Construyo IA que sabe cuándo no está segura.

AI Engineer, República Dominicana.

justask es mi librería de código abierto. Escribes un pedido y llena el formulario, dejando en blanco lo que no tiene claro. Elige un pedido para verla funcionar.

Nuevo gasto

“almuerzo con Cazuela Azul ayer, $86.40”

Proveedor: Banquetes Cazuela Azul

0.99 umbral 0.70
Etiquetas: Comidas

0.74 umbral 0.40
Fecha: sáb, 10 oct 2026 “ayer”

0.94 umbral 0.80
Monto: US$86.40 “$86.40”

1.00 umbral 0.90

Nuevo gasto

“almuerzo con los de limpieza ayer, $40”

Proveedor: Vacío para que lo llenes

0.12 umbral 0.70

No se nombra ningún proveedor. Mejor candidato: Banquetes Cazuela Azul con 0.12.
Etiquetas: Comidas

0.90 umbral 0.40
Fecha: sáb, 10 oct 2026 “ayer”

0.99 umbral 0.80
Monto: US$40.00 “$40”

1.00 umbral 0.90

Nuevo gasto

“taxi de Rumbo Claro con un cliente el viernes, 64 dólares”

Proveedor: Viajes Rumbo Claro

0.83 umbral 0.70
Etiquetas: Viajes

0.57 umbral 0.40

Cliente

0.56 umbral 0.40
Fecha: vie, 9 oct 2026 “viernes”

0.99 umbral 0.80
Monto: US$64.00 “64 dólares”

1.00 umbral 0.90

Elige un pedido

almuerzo con Cazuela Azul ayer, $86.40 almuerzo con los de limpieza ayer, $40 Proveedor poco claro, así que deja ese campo en blanco taxi de Rumbo Claro con un cliente el viernes, 64 dólares

Mostrar los números Probarla en vivo

Fig. 1. Tres pedidos enviados a la demo en vivo el 11 de octubre de 2026, reproducidos con sus respuestas reales. Las barras son la probabilidad del modelo para cada elección; una elección por debajo de su umbral deja el campo vacío.

Código abierto

justask

Convierte lo que una persona escribe en el estado de tu propia aplicación: un resultado de búsqueda, un filtro de tabla, una ficha llena. El código encuentra los candidatos, un modelo elige una etiqueta por pregunta con una probabilidad para cada etiqueta, y el campo del que no está seguro se queda vacío para que la persona lo llene (Fig. 1).

docmatch

Conciliación de facturas para cuentas por pagar. Un modelo de visión lee la factura, código determinista revisa lo que leyó y la cruza con la orden de compra y la recepción de mercancía, y lo que no cuadra pasa a una persona (Fig. 2). El análisis a fondo tiene el benchmark de cada etapa.

En progreso: la extracción, el cruce, la resolución de entidades y la revisión humana están terminados.

Ver la Fig. 2 en acción: una factura revisada paso a paso

Factura

14 Mill Lane Riverport, RP 11000

Northwind Paper Co

INV-1001

03/04/26

04/03/26

18.00

237.50

Emitida

Vence

Impuesto

Total USD

CP-5002BOXA4 copier paper, 500 sheets60.00

ST-1201EAStapler, heavy duty40.00

3BOXNitrile gloves, box of 10037.50

10EAPacking tape, 48 mm24.00

2EALabel roll, 1000 labels18.00

1EAExtension cord, 5 m14.00

4EASafety glasses, clear25.00

5BAGZip ties, 200 mm19.00

Extracción

1ProveedorNorthwind Paper Co
2Número de facturaINV-1001
3Emitida03/04/26
4Vence04/03/26
5Impuesto18.00
6Total237.50

Verificación

Fechas coherentespassed
Emitida 03/04/26, vence 04/03/26
Totales que cuadranabsent
No se puede verificar: la factura no muestra monto a pagar, y un valor ausente o ilegible nunca hace fallar una regla

Resultado: pasa, una regla verificada y ninguna falló

received
extracted
validated
resolved
matched
approved | needs_review

Después: resolver cada línea contra el catálogo y cruzar la factura con su orden de compra y su recepción.

Fig. 2. Una factura sintética del corpus de CI de docmatch, con sus campos etiquetados dibujados donde están en la página, y luego las dos reglas de la verificación. La verificación no necesita modelo ni etiquetas. Una lectura que falla se guarda y nunca se reintenta, porque reintentar sería buscar una respuesta que pase.

dgii-ts

Una librería en TypeScript para la DGII. Valida RNC, cédula, NCF y e-NCF sin conexión, y consulta contribuyentes leyendo las páginas web de la DGII con reintentos y un circuit breaker, porque la DGII no tiene API pública y cerró su servicio SOAP en enero de 2025. La Fig. 3, aquí abajo, es la librería misma, corriendo en esta página.

Incluye una skill para agentes, así los agentes de código aprenden la librería con un comando: npx skills add franklinmdev/dgii-ts --skill dgii-ts

Ver la Fig. 3 en acción: valida tú mismo un RNC o una cédula

Un RNC, cédula, NCF o e-NCF

Dígito	4	3	0	5	8	7	1	2	5
× Peso	7	9	8	6	5	4	3	2
Producto	28	27	0	30	40	28	3	4

Suma 160160 mod 11 = 6Dígito verificador: esperado 5, recibido 5

RNC: los dígitos 1 a 8 por los pesos 7, 9, 8, 6, 5, 4, 3, 2. El residuo de la suma entre 11 da el dígito verificador.

validateRnc("430587125") → {valid: true, formatted: "4-30-58712-5"}

Válido

Fig. 3. dgii-ts 0.3.0 desde npm, importada por esta página. Los pasos muestran la aritmética del dígito verificador; el resultado es el de la librería. Los números de ejemplo son inventados.

En desarrollo

DomiProp

Gestión de alquileres para propietarios dominicanos: control de gastos, el formato 606 mensual, contratos de arrendamiento bajo la Ley 85-25 y recordatorios antes de cada fecha fiscal. Hecho con Next.js, NestJS, Prisma y PostgreSQL. Antes del lanzamiento.

brook

Una aplicación móvil en desarrollo (Expo, TypeScript) que convierte los enlaces que la gente guarda de TikTok, Instagram y la web en una biblioteca donde se puede buscar, con cada enlace clasificado en campos tipados y una insignia de confianza.

La página de lanzamiento

Experiencia

Full-Stack AI Engineer

Nubeteck, S.R.L., Febrero de 2026 a hoy

Me encargo de principio a fin de una plataforma comercial de gestión financiera, desde el modelo de datos hasta el frontend, y me tocan las integraciones más difíciles, como los proveedores de pago. También lidero cómo el equipo adopta herramientas de IA para programar y soy mentor de los pasantes y desarrolladores junior.

Desarrollador de software

Nubeteck, S.R.L., Abril de 2023 a febrero de 2026

Ayudé a construir un sistema de diseño compartido entre los productos de la empresa, optimicé las capas de datos para que la interfaz se sintiera más rápida y fui mentor de desarrolladores junior.

Cómo trabajo

Las reglas antes que los resultados. Cuando un modelo toma una decisión en algo que construyo, escribo cómo se va a juzgar antes de la primera llamada: un set de evaluación congelado, líneas de aprobación, un umbral medido y no adivinado. Las rondas fallidas se quedan en el registro.

De un brief a un producto en producción. Entran la investigación y un plan, y sale un producto funcionando con su guía de QA: el modelo de datos, la API y una interfaz que puede usar gente sin formación técnica.

Calidad que imponen las herramientas. Cada repositorio lleva reglas escritas y hooks de edición, así cada cambio pasa el chequeo de tipos, el lint y la validación del esquema antes de entrar. Los modelos profundos planifican, los rápidos ejecutan, y las mismas reglas aplican a ambos.

Sobre mí

Casi todo lo que construyo trata con reglas del mundo real que son complicadas, como impuestos, cumplimiento y operaciones internas, donde acertar en los detalles importa más que la tecnología.

Fuera del trabajo. Juego baloncesto y tengo Arkhelon, un canal de YouTube sobre mitos e historia legendaria.

Contacto

franklinmdev@hotmail.com

Respondo en uno o dos días.