SynaBun no se construyó de la forma tradicional. No hubo sesiones de planificación frente a una pizarra, ni tickets de sprint, ni comité de revisión de arquitectura. Cada función, cada línea de código y cada decisión de arquitectura surgió conversando con Claude.

Este blog existe para documentar ese proceso. No como un relato pulido de marketing, sino como un registro en bruto de la investigación, los experimentos, los callejones sin salida y los hallazgos que hicieron de SynaBun lo que es hoy.

Cómo se construye SynaBun

El proceso de desarrollo es sencillo. Surge un problema. Lo conversamos con Claude. Claude investiga enfoques, escribe el código, lo prueba, e iteramos hasta que funciona. La conversación entera es el proceso de desarrollo.

Algunas sesiones son arreglos rápidos. Otras son exploraciones a fondo, de varias horas, sobre modelos de embedding, patrones de automatización del navegador o la arquitectura del sistema de hooks. Las más interesantes son aquellas en las que el enfoque inicial falla y tenemos que replantearlo todo desde cero.

Qué vas a encontrar aquí

Cada post de este blog sale directamente de nuestras sesiones de desarrollo. Cuando resolvemos un problema difícil, descubrimos algo inesperado sobre cómo funciona la memoria de la IA o tomamos una decisión de arquitectura importante, escribimos sobre ello. Esto es lo que vas a encontrar:

  • Análisis a fondo de la arquitectura: cómo funcionan por dentro los sistemas de SynaBun, desde el almacenamiento vectorial en SQLite hasta el ciclo de vida de los hooks
  • Resultados de investigación sobre modelos de embedding, ajuste de la búsqueda semántica y patrones de recuperación de memorias
  • Lecciones de automatización del navegador que nos dejó construir un sistema de Chrome con interfaz visible que los agentes de IA pueden usar de verdad
  • Historias de desarrollo sobre los bugs que tardamos horas en encontrar y las funciones que nos sorprendieron
  • Patrones de workflow para sacarle el máximo partido al desarrollo asistido por IA con memoria persistente

Por qué publicamos esto

Crear software con IA sigue siendo territorio nuevo. La mayoría de los equipos que trabajan así lo están resolviendo puertas adentro. Creemos que vale la pena compartir los patrones que vamos descubriendo, tanto los que funcionan como los que no.

SynaBun es open source. El código está en GitHub. Pero el código por sí solo no explica por qué elegimos embeddings locales en lugar de API en la nube, por qué construimos un navegador con interfaz visible en vez de usar el modo headless, ni por qué existe siquiera el sistema de hooks. Ese contexto vive en las conversaciones, y en este blog lo sacamos a la luz.

Publicamos posts nuevos a medida que construimos. Sin calendario, sin contenido de relleno. Solo investigación real de sesiones de desarrollo reales. Si estás construyendo con IA o pensando en memoria persistente para tus propias herramientas, este es el lugar para seguirnos de cerca.