--- title: "Nuestro AI Stack, StudioMeyer Academy" description: "Qué modelos, sistemas de memoria y servidores MCP usamos nosotros mismos. Transparente, tool-agnostic, sin lock-in propietario." canonical: "https://studiomeyer.academy/es/ai-stack" language: es image: "https://studiomeyer.academy/api/og/page/share?title=Nuestro+AI+Stack%2C+StudioMeyer+Academy§ion=StudioMeyer+Academy&locale=es" markdown_versions: ["https://studiomeyer.academy/ai-stack.md", "https://studiomeyer.academy/en/ai-stack.md", "https://studiomeyer.academy/es/ai-stack.md"] publisher: "StudioMeyer Academy, https://studiomeyer.academy (llms.txt: https://studiomeyer.academy/llms.txt)" --- Transparente # Nuestro *AI Stack* . Nada de curso black-box. Cada componente que te enseñamos lo usamos nosotros mismos. Cuando llegues al Nivel 4 a 6 lo que somos, corre el mismo código que ves en esta página. Tool-agnostic, memory-first, sin lock-in propietario. 3 Modelos Claude · Sonnet, Haiku, Opus 50+ Tools StudioMeyer Memory MCP 14 Tools codebase-memory-mcp SM-2 Algoritmo de spaced-repetition 16 Tablas Postgres · host EU OSS Stack open-sourced componente a componente Modelos ## Qué AI usamos cuándo. Tareas distintas necesitan modelos distintos. El tutor necesita profundidad. El chatbot de soporte necesita velocidad. Las reviews necesitan ambas más una buena ventana de contexto. AI Tutor Claude Sonnet Responde preguntas de las lecciones directo en el chat. 80 preguntas por día por usuario. Ventana de contexto 1M. AnthropicGratis Chatbot de soporte Claude Haiku Responde preguntas de Academy abajo a la derecha. Más rápido, más barato, suficiente para preguntas de orientación. AnthropicGratis Agentes de review Claude Opus Reviews de contenido, auditorías de seguridad, análisis de arquitectura. Orquestados a través del framework de agentes nex-hq. internoResearch Code Explorer Claude Code (CLI) El workflow de desarrollo detrás de Academy en sí. Se enseña como tooling real en el Nivel 5 y 6. Anthropic CLI Memoria ## Por qué ningún sistema empieza desde cero. La diferencia entre usar AI y trabajar con AI: contexto persistente. Cada sesión debe construir sobre la anterior, cada error debe pasar una vez y luego vivir en el sistema. Ese es el núcleo del Nivel 4. Memoria persistente StudioMeyer Memory (mcp-nex) 56 tools para sesiones, learnings, decisions, entity-graph. Guarda lo que hacemos para que ninguna sesión empiece de cero. OSSMulti-tenant Knowledge Graph codebase-memory-mcp Indexa el código de Academy como grafo. 14 tools. 740 nodos, 912 edges. Permite análisis de impacto dirigido antes de cambios. interno Spaced Repetition Algoritmo SM-2 El review-deck de Academy usa el clásico algoritmo SuperMemo-2. Sin AI, solo matemáticas. públicodeterminista Plataforma ## Lo que mantiene Academy en marcha. Filosofía boring-technology. Componentes open-source probados, separación clara de responsabilidades, migraciones idempotentes y Docker para todo. Ninguna dependencia SaaS excepto Stripe y email. Framework Next.js 16.2 App Router, standalone output. React 19.2 como motor. Server components para rendimiento. VercelMIT Base de datos PostgreSQL + Prisma 7.8 16 tablas: Users, Enrollments, Progress, Achievements, Quizzes, ReviewItems, Certificates. Source of truth: init.sql idempotente. OSShost EU Auth Magic Link (Resend SMTP) Sin contraseña. Token de 15 min, race-condition protegido, cookie de sesión HMAC. Sin OAuth, sin contraseñas. envío EU Pagos Stripe Checkout Suscripciones y pago único. Idempotencia de webhooks. Nunca vemos los datos de tarjeta. Dublín Hosting Hetzner dedicado Docker Compose en tu propio servidor. Reverse proxy Nginx, SSL automático Let's Encrypt, Cloudflare delante. Alemania Distribución mcp-academy (npm) 21 tools como MCP stdio para Claude Code / Cursor / Claude Desktop. Bearer token auth. Público en GitHub. MITOSS Agentes ## Cómo revisamos la propia plataforma. Tres agentes especializados, en paralelo, con su propio kit de tools. El mismo patrón que aprendes en el Nivel 5, Matthias los pone sobre el código de Academy antes de que entren features nuevas. Conductor Agent Orchestrator Lanza tres agentes especialistas en paralelo para code review, content review y síntesis de research. nex-hq Research Agente de Research Combina SearXNG + Brave + Anthropic Search + opcionalmente Tavily. Sin sesgo de fuente única. free-first Critic Agente Critic Busca errores, alucinaciones y contradicciones. Construido para 7 fixes de seguridad en la sesión 855. interno Analyst Agente Analyst Contextualiza hallazgos contra docs existentes y el histórico de decisiones. Evita reinventar respuestas viejas. interno Nota honesta ## Esto es un stack, no la receta. Estos componentes no resuelven problemas de negocio por sí solos. Te dan los bloques para que construyas tus propias soluciones. Lo que enseñamos en el Nivel 4 a 6 no es qué botones pulsar, sino por qué, en qué orden y qué haces cuando un modelo alucina, la ventana de contexto se llena o la capa de memoria contiene contradicciones. Los componentes son intercambiables. Claude puede ser sustituido mañana por GPT o Gemini. Stripe puede ser sustituido por Paddle. La capa de memoria puede ser Mem0 o Zep. Lo que queda: la disciplina de saber por qué cada componente está ahí y para qué. Si te interesa, lo mejor es empezar por [Nivel 1](https://studiomeyer.academy/levels/1) . ## ¿Quieres trabajar con esto? El Nivel 4 es el primer paso. Una lección para empezar. [Abrir Nivel 4](https://studiomeyer.academy/levels/4) [Releer](https://studiomeyer.academy/ai-stack#top) ## Sitemap Páginas públicas de este sitio como Markdown: [sitemap](https://studiomeyer.academy/sitemap.md). Punto de entrada curado: [llms.txt](https://studiomeyer.academy/llms.txt), texto completo: [llms-full.txt](https://studiomeyer.academy/llms-full.txt).