legaltech-contracts (highest WTP, defensible moat).
Dev + co-fundador comercial: → 01-doc-extraction-api o 08-code-review-bot (mayor ACV, requiere sales motion).
Dev con foco consumer: → 07-finance-personal (privacy story fuerte, app distribuible vía App Store).
Stack compartido¶
Todas las implementations usan el stack común documentado en ../stack/:
- Inferencia: Ollama (Gemma 4 E4B + EmbeddingGemma) + Google AI Studio (31B fallback).
- Backend: FastAPI + LiteLLM.
- Vector DB: Qdrant (multi-tenant) o LanceDB (desktop).
- Observabilidad: Langfuse self-hosted.
- Frontend: Next.js 15 + Clerk + Stripe.
Cada implementation hereda este stack y agrega: - Schema de datos específico. - Prompts vertical. - Eval set específico. - Fine-tune si aplica.
Estructura estándar de cada folder¶
implementations/XX-name/
├── README.md # Spec, MVP, pricing, plan 30 días
├── prompts/ # System prompts versionados
│ └── v1.md
├── evals/ # Eval set + métricas
│ └── golden-set.jsonl
├── schemas/ # Pydantic models o JSON Schema
│ └── output.json
└── notes/ # Entrevistas a clientes, feedback
└── interviews.md
Los archivos de código compartido (FastAPI routes, RAG pipelines) viven en ../stack/backend/. Las implementations son especificaciones + customizaciones, no apps separadas.