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No expliques.`;\n\nexport const DELEGATOR_PROMPT = `Divide la petición en sub-tareas, una por línea:\n[IDENTIFICADOR] |<>| [acción1] |<>| [acción2] |<>| [acción3]\n\nMáx 3 acciones por línea. Identificadores semánticos (ej: AGENTE-ALARMA).\nNo añadas texto extra.`;\n\nexport const SUBAGENT_PROMPT = `Ejecuta cada acción en su formato exacto:\nALAR-MA \"HH:MM\"\nRECOR-DATORIO [motivo] a las [HH:MM] el día [día y mes]\n( MAC-ROS carbohidratos: X proteinas: Y grasas: Z kcal: A )\nIM-AGEN [descripción]\nCO-MOLL [ubicación]\nCO-RREO |<>| mensaje |<>|\nAR-CHIVO |<>| código |<>| nombre.ext |<>|\nCO-RREOAR |<>| mensaje |<>| nombre.ext |<>|\n\nResponde solo:\n[IDENTIFICADOR] |<>| [resultado1] |<>| [resultado2] |<>| [resultado3]`;\n",[136],"a5b25487-71ac-42c0-9b04-8c47283c39ef","parser.ts","f01215d4-8383-11f1-8fb9-1607ee4eb77e",19,["D",1784474206725],5,"import type { DelegationSubTask, SubAgentResult, ParsedAction } from \"./types.ts\";\n\nexport function parseDelegatorOutput(output: string): DelegationSubTask[] {\n if (!output || typeof output !== \"string\") return [];\n return output\n .trim()\n .split(\"\\n\")\n .filter(l => l.trim() && l.includes(\"|<>|\"))\n .map(l => {\n const parts = l.split(\"|<>|\").map(p => p.trim());\n return { identifier: parts[0], actions: parts.slice(1).filter(a => a) };\n })\n .filter(t => t.identifier && t.actions.length);\n}\n\nexport function parseSubAgentOutput(output: string): SubAgentResult {\n if (!output || typeof output !== \"string\") return { identifier: \"\", results: [], raw: \"\" };\n const parts = output.split(\"|<>|\").map(p => p.trim());\n return { identifier: parts[0] ?? \"\", results: parts.slice(1).filter(r => r), raw: output.trim() };\n}\n\nconst PATTERNS: { type: string; re: RegExp; fields: string[] }[] = [\n { type: \"alarm\", re: /^ALAR-MA \"(\\d{2}:\\d{2})\"/, fields: [\"time\"] },\n { type: \"reminder\", re: /^RECOR-DATORIO (.+) a las (\\d{2}:\\d{2}) el día (.+)/, fields: [\"reason\", \"time\", \"date\"] },\n { type: \"macros\", re: /^\\( MAC-ROS carbohidratos: (\\d+) proteinas: (\\d+) grasas: (\\d+) kcal: (\\d+) \\)/, fields: [\"carbs\", \"protein\", \"fat\", \"kcal\"] },\n { type: \"image\", re: /^IM-AGEN (.+)/, fields: [\"description\"] },\n { type: \"route\", re: /^CO-MOLL (.+)/, fields: [\"location\"] },\n { type: \"email\", re: /^CO-RREO \\|<>\\| (.+?) \\|<>\\|/, fields: [\"message\"] },\n { type: \"file\", re: /^AR-CHIVO \\|<>\\| (.+?) \\|<>\\| (.+)/, fields: [\"code\", \"filename\"] },\n { type: \"email_file\", re: /^CO-RREOAR \\|<>\\| (.+?) \\|<>\\| (.+)/, fields: [\"message\", \"filename\"] },\n];\n\nexport function parseAction(text: string): ParsedAction | null {\n if (!text || typeof text !== \"string\") return null;\n for (const p of PATTERNS) {\n const m = text.match(p.re);\n if (m) {\n const data: Record = {};\n p.fields.forEach((f, i) => data[f] = m[i + 1]);\n return { type: p.type, data };\n }\n }\n return null;\n}\n\n// Ensamblador — sin LLM, pura concatenación\nexport function assembleFinal(chat: string, delegator: string, subs: SubAgentResult[]): string {\n return `${chat ?? \"\"} {~~} ${delegator ?? \"\"} {~~} ${(subs ?? []).map(s => s.raw).join(\" \")}`;\n}\n",[143],"4ea07601-993c-4da1-b494-ad621ca561ce","memory.ts","effd57b6-8383-11f1-946a-1607ee4eb77e",["D",1784473811480],"import { sqlite } from \"https://esm.town/v/std/sqlite/main.ts\";\nimport type { ChatMessage } from \"./types.ts\";\n\nconst MAX_MSGS = 10;\nlet ready = false;\n\nexport async function initMemory(): Promise {\n if (ready) return;\n await sqlite.execute(`CREATE TABLE IF NOT EXISTS conv (\n session TEXT NOT NULL, role TEXT NOT NULL, content TEXT NOT NULL, ts INTEGER NOT NULL\n )`);\n ready = true;\n}\n\nexport async function getHistory(session: string): Promise {\n const r = await sqlite.execute({\n sql: \"SELECT role, content FROM conv WHERE session = ? ORDER BY ts DESC LIMIT ?\",\n args: [session, MAX_MSGS],\n });\n return r.rows.reverse().map(r => ({ role: r.role as string, content: r.content as string }));\n}\n\nexport async function saveMessage(session: string, role: string, content: string): Promise {\n await sqlite.execute({\n sql: \"INSERT INTO conv (session, role, content, ts) VALUES (?, ?, ?, ?)\",\n args: [session, role, content, Date.now()],\n });\n}\n\nexport async function clearSession(session: string): Promise {\n await sqlite.execute({ sql: \"DELETE FROM conv WHERE session = ?\", args: [session] });\n}\n",[151],"7617e6f6-faca-448f-a3ae-f34cdd078a78","main.ts",["D",1784474206738],"http","import { callOpenRouter, callMistral } from \"./api.ts\";\nimport { CHAT_PROMPT, DELEGATOR_PROMPT, SUBAGENT_PROMPT } from \"./prompts.ts\";\nimport { parseDelegatorOutput, parseSubAgentOutput, parseAction, assembleFinal } from \"./parser.ts\";\nimport { initMemory, getHistory, saveMessage, clearSession } from \"./memory.ts\";\nimport type { ChatMessage, ApiResponse, DelegationSubTask } from \"./types.ts\";\n\nconst OR_KEY = Deno.env.get(\"OPENROUTER_API_KEY\") ?? \"\";\nconst MS_KEY = Deno.env.get(\"MISTRAL_API_KEY\") ?? \"\";\n\nconst CHAT_MODEL = Deno.env.get(\"AKA_CHAT_MODEL\") ?? \"deepseek/deepseek-v4-flash\";\nconst DELEG_MODEL = Deno.env.get(\"AKA_DELEGATOR_MODEL\") ?? \"deepseek/deepseek-v4-flash\";\nconst SUB_MODEL = Deno.env.get(\"AKA_SUBAGENT_MODEL\") ?? \"mistral-large-latest\";\nconst POWER_SUB_MODEL = Deno.env.get(\"AKA_POWERFUL_SUBAGENT_MODEL\") ?? \"deepseek/deepseek-v4-flash\";\n\nasync function callSubAgent(task: DelegationSubTask): Promise {\n const input = [task.identifier, ...task.actions].join(\" |<>| \");\n const msgs = [{ role: \"system\", content: SUBAGENT_PROMPT }, { role: \"user\", content: input }];\n if (MS_KEY) {\n try { return await callMistral(msgs, SUB_MODEL, MS_KEY); }\n catch { /* fallback abajo */ }\n }\n return await callOpenRouter(msgs, POWER_SUB_MODEL, OR_KEY, 0);\n}\n\nexport default async function (req: Request): Promise {\n const url = new URL(req.url);\n if (url.searchParams.has(\"health\")) {\n return Response.json({ status: \"ok\", providers: { openrouter: !!OR_KEY, mistral: !!MS_KEY } });\n }\n\n if (req.method !== \"POST\") return Response.json({ error: \"Use POST\" }, { status: 405 });\n\n try {\n const { message, session, format, clear } = await req.json();\n if (!message) return Response.json({ error: \"message required\" }, { status: 400 });\n\n await initMemory();\n if (clear && session) await clearSession(session);\n\n const history: ChatMessage[] = session ? await getHistory(session) : [];\n const chatMsgs = [\n { role: \"system\", content: CHAT_PROMPT },\n ...history.map(h => ({ role: h.role, content: h.content })),\n { role: \"user\", content: message },\n ];\n\n // Paso 1: Chat\n const chatRes = await callOpenRouter(chatMsgs, CHAT_MODEL, OR_KEY, 0.3);\n if (!chatRes || typeof chatRes !== \"string\") {\n return Response.json({ error: \"El modelo de chat no devolvió respuesta\" }, { status: 502 });\n }\n const delegation = chatRes.trim().startsWith(\"DELEGACION\");\n\n let resp: ApiResponse;\n\n if (delegation) {\n // Paso 2: Delegador\n const delMsgs = [{ role: \"system\", content: DELEGATOR_PROMPT }, { role: \"user\", content: message }];\n const delRes = await callOpenRouter(delMsgs, DELEG_MODEL, OR_KEY, 0);\n if (!delRes || typeof delRes !== \"string\") {\n return Response.json({ error: \"El delegador no devolvió respuesta\" }, { status: 502 });\n }\n const subTasks = parseDelegatorOutput(delRes);\n if (!subTasks.length) {\n return Response.json({ error: \"El delegador no generó sub-tareas válidas\" }, { status: 502 });\n }\n\n // Paso 3: Sub-agentes en paralelo\n const subResults = await Promise.all(\n subTasks.map(async t => parseSubAgentOutput(await callSubAgent(t))),\n );\n\n // Paso 4: Ensamblar (sin LLM)\n const final = assembleFinal(chatRes, delRes, subResults);\n resp = { chat: chatRes, needsDelegation: true, delegator: delRes, subAgents: subResults, final };\n } else {\n const action = parseAction(chatRes);\n resp = { chat: chatRes, needsDelegation: false, action: action ?? undefined, final: chatRes };\n }\n\n // Guardar memoria\n if (session) {\n await saveMessage(session, \"user\", message);\n await saveMessage(session, \"assistant\", resp.final);\n }\n\n return format === \"json\"\n ? Response.json(resp)\n : new Response(resp.final, { headers: { \"Content-Type\": \"text/plain\" } });\n\n } catch (err) {\n return Response.json({ error: (err as Error).message }, { status: 500 });\n }\n}\n",[157],"9f6dc2b6-d60d-45ed-9cbb-e799958ec0ed","api.ts","f00e56ce-8383-11f1-a1c7-1607ee4eb77e",20,["D",1784474206735],3,"const TIMEOUT_MS = 15000;\nconst MAX_RETRIES = 1;\n\nasync function fetchWithTimeout(url: string, opts: RequestInit): Promise {\n const ctrl = new AbortController();\n const t = setTimeout(() => ctrl.abort(), TIMEOUT_MS);\n try {\n return await fetch(url, { ...opts, signal: ctrl.signal });\n } finally {\n clearTimeout(t);\n }\n}\n\nexport async function callOpenRouter(\n messages: { role: string; content: string }[],\n model: string,\n apiKey: string,\n temperature = 0.3,\n): Promise {\n let lastErr: Error;\n for (let i = 0; i <= MAX_RETRIES; i++) {\n try {\n const res = await fetchWithTimeout(\"https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions\", {\n method: \"POST\",\n headers: { \"Authorization\": `Bearer ${apiKey}`, \"Content-Type\": \"application/json\" },\n body: JSON.stringify({ model, messages, temperature, max_tokens: 500 }),\n });\n if (!res.ok) throw new Error(`OpenRouter ${res.status}: ${await res.text()}`);\n const json = await res.json();\n const content = json?.choices?.[0]?.message?.content;\n if (typeof content !== \"string\" || !content) throw new Error(\"OpenRouter: respuesta vacía del modelo\");\n return content;\n } catch (e) {\n lastErr = e as Error;\n if (i < MAX_RETRIES) await new Promise(r => setTimeout(r, 1000 * (i + 1)));\n }\n }\n throw lastErr!;\n}\n\nexport async function callMistral(\n messages: { role: string; content: string }[],\n model: string,\n apiKey: string,\n temperature = 0,\n): Promise {\n let lastErr: Error;\n for (let i = 0; i <= MAX_RETRIES; i++) {\n try {\n const res = await fetchWithTimeout(\"https://api.mistral.ai/v1/chat/completions\", {\n method: \"POST\",\n headers: { \"Authorization\": `Bearer ${apiKey}`, \"Content-Type\": \"application/json\" },\n body: JSON.stringify({ model, messages, temperature, max_tokens: 500 }),\n });\n if (!res.ok) throw new Error(`Mistral ${res.status}: ${await res.text()}`);\n const json = await res.json();\n const content = json?.choices?.[0]?.message?.content;\n if (typeof content !== \"string\" || !content) throw new Error(\"Mistral: respuesta vacía del modelo\");\n return content;\n } catch (e) {\n lastErr = e as Error;\n if (i < MAX_RETRIES) await new Promise(r => setTimeout(r, 1000 * (i + 1)));\n }\n }\n throw lastErr!;\n}\n",[163],"c8860476-9bda-462e-85ef-359d7d70d9c9","README.md","6e169142-8381-11f1-adc3-1607ee4eb77e",["D",1784472887578],1,"# Aka — Asistente de IA con delegación multi-agente\n\nAka es un asistente conversacional en español que ejecuta acciones mediante\natajos de Apple. Cuando una petición requiere múltiples acciones, delega\nautomáticamente a sub-agentes en paralelo.\n\n## Arquitectura\n\n```\nUsuario → Chat (OpenRouter) → ¿Multi-acción?\n │\n ┌────────┴────────┐\n Sí No → Respuesta directa\n │\n Delegador (OpenRouter)\n divide en ≤3 sub-tareas\n │\n ┌───────────┼───────────┐\n SUB1 SUB2 SUB3\n (Mistral) (Mistral) (Mistral)\n o POTENTE o POTENTE o POTENTE\n (OpenRouter) (OpenRouter) (OpenRouter)\n └───────────┼───────────┘\n Respuesta combinada\n```\n\n### Pipeline\n\n1. **Chat** — Recibe el mensaje. Si es una sola acción, responde directamente.\n Si son múltiples, responde con `DELEGACION ...`\n2. **Delegador** — Divide la tarea en hasta 3 sub-tareas\n (`EN-ANITO1 |<>| comando |<>| ...`)\n3. **Sub-agentes** — Se ejecutan **en paralelo**. Cada uno produce una acción\n con su formato exacto\n4. **Respuesta final** — `chat {~~} delegador {~~} SUB1 ... SUB1 SUB2 ... SUB2`\n\n### Modelos\n\n| Rol | Modelo | API | Env var override |\n| ------------------ | ---------------------------- | ---------- | ----------------------------- |\n| Chat | `deepseek/deepseek-v4-flash` | OpenRouter | `AKA_CHAT_MODEL` |\n| Delegador | `deepseek/deepseek-v4-flash` | OpenRouter | `AKA_DELEGATOR_MODEL` |\n| Sub-agente | `mistral-large-latest` | Mistral | `AKA_SUBAGENT_MODEL` |\n| Sub-agente potente | `deepseek/deepseek-v4-flash` | OpenRouter | `AKA_POWERFUL_SUBAGENT_MODEL` |\n\n## Acciones disponibles\n\n| Acción | Formato exacto |\n| --------------- | ------------------------------------------------------------- |\n| Recordatorio | `RECOR-DATORIO [motivo] a las [HH:MM] el día [día y mes]` |\n| Alarma | `ALAR-MA \"[HH:MM]\"` |\n| Macros | `( MAC-ROS carbohidratos: X proteinas: Y grasas: Z kcal: A )` |\n| Imagen | `IM-AGEN [descripción]` |\n| Ruta | `CO-MOLL [ubicación]` |\n| Email | `CO-RREO \\|<> |\n| Archivo | `AR-CHIVO \\|<> |\n| Email + archivo | `CO-RREOAR \\|<> |\n\n## Uso\n\n### Endpoint\n\n```\nPOST https://basrqtb--aka.web.val.run\n```\n\n### Parámetros\n\n| Parámetro | Tipo | Descripción |\n| --------- | -------------------- | ------------------------------------------------------ |\n| `message` | string | **Obligatorio** — mensaje del usuario |\n| `session` | string | Opcional — ID de conversación para memoria persistente |\n| `format` | `\"json\"` \\| `\"text\"` | Opcional — formato de respuesta (por defecto: `text`) |\n| `clear` | boolean | Opcional — `true` para borrar historial de la sesión |\n\n### Ejemplos\n\n**Texto plano (Apple Shortcuts):**\n\n```\nPOST /\n{\"message\": \"Ponme una alarma para las 18:00\"}\n→ ALAR-MA \"18:00\"\n```\n\n**JSON estructurado:**\n\n```\nPOST /\n{\"message\": \"Ponme una alarma para las 18:00\", \"format\": \"json\"}\n→ {\"chat\": \"ALAR-MA \\\"18:00\\\"\", \"needsDelegation\": false, \"action\": {\"type\": \"alarm\", \"data\": {\"time\": \"18:00\"}}, ...}\n```\n\n**Multi-acción con delegación:**\n\n```\nPOST /\n{\"message\": \"Ponme una alarma a las 18:00 y recuérdame comprar pan a las 17:30\", \"format\": \"json\"}\n→ {\"chat\": \"DELEGACION ...\", \"needsDelegation\": true, \"delegator\": \"EN-ANITO1 ...\", \"subAgents\": [{\"action\": {\"type\": \"alarm\", \"data\": {\"time\": \"18:00\"}}, ...}, ...]}\n```\n\n**Con memoria de conversación:**\n\n```\nPOST / {\"message\": \"Me llamo Carlos\", \"session\": \"abc123\"}\nPOST / {\"message\": \"¿Cómo me llamo?\", \"session\": \"abc123\"}\n→ \"Te llamas Carlos, según me dijiste antes.\"\n```\n\n**Health check:**\n\n```\nGET /?health\n→ {\"status\": \"ok\", \"models\": {...}, \"providers\": {\"openrouter\": true, \"mistral\": true}}\n```\n\n## Archivos\n\n| Archivo | Descripción |\n| ------------ | ---------------------------------------------------------------------- |\n| `main.ts` | HTTP endpoint — routing, CORS, pipeline orquestación |\n| `api.ts` | Wrappers de OpenRouter y Mistral con timeout, reintentos y temperatura |\n| `prompts.ts` | System prompts para chat, delegador y sub-agentes |\n| `parser.ts` | Parser de formato EN-ANITO y de acciones estructuradas |\n| `memory.ts` | Memoria de conversación persistente con SQLite |\n| `types.ts` | Interfaces TypeScript compartidas |\n\n## Variables de entorno\n\n| Key | Descripción |\n| ----------------------------- | ------------------------------------------------------------------------- |\n| `OPENROUTER_API_KEY` | **Obligatorio** — API key de OpenRouter |\n| `MISTRAL_API_KEY` | **Obligatorio** — API key de Mistral (si falta, usa OpenRouter para todo) |\n| `AKA_CHAT_MODEL` | Opcional — modelo del chat (default: `deepseek/deepseek-v4-flash`) |\n| `AKA_DELEGATOR_MODEL` | Opcional — modelo del delegador |\n| `AKA_SUBAGENT_MODEL` | Opcional — modelo de sub-agentes normales |\n| `AKA_POWERFUL_SUBAGENT_MODEL` | Opcional — modelo de sub-agentes potentes |\n\n## Apple Shortcuts\n\nUsar la acción **\"Obtener contenido de la URL\"** con:\n\n- URL: el endpoint del val\n- Método: POST\n- Cabeceras: `Content-Type: application/json`\n- Cuerpo: `{\"message\": \"[texto del usuario]\"}`\n\nPara extraer acciones individuales en el atajo, usar `format: \"json\"` y acceder\na `action.type` y `action.data`. Eres el orquestador de un asistente de IA en\nespañol que ejecuta acciones mediante atajos de Apple.\n\nTu trabajo es recibir la petición del usuario y decidir si puedes resolverla\ndirectamente o necesitas delegar.\n\nREGLAS:\n\n- Si la petición contiene 0 o 1 acciones ejecutables: responde DIRECTAMENTE con\n el formato exacto de la acción.\n- Si la petición contiene 2 o más acciones ejecutables: responde ÚNICAMENTE con\n la palabra clave `DELEGACION` para activar al módulo delegador. No intentes\n resolver múltiples acciones tú solo.\n- Nunca inventes información. Nunca halucines acciones que el usuario no haya\n pedido.\n\nFORMATO DE RESPUESTA DIRECTA (una sola acción): Usa el formato exacto de la\nacción correspondiente:\n\n- Alarma: ALAR-MA \"HH:MM\"\n- Recordatorio: RECOR-DATORIO [motivo] a las [HH:MM] el día [día y mes]\n- Macros: ( MAC-ROS carbohidratos: X proteinas: Y grasas: Z kcal: A )\n- Imagen: IM-AGEN [descripción]\n- Ruta: CO-MOLL [ubicación]\n- Email: CO-RREO |<>| mensaje |<>|\n- Archivo: AR-CHIVO |<>| código |<>| nombre.extension |<>|\n- Email + archivo: CO-RREOAR |<>| mensaje |<>| nombre.extension |<>|\n\nFORMATO DE RESPUESTA PARA DELEGACIÓN: DELEGACION Eres el módulo delegador de un\nasistente de IA en español. Tu trabajo es analizar una petición multi-acción y\ndistribuir las tareas entre sub-agentes especializados de forma inteligente.\n\nREGLAS DE DELEGACIÓN:\n\n1. Extrae TODAS las acciones explícitamente solicitadas por el usuario.\n2. Agrupa las acciones en sub-tareas lógicas. Cada sub-agente puede recibir\n entre 1 y 3 acciones como máximo.\n3. Asigna un identificador único y descriptivo a cada sub-agente. NO uses\n numeraciones fijas tipo EN-ANITO1, EN-ANITO2. En su lugar, usa\n identificadores semánticos según el contenido (ej: AGENTE-ALARMA,\n AGENTE-RECORDATORIO, AGENTE-CORREO, AGENTE-MIXTO-MANANA, AGENTE-ARCHIVOS,\n etc.).\n4. Si una acción es compleja o requiere mucho contexto, asínala sola a un\n sub-agente (1 acción). Si varias acciones son simples y del mismo tipo o\n contexto, agrúpalas (hasta 3).\n5. No inventes acciones. No añadas pasos intermedios que el usuario no haya\n pedido.\n\nFORMATO DE SALIDA OBLIGATORIO: Responde ÚNICAMENTE con una lista de\nasignaciones, una por línea, en este formato exacto:\n\n[IDENTIFICADOR] |<>| [acción 1] |<>| [acción 2] |<>| [acción 3]\n\n- Si un sub-agente tiene 1 acción: `[IDENTIFICADOR] |<>| [acción 1]`\n- Si tiene 2: `[IDENTIFICADOR] |<>| [acción 1] |<>| [acción 2]`\n- Si tiene 3: `[IDENTIFICADOR] |<>| [acción 1] |<>| [acción 2] |<>| [acción 3]`\n- NUNCA más de 3 acciones por sub-agente.\n\nCada [acción] debe ser la instrucción literal que necesita el sub-agente para\nejecutarla (incluyendo parámetros como horas, mensajes, nombres de archivo,\netc.).\n\nEJEMPLO: Petición del usuario: \"Ponme una alarma a las 18:00, recuérdame comprar\npan a las 17:30 y envía un email a Juan diciendo que llego tarde\"\n\nSalida del delegador: AGENTE-TIEMPO-TARDE |<>| ALAR-MA \"18:00\" |<>|\nRECOR-DATORIO comprar pan a las 17:30 el día hoy AGENTE-CORREO-JUAN |<>| CO-RREO\n|<>| Llego tarde, nos vemos en un rato |<>| Eres un sub-agente ejecutor de un\nasistente de IA en español. Recibes un identificador propio y entre 1 y 3\nacciones asignadas. Tu trabajo es ejecutar cada acción en el formato exacto\nrequerido.\n\nREGLAS:\n\n1. Recibirás tu identificador y tus acciones en formato:\n `[IDENTIFICADOR] |<>| [acción 1] |<>| [acción 2] |<>| [acción 3]`\n2. Ejecuta CADA acción asignada traduciéndola al formato exacto del sistema de\n atajos de Apple.\n3. Puedes recibir 1, 2 o 3 acciones. Nunca más. Si recibes menos de 3, ignora\n los campos vacíos.\n4. No añadas explicaciones, saludos ni texto adicional. Solo emite los\n resultados formateados.\n\nFORMATOS EXACTOS DE ACCIÓN:\n\n- Alarma: ALAR-MA \"HH:MM\"\n- Recordatorio: RECOR-DATORIO [motivo] a las [HH:MM] el día [día y mes]\n- Macros: ( MAC-ROS carbohidratos: X proteinas: Y grasas: Z kcal: A )\n- Imagen: IM-AGEN [descripción]\n- Ruta: CO-MOLL [ubicación]\n- Email: CO-RREO |<>| mensaje |<>|\n- Archivo: AR-CHIVO |<>| código |<>| nombre.extension |<>|\n- Email + archivo: CO-RREOAR |<>| mensaje |<>| nombre.extension |<>|\n\nFORMATO DE SALIDA OBLIGATORIO: Responde ÚNICAMENTE en una línea con este formato\nexacto:\n\n[IDENTIFICADOR] |<>| [resultado acción 1] |<>| [resultado acción 2] |<>|\n[resultado acción 3]\n\n- Si solo tienes 1 acción: `[IDENTIFICADOR] |<>| [resultado acción 1]`\n- Si tienes 2:\n `[IDENTIFICADOR] |<>| [resultado acción 1] |<>| [resultado acción 2]`\n- Si tienes 3:\n `[IDENTIFICADOR] |<>| [resultado acción 1] |<>| [resultado acción 2] |<>| [resultado acción 3]`\n\nEJEMPLO: Entrada: AGENTE-TIEMPO-TARDE |<>| ALAR-MA \"18:00\" |<>| RECOR-DATORIO\ncomprar pan a las 17:30 el día hoy\n\nSalida: AGENTE-TIEMPO-TARDE |<>| ALAR-MA \"18:00\" |<>| RECOR-DATORIO comprar pan\na las 17:30 el día hoy Eres el ensamblador final del asistente. Recibes la\npetición original del usuario y las salidas de todos los sub-agentes ejecutores.\n\nTu trabajo es combinar todo en una única respuesta coherente.\n\nFORMATO DE SALIDA: chat {~~} delegador {~~} [SALIDA_SUB_AGENTE_1] ...\n[SALIDA_SUB_AGENTE_1] [SALIDA_SUB_AGENTE_2] ... [SALIDA_SUB_AGENTE_2]\n\nREGLAS:\n\n1. Mantén el formato exacto de cada sub-agente tal cual lo recibiste.\n2. Separa las secciones con `{~~}`.\n3. No añadas comentarios ni explicaciones fuera de esta estructura.\n\nEJEMPLO: Entrada del usuario: \"Ponme alarma a las 18:00 y recuérdame comprar pan\na las 17:30\" Salida del delegador: AGENTE-TIEMPO-TARDE |<>| ALAR-MA \"18:00\" |<>|\nRECOR-DATORIO comprar pan a las 17:30 el día hoy Salida del sub-agente:\nAGENTE-TIEMPO-TARDE |<>| ALAR-MA \"18:00\" |<>| RECOR-DATORIO comprar pan a las\n17:30 el día hoy\n\nRespuesta final: chat {~~} delegador {~~} AGENTE-TIEMPO-TARDE |<>| ALAR-MA\n\"18:00\" |<>| RECOR-DATORIO comprar pan a las 17:30 el día hoy",[171],"pulls","branches","forks","envVars",{"_184":186,"_187":42},"connections",{"_184":42,"_185":42},"count","unfilledCount",2,"emptyCount",{"_18":170,"_20":171,"_120":172,"_122":-5,"_123":71,"_124":167,"_126":38,"_22":214,"_68":174,"_128":100,"_130":175,"_132":26,"_133":-5,"_196":215,"_89":216},{"_18":162,"_20":163,"_120":164,"_122":-5,"_123":71,"_124":165,"_126":38,"_22":211,"_68":167,"_128":129,"_130":168,"_132":26,"_133":-5,"_196":212,"_89":213},{"_18":156,"_20":157,"_120":36,"_122":-5,"_123":71,"_124":69,"_126":38,"_22":208,"_68":147,"_128":159,"_130":160,"_132":26,"_133":-5,"_196":209,"_89":210},{"_18":150,"_20":151,"_120":152,"_122":-5,"_123":71,"_124":147,"_126":38,"_22":205,"_68":42,"_128":129,"_130":154,"_132":26,"_133":-5,"_196":206,"_89":207},{"_18":142,"_20":143,"_120":144,"_122":-5,"_123":71,"_124":145,"_126":38,"_22":202,"_68":147,"_128":129,"_130":148,"_132":26,"_133":-5,"_196":203,"_89":204},{"_18":135,"_20":136,"_120":137,"_122":-5,"_123":71,"_124":138,"_126":38,"_22":199,"_68":42,"_128":129,"_130":140,"_132":26,"_133":-5,"_196":200,"_89":201},{"_18":118,"_20":119,"_120":121,"_122":-5,"_123":71,"_124":125,"_126":38,"_22":195,"_68":42,"_128":129,"_130":131,"_132":26,"_133":-5,"_196":197,"_89":198},["D",1784473811454],"children",[],[119],["D",1784473811455],[],[136],["D",1784474206725],[],[143],["D",1784473811480],[],[151],["D",1784474206738],[],[157],["D",1784474206735],[],[163],["D",1784472887578],[],[171],["D",1784471706607],["D",1789472446807],{"_16":17,"_87":83},{"_16":17,"_80":81,"_82":83,"_33":34,"_84":85,"_86":26},{"_68":69,"_20":70,"_18":71,"_72":19,"_73":-5,"_74":-5,"_75":-5,"_76":-5,"_77":-5,"_78":21,"_79":17},"ctx",{"_61":-5,"_108":255,"_256":257,"_258":259,"_260":26,"_261":26,"_262":26,"_263":38,"_264":-5,"_265":-7,"_266":-7,"_267":42,"_268":26,"_269":26,"_270":-5,"_271":26,"_272":26,"_273":26,"_274":-5},"ENV",{"_226":227,"_228":229,"_230":70,"_231":232,"_233":234,"_235":236,"_237":238,"_239":240,"_241":242,"_243":244,"_245":246,"_247":248,"_249":250,"_251":252,"_253":254},"REACT_APP_SENTRY_DSN","https://586020d86f05489db63a554690acf1e9@o1398359.ingest.sentry.io/6724499","RENDER_GIT_COMMIT","e87eb04e707cf64e7e532c8e8ec395f209e17f15","RENDER_GIT_BRANCH","POSTHOG_API_TOKEN","phc_nmoyuAkStEZuUp69rYlg1DZgrIt19Gx0Y4Hwf8tGgJP","POSTHOG_API_HOST","https://wart.val.town","WEB_API_TEMPLATE","https://{val}.web.val.run","APP_URL","https://www.val.town","MODULE_URL","https://esm.town","VANITY_WEB_API_TEMPLATE","https://{label}.val.run/","DENOLS_URL","https://lsp.val.town","NODE_ENV","production","CLOUDFLARE_TURNSTILE_SITE_KEY","0x4AAAAAACtaIZJH7s9rBMZ6","GOOGLE_CLIENT_ID","875989696899-jtsqkhlbdv5jrlsk8631p7ipjg3c6o62.apps.googleusercontent.com","STRIPE_PUBLISHABLE_KEY","pk_live_51N2zvWEpZTTLipIkVEwXrUG9AT0yeOOEYxszarZT1jpsZV58Ly6wlg3SltZpHN26CUalOBmUSY7adQRQiSkCZz2500qSXNkf8Y","API_URL","https://api.val.town",[],"preferencesKeybindings","default","preferencesTheme","light","preferencesFixers","preferencesCopilot","preferencesSelectionAi","preferencesCloseBrackets","preferencesChatPanelState","preferencesDprint","preferencesDenofmt","notificationCount","flagDenols","isBusinessOrgMember","businessOrgHandle","isBusinessOrgAdmin","isHigherTownieTier","navCollapsed","currentOrgId"]

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