Contenido del curso
Proyecto 6- Julio 15
Proyecto 6: El reporte que se arma y se envía solo
En todas las empresas hay alguien que cada lunes copia datos de tres lugares distintos para armar el mismo reporte de siempre.
Hoy jubilas esa tarea: construye un flujo que recolecte datos, los organice y envíe el reporte automáticamente, en horario programado. Debe incluir:
Cursos recomendados:
¿Cómo compartir mi proyecto?
Para compartir el link a tu proyecto, haz clic debajo de tu nombre donde sale la hora cuando lo publicaste para ir a la página donde encuentras la URL.
Copia la URL de esa página y compártela con cualquier persona para que voten por tu proyecto dándole like.
Roberto Zuñiga
Estudiante
Kevin Gualteros
Estudiante
Wilfredo Morales
Estudiante
Miguel Angel Moreno C.
EstudianteRoberto Pantaleón Merino
EstudianteMiguel Angel Moreno C.
Estudiante
Diego Martinez
EstudianteRoberto Pantaleón Merino
EstudianteMiguel Angel Moreno C.
EstudianteRoberto Pantaleón Merino
Estudiante
Marco Aurelio
EstudianteMiguel Angel Moreno C.
Estudiante
Geordy Elian Reyes Mendoza
Estudiante
Juan Palomera
Estudiante
María de los Ángeles Torres Monterrey
Estudiante
Mareidys Martinez Muñoz
EstudianteMiguel Angel Moreno C.
Estudiante
CESAR MAURICIO RUIZ TULANDE
Estudiante
Sebastián Hernández Cáceres
EstudianteARTURO ARMANDO LÓPEZ ALAS
Estudiante
John Alexander Restrepo Hincapié
EstudianteJuan Diego Gutierrez Rey
EstudianteMiguel Angel Moreno C.
EstudianteMarco Aurelio
EstudianteJose Isaias Santiago Villatoro
EstudiantePulso — El reporte que se arma y se envía solo
En toda empresa hay alguien que cada lunes copia datos de tres lugares para armar el mismo reporte de siempre. Hoy jubilé esa tarea. 🤖
Construí Pulso: un reporte que se recolecta, se organiza y se envía solo, en horario programado. Y le di un giro que cierra el círculo de toda la liga 👇
Pulso es el boletín de resultados de mi propia Vibe Coders League 2.0: cada viernes 5 PM recolecta las analíticas de las landings que construí en los retos anteriores (Parla, Altura, Radar Digital, GOLAZO) y me manda un correo con todo digerido. Los retos previos ahora se miden a sí mismos. 📈
¿Qué hace, sin que yo toque nada?
1. 📊 Lee el tráfico real de cada landing (Cloudflare Analytics API) + las conversiones (leads y pre-órdenes en Supabase).
2. 🧮 No reenvía datos crudos: calcula totales, landing líder y variación semana a semana.
3. 🤖 Un resumen ejecutivo con IA (Workers AI · Llama) interpreta los números — con fallback por reglas si la IA falla.
4. 📬 Se envía por Gmail API a mi correo. Todo en piloto automático.
Stack: Cloudflare Worker + Cron Trigger · Workers AI · Cloudflare GraphQL Analytics API · Supabase · Gmail API (OAuth). 100% en código, sin backend que mantener, con degradación elegante (si una fuente falla, el reporte igual sale).
Como en la mayoría de los retos estoy fusionándolos con mi emprendimiento (Camping El Higuerón) agregando funciones nuevas, en este caso: automatizar por completo la respuesta a la eterna duda de los usuarios de: <u>"¿Cómo estará el clima para acampar o escalar hoy?,¿Sera que llueve?</u>"
He construido un ecosistema 100% autónomo mediante un escenario en Make. El flujo no solo guarda el historial y analiza las métricas con IA, sino que ejecuta un procesamiento en paralelo ramificado en 3 destinos en tiempo real para mantener informada a la comunidad y actualizar nuestra propia infraestructura web.
* 🎥 Video Demo del Flujo:
* 🔗 Sitio Web del resultado:
🎯 ¿Para quién es?
Está diseñado para escaladores, campistas, senderistas y operadores turísticos de Choachí y el Sector de Aguadulce, automatizando los reportes diarios de seguridad de montaña para evitar que los deportistas asuman riesgos innecesarios.
⚙️ ¿Cómo funciona la arquitectura y el flujo de datos?
Todo el pipeline opera de manera secuencial y completamente sola sin intervención manual:
1. ☁️ CAPTURA EN TIEMPO REAL: Todos los días a las 7:00 AM, un disparador en Make consulta la API de WeatherAPI.com en las coordenadas exactas de montaña de Choachí.
2. 📊 HISTORIAL DE MÉTRICAS: El clima crudo capturado se registra de inmediato en una fila de Google Sheets ("Historial Clima El Higuerón") para mantener persistencia histórica.
3. 🧠 PROCESAMIENTO E INTELIGENCIA: El JSON técnico del clima es enviado a la API de OpenAI (usando el modelo optimizado gpt-4o-mini). Con un prompt especializado de montaña, la IA evalúa las variables climáticas y dictamina de forma amigable la viabilidad de:
- Escalada en roca (analiza la humedad y el agarre en la pared de roca).
- Camping (indica si requiere carpa con doble techo y lona impermeable).
- Senderismo y cascadas (aprovecha la llovizna destacando que el caudal de las cascadas de Aguadulce aumenta haciéndolas lucir imponentes, pero advierte en caso de tormentas).
🌿 Las 3 Ramas de Distribución en Paralelo:
Una vez que OpenAI procesa el reporte, el flujo se divide en 3 ramas de automatización instantáneas:
* 📢 Rama 1 (Telegram Bot): Despacha el reporte final con formato estético Markdown al usuario suscrito a la newsletter.
* ✉️ Rama 2 (Gmail): Envía el boletín matutino por correo electrónico a la lista de campistas suscritos.
* ⚡ Rama 3 (Supabase / Sitio Web): Realiza un insert en nuestra base de datos de Supabase, lo que actualiza de forma automática las tarjetas climáticas e indicadores dinámicos en nuestro frontend en Lovable para todos los visitantes del sitio.
¡Los invito a ver el video y a entrar a la web! Si les gusta este proyecto agradecería enormemente su voto con un like en este comentario.
🚀 Proyecto 6 — Pulso Ponquesito: el reporte que se arma y se envía solo
Construí Pulso Ponquesito, un reporte semanal automático para Familia Ponquesito.
El sistema consulta la actividad real registrada en Supabase, organiza los datos, calcula métricas, detecta prioridades y genera un resumen ejecutivo con Gemini. Luego envía el reporte automáticamente por correo cada lunes mediante Vercel Cron y guarda un historial de cada ejecución.
El reporte incluye:
Además, construí una página pública que muestra el último reporte y el historial de ejecuciones con datos agregados y anonimizados.
Los registros actuales corresponden a pruebas funcionales realizadas durante el challenge y no a actividad comercial real.
🔗 Demo pública:
💻 Repositorio:
El flujo completo funciona de punta a punta:
Supabase → transformación → resumen con IA → correo automático → registro del reporte
hice que n8n recolectara datos con ruido y incompletos, al iniciar el flujo de n8n primero mira todos los datos de las 3 diferentes fuentes luego con un código de <u>python</u> normaliza y limpia los datos para que queden listos para convertirse en información útil, después de la limpieza la IA crea el dashboard siguiendo unas plantillas echas por mi después de eso interpreto el promt por medio de un codigo ya que la IA solo enviara un texto con la respuesta luego creo la imagen hago un request para obtener el binario de la imagen y por ultimo se envía el reporte el flujo se activa cada lunes
fuentes usadas:Supabase,google sheets y notion
video:
este por ahora es el proyecto que mas me a costado :v
Hasta el momento este es el proyecto que he visto que esta más completo, me sorprendió la verdad, muchas felicidades y ánimo
gracias espero ver tu proyecto y darte feedback :) ya puse el video :v
REPORTE DE RENDIMIENTO COMERCIAL
Uso una planilla de Google para ser accionada por un flujo de make.com. Este agrupa y analiza con Gemini para generar un reporte que es enviado a un correo de gmail. El trigger se puede configurar una vez por mes o semana dependiendo la necesidad.
Vídeo:
¿Qué datos recolecta?
total_amount) de todos los pedidos realizados en los últimos 7 días desde la tabla orders.expenses.¿Qué hace con ellos?
report_logs) con estado pending.enviado y registrar el momento exacto en la columna sent_at.¿Cada cuánto se envía?
me gusta que tu flujo conecte con una DB y que genere un pdf y lo envié lo único que no entendi es que hace la ultima consulta a la DB me lo puedes explicar ?
te invito a ver mi automatizacion y decirme que puedo mejorar y si te gusta dale un like :)
Gracias Miguel, el ultimo nodo realiza la accion de guardar el historial de los reportes enviados cada semana, y cambia el status de "pendinte" a "enviado"
muy wenas comunidad de platzi, el día de hoy les vengo a presentar la solución para cuando todos te dejan datos desorganizados por el slack y te toca a tí organizarlo. ni más ni menos que un flujo de n8n. Disfruten del video y comenten si te alegró el día + te solucionó algún problema que tenías de antes, obvio no despues :
el video esta chistoso jajaj te ganastes mi like y me gusto tu flujo n8n ya estas haciendo el otro proyecto verdad por cierto me puedes dar una recomendación de n8n es que creo que puedo mejorar mi flujo de este proyecto 6
Reporte de proyectos que se arma y se envía solo 📊🤖
Jubilé la tarea de armar el reporte de estatus a mano (Para ese medio molesto sprint review donde se nos olvida mostrar progresos a veces).
Ahora un flujo en n8n lo hace por mí y programado o cuando lo pido.
Qué datos recolecta: las tareas reales de mi tablero de ClickUp (backlog, pendientes, en curso y completadas), por persona y por período.
Qué hace con ellos: no reenvía datos crudos — los clasifica por estado, calcula totales, arma el desglose por persona y una IA (Claude) redacta el resumen ejecutivo destacando logros, riesgos y el foco de la próxima semana. Al final suma un gráfico de distribución y una barra de progreso del período.
Cada cuánto se envía: automático cada lunes 8am por email (Resend)… y además a demanda vía webhook — el día del Sprint Review abro una URL con el sprint/período y me llega el informe al instante.
Tiene dos modos: personal (mis tareas) y de equipo (todos, para la líder/scrum master).
Lo que más me gusta: misma stack que mi Lead Engine (n8n + IA + Resend), pero ahora aplicada a mi trabajo real.
🎥 Video del flujo ejecutándose + captura del reporte recibido:
Agradezco tu feedback, gracias por el apoyo!
adar Santiago — reporte climático semanal automático
Creé Radar Santiago, una automatización que consulta el pronóstico real de los próximos siete días para Santiago mediante la API pública de Open-Meteo.
El flujo transforma los datos obtenidos para calcular temperaturas promedio, lluvia acumulada, viento máximo y días críticos. Después asigna un nivel de atención, genera un resumen ejecutivo y entrega recomendaciones prácticas.
El reporte se ejecuta automáticamente todos los lunes a las 08:00 y se envía por correo electrónico con una imagen que resume los resultados.
Flujo: Open-Meteo → procesamiento en JavaScript → análisis de indicadores → resumen ejecutivo → Gmail.
🎥 Video del proyecto:
En el video muestro la fuente de datos, la transformación, la infraestructura técnica, la programación semanal y el reporte final recibido.
R ¡Claro que 📌 PROYECTO 6: El reporte que se arma y envía solo
💡 ¿De qué trata?
Creamos un flujo automático que recopila los datos de los interesados en nuestra herramienta de eventos, los organiza, hace un resumen y envía el reporte completo a tu correo el lunes por la mañana, sin que tú tengas que hacer absolutamente nada. ✅ Cumple con todos los requisitos:
Fuente de datos real: Usamos la base de datos y hoja de cálculo donde se guardan todos los leads que ingresan a la Calculadora de Presupuesto para Eventos en Panamá (nuestros proyectos anteriores).
Transformación con criterio: No enviamos los datos sucios: el flujo cuenta cuántos nuevos contactos hubo en la semana, qué tipo de evento es el más solicitado, de qué provincias vienen más personas, y genera un resumen ejecutivo claro y fácil de leer (usando IA para redactarlo).
Envío automático programado: Configuré que cada lunes a las 8:00 a.m. el reporte llegue directamente a mi correo electrónico, listo para revisar.
Tema claro: El reporte es de "Métricas semanales de interesados en organización de eventos en Panamá", así siempre sé cómo va mi proyecto sin tener que revisar las bases manualmente. 📝 DESCRIPCIÓN LISTA PARA PUBLICAR: ✨ Mi Proyecto 6: El reporte que se arma y envía solo
Construí un flujo automático que se encarga solo de recopilar, organizar y enviarme un reporte semanal sobre los interesados en mi herramienta Calculadora de Presupuesto para Eventos en Panamá.
📊 ¿Qué datos recolecta?
¡Listo! Aquí tienes la descripción final completa, cumpliendo al pie de la letra con todo lo que pide esta segunda parte: ✍️ DESCRIPCIÓN FINAL PARA PUBLICAR: ✨ Mi Proyecto 6: El reporte que se arma y envía solo
📊 ¿Qué datos recolecta? Obtiene automáticamente toda la información de mi base de datos: nombre, correo, tipo de evento, cantidad de personas y provincia de cada nuevo contacto que ingresó a mi herramienta Calculadora de Presupuesto para Eventos en Panamá durante la semana.
🧠 ¿Qué hace con ellos? No reenvía datos sucios: calcula el total de nuevos contactos, identifica cuáles son los eventos más solicitados y las provincias con más consultas, y genera un resumen ejecutivo claro con los puntos más importantes.
⏰ ¿Cada cuánto se envía? Está programado para ejecutarse y enviarme el reporte completo cada lunes a las 8:00 a.m. directamente a mi correo electrónico. Así me ahorro unos 30 minutos cada semana y siempre tengo la información lista a primera hora.
🎥 Demostración: [AQUÍ PEGAS EL ENLACE DEL VIDEO CORTO MOSTRANDO EL FLUJO FUNCIONANDO + LA CAPTURA DEL REPORTE QUE LLEGÓ A TU CORREO]
🛠️ Herramientas usadas: Make + Supabase + IA + Correo electrónico. 📋 Recuerda los pasos finales:
✅ Publicas esta descripción en los comentarios de la clase.
✅ Ya incluye: qué datos toma, qué hace con ellos y cuándo lo envía.
✅ Agregas el video corto mostrando cómo funciona todo y una foto del reporte que te llegó.
✅ Copias el enlace de tu publicación (dando clic sobre la fecha y hora que aparece debajo de tu nombre) y se lo compartes a tus amigos y familiares para que entren y le den "me gusta" para votar por ti.
Horma quiere estar al día, por eso cada viernes, se investigaba sobre el SOMP; ahora, por medio de un flujo de Make, me informa cada semana si hay alguna mención o investigación nueva
Me llega un mensaje a Telegram
me encanto la solucion con make que hiciste, la verdad yo soy mas fan de n8n pero me parece que tu estructura y el mensaje quedaron bastante bien trabajados
te invito a que me cuentes como ves mi flujo de n8n le falta algo? y si te gusta dame like :)
Inviertapp
Este flujo de trabajo genera un reporte de opciones de inversión basado en el perfil del inversionista, al finalizar envía un email con el reporte semanal de las mejores opciones para invertir.
Herramientas integradas:
Documento base para inversionistas
Agente IA - OpenIA
Gmail
SerpAPI
Video:
Cada mañana a las 9:00, sin que yo toque nada, mi sistema me manda por correo y Telegram un reporte con el pulso de mi ecosistema de apps (Aethyr).
Qué datos recolecta De mi base de datos real en Supabase — la que alimentan mis proyectos anteriores: Aethyr Resonance capta los leads y una automatización los registra en un CRM. Fuente 100% real, no datos de juguete.
Qué hace con ellos (no reenvía datos crudos)
Cada cuánto Automático, todos los días a las 9:00 (cron en n8n). Se ejecuta solo de principio a fin — el reloj es quien "aprieta el botón".
Cuánto tiempo ahorra Reemplaza el clásico "cada mañana alguien copia datos de tres lugares para armar el mismo reporte". Aquí nadie copia nada: se arma, se interpreta con IA y se reparte solo — en segundos, por menos de un centavo al día.
🎥 Video con el paso a paso del flujo (demo de principio a fin): 👉
Stack: Supabase (SQL) → n8n (cron) → Claude API (Haiku 4.5) → Email (Resend) + Telegram.
¡Cualquiera puede ver el video y votar, sin necesidad de cuenta! 🌀
📊 LeadPilot Weekly Report — El reporte que se arma y se envía solo
Construí un flujo en n8n que cada lunes a las 8:00 a. m. consulta datos reales de LeadPilot almacenados en Supabase.
El workflow reúne contactos, ejecuciones y acciones de los últimos siete días. Luego calcula leads procesados, prioridades, puntuación promedio, servicio más solicitado, tasa de éxito y oportunidades destacadas.
Con esa información genera un resumen ejecutivo y lo envía automáticamente por correo mediante Resend y por Telegram.
La prueba final terminó correctamente: procesó datos reales, calculó las métricas y confirmó ambos envíos en una sola ejecución.
El flujo está activo con la zona horaria America/El_Salvador y funciona sin que mi computadora permanezca encendida.
Para este reto continué trabajando con mi proyecto AI Ready Check donde lo complementé con un flujo que reemplaza la tarea manual de los lunes: recolecta datos reales de mi herramienta de diagnóstico de IA (AI Ready Check) desde Supabase, los transforma en métricas clave y un resumen ejecutivo generado con IA, y los envía automáticamente por correo y Slack cada lunes a las 8 a.m.
🔹 Fuente real: Registros de diagnósticos de preparación para IA (quiz_responses y contacts). 🔹 Transformación inteligente: Calcula totales, promedio de puntuación, distribución por potencial (alto/medio/bajo) y destaca los leads más recientes. Un modelo de IA (OpenAI/Gemini) redacta un resumen ejecutivo en lenguaje natural. 🔹 Envío programado sin intervención: Reporte completo por email (Gmail) y notificación resumida al canal de Slack. 🔹 Stack: n8n, Supabase, Gmail API, Slack, OpenAI/Gemini, Vercel (para el frontend origen de datos).
Este flujo complementa el ecosistema que inició con el AI Ready Check (diagnóstico) y el AI Opportunity Scanner (detección de oportunidades), cerrando el ciclo con inteligencia de negocio automatizada. Mi proyecto ahora no solo captura y nutre leads, sino que también informa sobre su comportamiento.
Url del proyecto:
Url del video demostrativo en youtube:
Como en el vídeo se me pasó por alto el recibido de la notificación en Slack la dejo acá:
Nota: en el video se ejecuta de forma manual el workflow ya que esta programado para que un cron ejecute la tarea de forma semanal los días lunes a las 08:00 AM.
GastoZen — reporte financiero automático e interactivo
Creé GastoZen, una automatización que funciona como una app real (SaaS). Los usuarios registran sus gastos en un formulario público y el sistema se encarga del resto, eliminando la tediosa tarea de sumar y categorizar manualmente.
El flujo toma los datos de Google Sheets, los agrupa por usuario para evitar mezclar la información, y los procesa con Google AI Studio (Gemini). La IA calcula el total gastado, identifica la categoría con mayor fuga de dinero y genera un consejo de ahorro personalizado en formato JSON.
El reporte se ejecuta automáticamente todos los días a las 20:00 (filtrando solo las últimas 24 horas para no hacer spam) y se envía por correo electrónico con un diseño frontend premium en HTML/CSS.
Flujo: Google Forms → Google Sheets → Make.com (orquestación) → Gemini IA (análisis) → Gmail (HTML).
👇 ¡Pruébalo tú mismo! Llena este formulario con un gasto real y recibe tu reporte:
🎥 Video del proyecto: 📸 Captura del reporte final recibido:
En el video muestro la fuente de datos, la agrupación por usuario, la transformación con IA, la infraestructura técnica y el reporte final recibido en Gmail.
aun falta
listo, ya no falta
jme