TaskCraft AI

IA de dominio específico para planificación de proyectos y asignación de recursos. MVP B2B SaaS dirigido a Project Managers de PyMEs en construcción, manufactura a medida y agencias de eventos.

1. Concepto

Los PMs de industrias especializadas pierden horas descomponiendo manualmente un objetivo de alto nivel ("Organizar una conferencia de tecnología para 300 personas") en un plan de trabajo detallado (WBS). TaskCraft AI recibe ese objetivo en lenguaje natural y devuelve:

1. Una estructura de desglose de trabajo (WBS) con tareas secuenciales.
2. Recursos sugeridos por tarea (herramientas, materiales, habilidades del personal).
3. Un plan editable y exportable (CSV / PDF).

2. Arquitectura

Spring Boot 4.0.4 / Java 25, capas estándar controller → service → repository → model.

controller/   AuthController, ProjectController
service/      AuthService, ProjectService, ProjectPlanningService, PlanExportService
security/     JwtService, JwtAuthenticationFilter, CustomUserDetailsService
client/       LLMApiClient (Feign) + DTOs de request/response del LLM
repository/   UserRepository, ProjectRepository, TaskRepository (Spring Data JPA)
model/        User, Project, Task (+ enums PlanTier, ProjectStatus, TaskStatus)
dto/          Records de entrada/salida de la API
exception/    Excepciones de negocio + GlobalExceptionHandler (ProblemDetail)
config/       SecurityConfig, FeignClientConfig, JacksonConfig (pre-escrito)

Motor de IA (ProjectPlanningService). Detecta el dominio del objetivo por palabras clave (construcción, eventos, manufactura, genérico) y arma un prompt de few-shot prompting con un ejemplo resuelto del dominio. Ese prompt se envía al LLM de frontera vía %%INLINE2%% (%%INLINE3%%). Como el MVP no trae credenciales de un proveedor real, si la llamada Feign falla (host no configurado), el servicio cae a una biblioteca heurística de plantillas por dominio — así el flujo completo (generar → persistir → exportar) es demostrable end-to-end sin depender de una API externa. Para producción solo hace falta configurar forge.llm.api-url con el endpoint real (Claude, GPT-4o, etc.) y el fallback deja de activarse.

Seguridad. JWT stateless (%%INLINE5%% 0.12.x). %%INLINE6%% valida el header %%INLINE7%% en cada request y puebla el %%INLINE8%%. Todos los endpoints bajo %%INLINE9%% requieren token; %%INLINE10%% es público.

Persistencia. JPA + H2 embebido en memoria por defecto (autoconfigurado por Spring Boot al no encontrar %%INLINE11%% en %%INLINE12%%); en producción basta con setear spring.datasource.url a PostgreSQL — el driver ya está en el pom.xml.

3. Endpoints

Método	Path	Descripción	Auth
POST	/api/v1/auth/register	Alta de cuenta, devuelve JWT	No
POST	/api/v1/auth/login	Login, devuelve JWT	No
POST	/api/v1/projects	Objetivo en lenguaje natural → genera y persiste el plan (WBS + recursos)	Sí
GET	/api/v1/projects	Lista los proyectos del usuario autenticado	Sí
GET	/api/v1/projects/{id}	Detalle de un proyecto y sus tareas	Sí
PUT	/api/v1/projects/{id}/tasks/{taskId}	Edita una tarea generada por la IA	Sí
GET	/api/v1/projects/{id}/export?format=csv\|pdf	Exporta el plan final	Sí

Ejemplo de uso

curl -X POST localhost:8080/api/v1/auth/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"username":"ana","email":"ana@pyme.com","password":"password123"}'
# -> { "token": "...", "username": "ana", "planTier": "FREE" }

curl -X POST localhost:8080/api/v1/projects \
  -H "Authorization: Bearer <token>" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"objective":"Construir una terraza de madera de 20 metros cuadrados"}'

curl "localhost:8080/api/v1/projects/1/export?format=csv" \
  -H "Authorization: Bearer <token>" -o plan.csv

4. Referencias

• Fuente de la tendencia: ver sourceUrls del BusinessCase (Reddit r/SaaS, discusión

sobre SaaS verticales de IA).

• Modelo few-shot prompting: técnica estándar de prompt engineering para anclar el

formato/estilo de salida del LLM con ejemplos resueltos del dominio.

• jjwt 0.12.x API docs (io.jsonwebtoken:jjwt-api).
• Spring Cloud OpenFeign 4.2.1 (@FeignClient) para desacoplar el proveedor LLM.

5. Análisis de negocio

• Cuña de monetización: freemium — plan FREE limitado a 3 planes/mes

(ProjectService.enforceQuota), plan PRO ilimitado. La cuota se resetea por YearMonth automáticamente al primer request del mes.

• Moat: especialización por vertical (plantillas de dominio + pipeline de

few-shot prompting) en vez de una herramienta horizontal genérica de IA.

• Time-to-value: el usuario obtiene un WBS completo con recursos en segundos,

reemplazando horas de trabajo manual de un PM senior.

• Expansión natural: cada vertical nueva (retail, salud, TI) se agrega como un

nuevo caso del enum %%INLINE27%% en %%INLINE28%%, sin tocar el resto de la arquitectura.

6. Cómo ejecutar

cd solutions/2026-07-03-task-craft-ai
mvn spring-boot:run

La app levanta en http://localhost:8080 con una base H2 embebida en memoria (no requiere configuración adicional). Para apuntar a PostgreSQL en producción, definir spring.datasource.url/username/password vía variables de entorno o un %%INLINE31%%, y activar el perfil %%INLINE32%%.

Para conectar un LLM real, definir forge.llm.api-url apuntando al endpoint del proveedor (Claude, GPT-4o, etc.); mientras no se configure, ProjectPlanningService usa su motor heurístico de respaldo.