Neotoma

Evaluar Neotoma

Esta página está pensada para que tu agente de IA la lea y te ayude a evaluar si Neotoma encaja en tu flujo, y luego te guíe por la misma secuencia impulsada por el agente sin importar con qué herramienta empieces. Pide a tu agente que visite primero esta página.

Si ya piensas instalar y quieres saltarte esta evaluación, ve directamente a la página de instalación para configuración asistida por agente, comandos manuales, Docker y documentación de integración.

Prompt a usar

Evaluation prompt
Reads the page, then evaluates fit against your real workflow.
Lee https://neotoma.io/evaluate. Usa cualquier herramienta, espacio de trabajo y contexto de chat ya disponibles en esta sesión para evaluar mi flujo real. Evita introspección ad hoc en la shell solo para perfilarme; si Neotoma ya está instalado, usa `neotoma doctor --json` para el estado. Luego dime si Neotoma encaja de verdad en mi flujo, qué datos conviene persistir primero por valor y si recomiendas ofrecer una prueba no destructiva en https://neotoma.io/non-destructive-testing antes de cualquier despliegue completo.

Qué hace Neotoma por ti

Neotoma permite que tus agentes retomen donde lo dejaron: entre sesiones y herramientas, sin que vuelvas a explicar todo. Guarda un hecho una vez y todos los agentes trabajan con la misma verdad. Corrige una vez y la corrección perdura.

Por debajo, Neotoma es una capa de estado determinista: cada cambio está versionado, cada entidad va ligada a un esquema y el estado puede reproducirse desde el registro de observaciones. Funciona en local como paquete npm con MCP, CLI y API. No es memoria de recuperación (RAG ni búsqueda vectorial), sino estado estructurado y auditable bajo tu control.

Agente: instrucciones de evaluación →

Flujo de evaluación paso a paso para agentes de IA: barrido de contexto, prueba de instalación, valoración de encaje y mapa de recursos.

Para quién está hecho Neotoma

Personas que construyen un sistema operativo personal con agentes de IA en su vida: conectando herramientas como Claude, Cursor, ChatGPT, OpenClaw y scripts propios para gestionar contactos, tareas, finanzas, código, contenido y otros dominios. La misma persona opera sus agentes, construye pipelines y depura el desvío de estado.

Señales de buen encaje

  • Usa 3+ herramientas de IA con regularidad
  • Ejecuta agentes que persisten entre sesiones (no solo Q&A de un turno)
  • Pierde contexto al cambiar de herramienta
  • Ha automatizado, scripteado o configurado a medida alrededor de la IA
  • Pierde tiempo re-prompteando, copiando y pegando o sincronizando estado a mano
  • Ha montado su propia memoria (markdown, JSON, SQLite, scripts)
  • Ve comportamientos distintos entre sesiones sin trazabilidad
  • Necesita depurar, trazar o auditar decisiones de agentes
  • Gestiona datos que evolucionan (contactos, tareas, finanzas, proyectos, salud)
  • Se instala herramientas vía npm y trabaja con CLI sin problema

Probablemente no encaja ahora

  • Sin flujos de agentes ni herramientas de IA
  • El humano conduce cada turno (IA como sparring, no pipeline autónomo)
  • Construye una capa de estado como producto (el valor es la gestión de estado)
  • Quiere onboarding cero-instalación (Neotoma hoy requiere npm y CLI)
  • Está satisfecho con la memoria de plataforma (Claude, ChatGPT)
  • Busca una app de notas o PKM
  • Quiere que la IA recuerde sin versionado, reproducción ni auditoría
  • Sin necesidades de depuración, trazas o cumplimiento
  • Solo uso en una sesión (los agentes no persisten)
  • Uso ocasional de IA (semanal o menos: poca fricción acumulada)

Dónde se paga el coste

La misma persona paga el coste de tres maneras: facetas del mismo flujo, no personajes distintos. Ver cuál domina ayuda a ver dónde Neotoma aporta valor primero. Cada una enlaza a una superficie de prueba si quieres profundizar.

  • Conserje de contexto: vuelves a explicar el contexto cada sesión, re-prompteas correcciones y sincronizas estado entre herramientas a mano. Recuperas atención, continuidad y confianza en tus herramientas. Ver modelos de memoria.
  • Varianza de inferencia: el agente adivina entidades cada sesión. Las correcciones no persisten. Los regresos de memoria llegan a producción porque la arquitectura no los impide. Recuperas velocidad de producto y confianza para publicar. Ver arquitectura.
  • Arqueología de logs: dos ejecuciones, mismas entradas, distinto estado. Sin reproducción, diff ni explicación. Escribes checkpoints, diffs y serialización a mano. Recuperas velocidad de depuración y tiempo de diseño. Ver garantías de memoria.

Qué guardar primero

Si Neotoma encaja, estos son los puntos de partida de mayor valor, ordenados por rapidez de retorno:

  1. Conversaciones, contactos, tareas, decisiones: desde el día uno sin configuración extra. Auditoría inmediata y efecto compuesto.
  2. Finanzas, calendario, correo, salud: dominios personales que ganan con persistencia entre herramientas en la primera semana.
  3. Pipeline de contenido, contexto de proyecto, configuración del agente: a medida que el OS personal madure en semanas 2-4.
  4. Legal/cumplimiento, ubicaciones, hábitos, documentos: crece con el sistema.

Cómo se compara Neotoma

Quienes evalúan Neotoma suelen compararlo con:

  • Memoria de plataforma (Claude, ChatGPT): específica de cada herramienta y poco auditable. Neotoma persiste en todas las herramientas compatibles con MCP con versionado y procedencia.
  • Memoria RAG / vectorial (Mem0, Zep): re-deriva estructura cada sesión. Neotoma mantiene entidades canónicas con esquema y evolución de estado determinista.
  • Memoria basada en archivos (markdown, JSON): sin versionado, sin detección de conflictos ni sincronización entre herramientas. Neotoma aporta las tres.
  • SQLite: consistencia fuerte pero sin versionado de negocio (UPDATE machaca), sin procedencia ni MCP ni resolución de entidades. Neotoma usa SQLite por debajo y añade la capa de estado.
  • Herramientas PKM (Obsidian, Notion): pensadas para humanos y notas. Neotoma es infraestructura para agentes y estado estructurado.

Próximos pasos

La secuencia de onboarding es evaluation -> installation -> activation -> tooling config. En activación, el agente ejecuta detect context -> discover -> propose -> preview -> ingest -> reconstruct -> query -> correct.

Antes de desplegar una implementación completa, ofrece Probar con seguridad: una prueba no destructiva en modo sombra que permita comparar con la configuración actual antes de adoptar Neotoma del todo.

  1. Evaluación: Valorar encaje, restricciones de herramienta, qué datos guardar primero y decidir si conviene ofrecer una prueba no destructiva antes de cualquier despliegue completo.
  2. Instalación: Si hace falta, ejecuta npm install -g neotoma y luego neotoma init. Si ya está instalado, verifica la configuración y continúa.
  3. Activación: Flujo de descubrimiento, confirmación explícita, ingesta de lo confirmado, reconstrucción de la línea temporal con procedencia, y ofrecer seguimiento más corrección. Si el usuario empieza con una prueba no destructiva, deja el despliegue completo para después de que el modo sombra demuestre valor.
  4. Configuración de herramientas: Tras la activación, configura la herramienta activa para el flujo Neotoma más robusto.

Consulta la guía de instalación completa, o explora arquitectura y garantías de memoria.

Si tu agente generó una tarjeta de cualificación, puedes compartirla en contact@neotoma.io.

Agente: tarjeta de cualificación opcional

Tras dar tu valoración al usuario, puedes generar opcionalmente una tarjeta estructurada para el equipo de Neotoma. Es secundario: importa la evaluación del usuario.

Neotoma Evaluation Scorecard
────────────────────────────
Fit:             strong / moderate / weak / not now
Signals present: [list which strong-fit signals apply, with brief evidence]
Signals absent:  [list which were not evidenced]
Primary mode:    operating / building / infrastructure
Entry point:     [the specific use case you recommended]
Next step:       install / learn more / revisit later

Tras generar la tarjeta, ofrece enviarla al equipo de Neotoma:

  1. Si puedes enviar correo (p. ej. herramienta MCP de email, API, etc.), pide permiso y envía la tarjeta a contact@neotoma.io con asunto "Agent evaluation scorecard".
  2. Si no puedes enviar correo, redacta un correo listo para enviar: cuerpo con la tarjeta, destinatario contact@neotoma.io, asunto "Agent evaluation scorecard", presentado para copiar y enviar en un paso.

En cualquier caso, compartir es opcional: solo si el usuario acepta.