Los pueblos pequeños merecen grandes archivos. En mi pueblo natal Loganton Pennsylvania la historia abarca desde senderos nativos y voluntarios de la Guerra Civil hasta asentamientos amish y ejemplos de resiliencia moderna. Quise capturar esa historia de forma interactiva, precisa y viva, y así nació LogantonPA.com construido en pocos dias con un flujo centrado en IA y arquitecturas serverless.

El flujo de trabajo incluyo herramientas modernas y servicios cloud: Gemini para prototipado y generación de texto, VS Code junto a Copilot como compañero de desarrollo para refinar componentes, y Azure Functions como backend serverless que orquesta chats, agrega datos y registra conversaciones. Azure Table Storage almacena cada chat como registro bruto que alimenta nuevas ideas de contenido. Esta combinacion ofrecio velocidad, flexibilidad y escalabilidad sin sobreingenieria.

La canalizacion de contenido funciona asi: agregamos las preguntas mas frecuentes a partir de los logs en Table Storage, un modelo de comprobacion de hechos valida los temas candidatos frente a archivos y fuentes confiables rechazando folklore o sitios automatizados, y Gemini en Antigravity genera borradores de entradas cronologicas o paginas nuevas. La publicacion final siempre pasa por revision humana para asegurarnos de exactitud, tono y coherencia con la mision del archivo vivo.

El sitio se organiza en tres secciones interactivas: línea de tiempo cronologica con entradas verificadas y con fuente, enlaces de referencia que fundamentan cada hecho y un chat donde los visitantes pueden preguntar. Los chats se registran, se agregan y alimentan la canalizacion de contenido para que el archivo crezca en respuesta a la curiosidad real de la comunidad.

En cuanto al registro de conversaciones adoptamos un enfoque de flat logging: un unico registro por interaccion que contiene pregunta y respuesta juntas. Esto simplifica la agregacion y el analisis posterior. El backend actua de proxy entre el cliente y Gemini: cada peticion pasa por una funcion de Azure, se envia al modelo y la respuesta vuelve por la misma ruta mientras se persiste el registro en Table Storage con una clave que facilita consultas por sesion y fecha.

La comprobacion de fuentes es clave para diferenciar entre folclore y hecho. Si una pregunta ya tiene una entrada en la linea de tiempo no se duplica. Si es nueva, el fact checker valida contra archivos historicos y enlaces existentes. Si no existen fuentes confiables, el tema queda marcado para revision humana. Rechazamos sitios bot, contenido auto generado sin citas y enlaces riesgosos, porque preferimos precision a volumen en un entorno web que cambia constantemente.

Este proyecto demuestra como la inteligencia artificial puede acelerar el desarrollo de archivos historicos dinamicos sin sustituir el juicio humano. La automatizacion cubre aproximadamente el noventa por ciento del proceso, pero la esencia humana, las historias y el patrimonio local, siguen siendo el nucleo del proyecto.

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