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Automatización con IA

Este proyecto demuestra capacidades de automatización de tareas técnicas mediante la integración de APIs de IA generativa.

Python APIs IA Automation Prompt Engineering

Tecnologías

Python 3.x - Lenguaje principal
requests - Consumo de APIs HTTP
python-dotenv - Gestión de variables de entorno
APIs de IA - OpenAI, Anthropic, u otras

Scripts Disponibles

api_template.py

Plantilla básica para consumir APIs de IA de forma estructurada.

import os
import requests
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

API_KEY = os.getenv("API_KEY")
API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"

def generate_content(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
    }
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    return response.json()

Funciones Principales

generate_content() - Genera contenido mediante IA
analyze_log() - Analiza logs técnicos e identifica errores
generate_documentation() - Genera documentación técnica automática

Aplicaciones

Generación de documentación técnica
Automatización de análisis de logs
Resumen automático de reportes
Optimización de prompts para tareas específicas
Transformación de datos a texto descriptivo

Uso

# 1. Crear archivo .env con tu API key
echo "API_KEY=tu_api_key" > .env

# 2. Instalar dependencias
pip install requests python-dotenv

# 3. Ejecutar
python scripts/api_template.py

Consideraciones de Seguridad

Mantener API keys fuera del código (usar variables de entorno)
Implementar rate limiting para evitar exceder límites de API
Considerar costos de API al diseñar flujos automatizados

Ver código en GitHub →