Juan David Ramirez Jaramillo
Estudiante📡 Radar IA: Ten el Digest de tus newsletters con lo que realmente importa
Recibir información sobre IA no es el problema. El reto es encontrar lo valioso entre decenas de newsletters, lanzamientos, promociones, noticias repetidas y opiniones superficiales.
Por eso construí Radar IA, un agente en n8n que revisa mis newsletters y crea automáticamente una selección curada de las noticias más relevantes.
EL PROBLEMA
Seguir la actualidad de inteligencia artificial consume mucho tiempo: hay que abrir cada correo, revisar enlaces, descartar publicidad, detectar duplicados y decidir qué merece atención.
Radar IA le ahorra este trabajo a profesionales, estudiantes, investigadores y creadores que reciben muchos newsletters, pero no pueden leerlos todos.
CÓMO FUNCIONA
- Gmail identifica los correos con una etiqueta dedicada a newsletters de IA.
- El AI Agent, utilizando Gemini, extrae, resume y clasifica las noticias.
- El agente consulta una memoria editorial en Google Sheets, donde puedo priorizar, reducir o excluir temas, fuentes y tipos de contenido sin modificar el prompt.
- Un sistema de scoring evalúa relevancia, impacto, novedad, utilidad, evidencia y afinidad editorial.
- El workflow elimina duplicados, penaliza promociones y mantiene diversidad temática.
- Finalmente, genera un digest organizado y con formato en Google Docs.
Las noticias se agrupan en categorías como investigación y benchmarks, agentes y automatización, productos, infraestructura, regulación, robótica y recursos de aprendizaje.
LO QUE LO HACE DIFERENTE
La IA comprende, resume y clasifica el contenido, mientras una lógica determinista calcula el score y aplica las reglas de selección. Así reduzco resultados inconsistentes y no dependo completamente del criterio del modelo.
Además, puedo ajustar las preferencias del agente directamente desde Google Sheets. Por ejemplo, priorizar investigaciones, reducir noticias de inversión o excluir recopilaciones superficiales de prompts.
RESULTADO
📄 Digest generado:
🖼️ Adjunto Captura del workflow:
🎥 Demo en video:
🛠️ Herramientas y Nodos: n8n, AI Agent, Google Gemini, Gmail, Google Sheets, JavaScript y Google Docs API.
Si quieres una explicación paso a paso para construirlo o adaptarlo, escríbeme a
💚 Si te gustó el proyecto, ayúdame con un like.
Andrés Muñoz
EstudianteMuy buen enfoque separar lo que hace la IA (entender, resumir, clasificar) de lo que hace la lógica determinista (calcular el score y aplicar reglas): da resultados más consistentes. Me gustó la memoria editorial en Google Sheets, poder ajustar prioridades sin tocar el prompt es muy práctico. Ya te di mi voto 👏
Yo apliqué el mismo principio en mi proyecto, Go/No-Go Dron, un agente que decide si un dron puede volar y donde el modelo no puede suavizar la decisión. Si quieres verlo: https://platzi.com/discusiones/reto-agent-builders/5735066-gono-go-dron-un-agente-de-ia-que-decide-si-tu-dron-puede-volar-video-demo-httpsyoutubewpfzdpezspahttpsyoutubewpfzdpezspa-pruebalo-httpstmegonogodron_bothttpstmegonogodron_bot-workflow-de-n8n-del-agente-gono-go-dronhttpsstaticplatzicommediauser_uploaduploa/
Juan David Ramirez Jaramillo
EstudianteGracias, Andrés, por tu comentario. Sí, soy partidario de que no todo deba tener IA, es mejor un enfoque híbrido que combine el determinismo con lo generativo. Vi tu proyecto, muy interesante. Si tuviera un dron, lo usaría definitivamente.
