Automatizando mi diario de trabajo con IA

Como alguien que siempre busca el próximo desafío, no suelo molestarme en llevar un registro de las tareas completadas. Aun así, es muy útil poder mirar atrás y ver lo que he logrado en el pasado.

Debido a esto, siempre me resultaba difícil recordar qué hice en el trimestre anterior al preparar mi evaluación de desempeño. Empecé a preguntarme cómo podría automatizar esta tarea y aproveché la oportunidad para experimentar con herramientas de IA.

Mi primera idea fue centrarme en una solución específica: obtener algunas estadísticas diarias (commits, PRs, comentarios, etc.) de GitHub, ya que para un desarrollador es algo muy representativo del trabajo realizado en un día.

El siguiente paso fue utilizar un modelo de IA para generar un resumen del día basado en estas estadísticas, de modo que pudiera tener una descripción concisa y clara de lo que hice en un formato legible para humanos.

Y el último paso fue almacenar estos resúmenes de forma estructurada. Decidí usar https://obsidian.md/, ya que es una herramienta excelente para la toma de notas y la gestión del conocimiento, y me permite organizar y buscar fácilmente mi diario de trabajo.

Con esta idea sencilla en mente, escribí un documento de definición con los requisitos y los pasos a seguir, y utilicé GitHub Copilot para crear un plan y ejecutarlo.

El resultado, tras 2 o 3 iteraciones con el agente, fue una herramienta de CLI sencilla que se ejecuta a diario, obtiene las estadísticas de GitHub, genera el resumen utilizando un modelo de IA y lo almacena en un repositorio que contiene mi vault de Obsidian.

Pude validar los resultados y fueron increíbles; por ejemplo, esta salida real de un día:

# Work Diary - 2026-01-15

## Summary

Today I primarily focused on improving the developer experience around dialog management within the `factorialco/f0` repository. I created a new `useDialog` hook designed to simplify the process of opening and managing dialogs, reducing the amount of boilerplate code required.

Pull request #3242 introduces this new hook, showcasing a more streamlined approach compared to the previous method. The goal is to provide a smoother and more intuitive way for developers to integrate dialogs into the application. This work aims to improve code maintainability and reduce the potential for errors related to dialog state management.

Yendo más allá

Comprendí el potencial de estas herramientas, así que replanteé la arquitectura para hacerla más flexible y extensible. Me di cuenta de que:

no solo las estadísticas de GitHub son útiles; otras fuentes como Slack, el correo electrónico y Jira también pueden ser valiosas
el formato de salida no siempre tiene que ser Markdown
a veces podría querer enviar el resumen a diferentes lugares como el correo electrónico o Slack en lugar de (o además de) un archivo

Con esto en mente, rediseñé la arquitectura en torno a un sistema basado en plugins que sigue un proceso de 3 + 1 pasos:

Input (plugins): recopilan datos de diferentes fuentes (GitHub, Slack, email, Jira, etc.) y proporcionan un prompt al modelo de IA para resumir esos datos.
AI summarizer (core): toma los datos de los plugins de entrada y genera un resumen utilizando un modelo de IA.
Formatter (plugin): combina todos los resúmenes de los plugins y les da formato en diferentes representaciones (Markdown, HTML, texto plano, etc.).
Output (plugins): toman la salida del formateador y almacenan, imprimen o envían el resumen a diferentes destinos.

De esta manera, puedo añadir fácilmente nuevas fuentes de entrada, cambiar el modelo de IA, añadir nuevos formateadores o destinos de salida sin cambiar la lógica central de la aplicación.

Ejemplo de flujo de trabajo

Un flujo de trabajo similar al de la primera iteración se ve así:

ai:
  provider: google
  model: gemini-2.5-flash
  apiKey: env:GOOGLE_API_KEY

inputs:
  - plugin: github
    config:
      token: env:GH_READ_TOKEN
      username: env:GH_USERNAME
  - plugin: email
    config:
      provider: gmail
      host: imap.gmail.com
      port: 993
      secure: true
      user: env:IMAP_USER
      password: env:IMAP_PASSWORD
      mailbox: '[Gmail]/Todos' # pulls everything
      sentMailbox: '[Gmail]/Enviados' # typical Gmail sent folder
      maxMessages: 200

formatter:
  plugin: markdown

outputs:
  - plugin: console
  - plugin: file
    config:
      path: '~/workdiary-{date}.md'
      mode: merge # Don't be worried if the file exists, just append the new summary or update the previous one as it wraps the content with markers

Nota el uso de env: para obtener las claves de API y otros datos sensibles de las variables de entorno, de modo que no se almacenen en texto plano en el archivo de flujo de trabajo. Cuando la herramienta se ejecuta, reemplaza estos marcadores de posición con los valores reales del entorno.

Luego, ejecuta la herramienta para generar el diario de trabajo:

$ work-diary --workflow ./workflow.yaml

¡Muéstrame el código!

Pensé que esta herramienta podría ser útil para otras personas, así que la publiqué como código abierto: https://github.com/sergiocarracedo/work-diary. Si quieres ejecutarla en tu máquina, puedes seguir las instrucciones en SETUP.md.

El proyecto aún está en sus primeras etapas, pero si quieres contribuir con nuevos plugins, funcionalidades, etc., ¡eres bienvenido!

Ejecutándolo como una tarea programada

Para que sea realmente valiosa, esta herramienta debe ejecutarse todos los días. Hay muchas formas de lograrlo, pero decidí usar GitHub Actions porque es fácil de configurar y mantener. El repositorio incluye una GitHub Action reutilizable (sergiocarracedo/work-diary@v1.1.0) que puedes usar en tu propio repositorio para ejecutar la herramienta a diario.

Este es el flujo de trabajo que utilizo en mi repositorio para ejecutar la herramienta al final de cada día y confirmar los cambios en el repositorio de Obsidian:

# .github/workflows/work-diary.yml
name: Work Diary

on:
  schedule:
    - cron: '30 23 * * *'
  workflow_dispatch:
    inputs:
      date:
        description: 'Target date (YYYY-MM-DD, UTC). Defaults to today.'
        required: false
        type: string

jobs:
  diary:
    permissions:
      contents: write
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout repository
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Run Work Diary
        uses: sergiocarracedo/work-diary@v1.1.0
        env:
          AI_PROVIDER: 'google'
          AI_MODEL: 'gemini-2.5-flash'
          AI_APIKEY: ${{ secrets.GEMINI_API_KEY }}
          GH_READ_TOKEN: ${{ secrets.GH_READ_TOKEN }}
          GH_USERNAME: ${{ secrets.GH_USERNAME }}
        with:
          config: |
            ai:
              provider: env:AI_PROVIDER
              model: env:AI_MODEL
              apiKey: env:AI_APIKEY

            inputs:
              - plugin: github
                config:
                  token: env:GH_READ_TOKEN
                  username: env:GH_USERNAME

            formatter:
              plugin: markdown

            outputs:
              - plugin: console
              - plugin: file
                config:
                  path: "Daily Notes/{date}.md"
                  mode: merge

      - name: Commit and push diary changes
        env:
          GIT_AUTHOR_NAME: github-actions[bot]
          GIT_AUTHOR_EMAIL: github-actions[bot]@users.noreply.github.com
          GIT_COMMITTER_NAME: github-actions[bot]
          GIT_COMMITTER_EMAIL: github-actions[bot]@users.noreply.github.com
        run: |
          git status --porcelain
          if git status --porcelain | grep .; then
            git config user.name "$GIT_AUTHOR_NAME"
            git config user.email "$GIT_AUTHOR_EMAIL"
            git add .
            git commit -m "chore: update work diary"
            git push
          else
            echo "No changes to commit."
          fi

Este flujo de trabajo se ejecuta todos los días a las 23

UTC, y puedes ajustar la expresión cron según tus necesidades. Realiza el checkout del repositorio, ejecuta la herramienta work-diary con la configuración especificada y luego confirma y envía cualquier cambio al repositorio.

Conclusión

Automatizar mi diario de trabajo con IA ha sido una gran experiencia. Me ha ahorrado tiempo y esfuerzo, y me ha permitido centrarme en tareas más importantes. También me ofrece una mejor visión general de mi trabajo, y estoy seguro de que me ayudará mucho en el futuro cuando necesite preparar mis evaluaciones de desempeño. 😉😉

Si estás interesado en otras fuentes de entrada, formateadores o plugins de salida, no dudes en abrir un issue o un PR en work-diary. ¡Los comentarios y sugerencias siempre son bienvenidos!