Plataforma de E-Cards — Motor de Plantillas + Personalización por Lotes
Un proyecto demostrativo de LogicBison: diseñador de tarjetas en el navegador que porta los comportamientos por lotes de InDesign e ingiere hojas de contactos desordenadas
Este es un proyecto demostrativo de LogicBison — no un despliegue para un cliente. Demuestra una clase de problema que todo equipo de operaciones reconoce: tarjetas corporativas diseñadas en Adobe InDesign, impulsadas por un script JSX que nombraba cada marco de texto, ajustaba la tipografía automáticamente y aplicaba colores de marca por palabra. El flujo funcionaba — hasta que la escala de lotes y las exportaciones desordenadas de RRHH convirtieron las herramientas de escritorio en el cuello de botella.
Las instancias públicas son un diseñador en Fabric.js que corre en el navegador y que puede probarse sin registro. En una corrida controlada sobre el diseñador en vivo, 1,000 contactos sintéticos se procesaron en unos 2 segundos y 1,000 exportaciones PNG individualizadas terminaron en menos de un minuto.
El repositorio también incluye una arquitectura completa del lado del servidor (parser de lotes en Python, worker de renderizado, almacenamiento híbrido, OAuth a través del proveedor de identidad de Tools Dashboard) — construida como profundidad de ingeniería de portafolio, no desplegada como servicio multi-tenant en producción para ningún cliente.
El problema
La clase de problema: el diseño manual de tarjetas en InDesign no escala para personalización por lotes. Las listas de contactos llegan desordenadas — nombres de columnas alternativos, formato español de nombres, números de teléfono que requieren normalización. Las herramientas existentes fallan en lograr paridad de comportamiento con los hábitos de un diseñador en InDesign (objetos nombrados, coloreado por palabra, reglas de auto-ajuste, posicionamiento con clamp de íconos).
Este proyecto muestra el enfoque de modernización: portar primero los comportamientos, el motor de lotes después, y el diseñador bonito al final.
El enfoque
Capa pública (lo que puede probar hoy): un diseñador en Next.js sobre Fabric.js que reproduce comportamientos al estilo InDesign — elementos nombrados, texto multicolor, clamp dinámico de íconos, auto-ajuste, exportación a 144 DPI. Carga por lotes con arrastrar y soltar (.csv/.txt/.vcf/.xls/.xlsx). En las instancias públicas de demo, los datos permanecen en su navegador.
Capa de repositorio (profundidad de portafolio, no producción para clientes): un servicio Python de parseo por lotes con normalización de campos y limpieza de nombres asistida por LLM; un worker de renderizado con BullMQ; almacenamiento híbrido PostgreSQL + Cassandra; SeaweedFS para las exportaciones; OAuth 2.0 con PKCE contra el Tools Dashboard hermano — la app no posee su propia autenticación, por diseño.
El resultado
Una prueba de portafolio enlazable: dos instancias públicas (demo y producción de este proyecto personal) donde los visitantes pueden ejercitar el diseñador. Benchmark verificado por el propietario sobre el diseñador en vivo: ~2 segundos para procesar 1,000 contactos; menos de un minuto para exportar 1,000 tarjetas PNG individualizadas.
Lo que esto no es: un despliegue en producción para un cliente que paga, un SaaS multi-tenant en vivo, ni evidencia de adopción de usuarios o ingresos.
Probar la demo en vivo
Proyecto de portafolio de LogicBison — no desplegado para ningún cliente. Pruebe la demo en ecards-demo.aiepic.app o la instancia de producción en ecards.aiepic.app. Ambas corren un diseñador solo-en-navegador: todo permanece en su navegador (localStorage / IndexedDB). El pipeline del lado del servidor descrito en el repositorio es profundidad de ingeniería, no lo que estas instancias públicas exponen.
Probar la demo en vivoConclusión clave
La paridad de comportamiento es lo que hace creíble el port de una herramienta heredada — y un proyecto demostrativo es una forma honesta de probarlo antes de que cualquier cliente firme.
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