He creado una herramienta local con LLM y Python que evita que tus carpetas se conviertan en caos y mantiene la privacidad de tu código. La idea surgió al ver proyectos que empiezan ordenados y, con el tiempo, se llenan de archivos temporales, copias, backups y exceso de profundidad en la estructura. En lugar de depender de APIs en la nube o solo de reglas de lint, esta solución realiza análisis inteligentes en tu máquina para ofrecer recomendaciones prácticas sobre cómo reorganizar y mantener tus repositorios limpios.

Cómo funciona a grandes rasgos: el monitor recorre el directorio y crea instantáneas con métricas clave como conteo de archivos y carpetas, tipos de archivo, distribución por profundidad, violaciones de nombres y archivos grandes. Cada instantánea se almacena en SQLite para mantener un historial local. Con embeddings generados localmente se aplica RAG para recuperar estados pasados similares y dar contexto temporal. Finalmente, un LLM local como Qwen o modelos disponibles en Ollama analiza el estado actual junto al contexto histórico y genera recomendaciones accionables.

Características principales: análisis con LLMs locales para respetar la privacidad, generación local de embeddings con sentence transformers, historial en SQLite, interfaz TUI con Rich para visualizaciones y tendencias, detección de nuevas, eliminadas o renombradas carpetas, y sugerencias concretas sobre cómo dividir directorios grandes, eliminar archivos temporales, corregir nombres y aplanar anidamientos excesivos.

Toda la arquitectura se basa en procesamiento local: no se envía nada a servidores externos. El flujo típico es escanear la carpeta, almacenar la instantánea, crear embeddings en la máquina, recuperar estados similares y consultar un modelo local para obtener análisis y recomendaciones. Esto garantiza privacidad, control y ausencia de costes por llamadas a APIs públicas.

Beneficios reales: visión temporal para saber si un proyecto está mejorando o empeorando, métricas cuantificables con una puntuación de desorden que incentiva limpiar, y recomendaciones específicas para cada caso. En pruebas reales con varios proyectos la herramienta redujo la puntuación de desorden de manera significativa en pocas semanas por la simple acción de monitorizar y mostrar tendencias.

Tecnología y rendimiento: Python 3.9+, Ollama para inferencia LLM local, sentence transformers para embeddings, SQLite para historial y Rich para interfaz TUI. En máquinas modernas el análisis completo es ágil: escaneo rápido de directorios, embeddings locales y respuestas del LLM en segundos dependiendo del modelo. Además se aplican optimizaciones como caché de embeddings, carga perezosa y procesamiento por lotes para directorios grandes.

Retos y soluciones: la consistencia de los modelos se mejora con prompts estructurados para salidas deterministas, la calidad de embeddings sube al convertir la instantánea en textos con contexto de dominio, y problemas de concurrencia con SQLite se mitigaron ajustando la conexión para entornos multihilo. RAG aporta contexto temporal que cambia completamente la calidad de las recomendaciones frente a un análisis aislado.

Resultados prácticos: entre las recomendaciones más frecuentes están dividir carpetas muy grandes, eliminar archivos temporales y backups, corregir violaciones de nombres y reducir la profundidad de carpetas. Además del ahorro de tiempo, la puntuación de desorden actúa como motivador y ayuda a mantener buenas prácticas de estructura de proyectos.

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Conclusión: construir herramientas AI local-first es viable y valioso. Al combinar LLMs locales, RAG y buenas métricas se consigue una solución práctica que protege la privacidad, ofrece recomendaciones útiles y motiva a mantener proyectos limpios. En Q2BSTUDIO transformamos estas ideas en productos y servicios que integran inteligencia artificial, ciberseguridad y despliegues en la nube para ayudarte a escalar con seguridad y eficiencia.

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