De Dexter a PickSkill: construir sobre un agente open-source
Cómo construimos PickSkill sobre Dexter, el agente de finanzas open-source — añadiendo una web app, generación de Word/PowerPoint/Excel y una suite de cartera de 8 indicadores.
PickSkill nació como un fork de Dexter, el agente de finanzas autónomo open-source de @virattt — "Claude Code, pero construido para investigación financiera". Dexter nos dio un bucle de agente probado en batalla: una herramienta CLI, escrita en TypeScript con Ink y LangChain, que descompone una pregunta financiera en un plan de investigación, ejecuta herramientas contra datos de mercado en vivo, revisa su propio trabajo e itera hasta tener una respuesta con fuentes. Tomamos ese núcleo y construimos hacia fuera — una web app nativa del navegador, generación nativa de Word/PowerPoint/Excel, gestión de cartera y una suite de indicadores técnicos de ocho dimensiones. Este post es el relato honesto build-in-public de qué conservamos, qué añadimos y por qué.
Puntos clave
- PickSkill está construido sobre Dexter, el agente de finanzas open-source (licencia MIT, github.com/virattt/dexter). Conservamos el bucle de agente; reconstruimos casi todo lo demás a su alrededor.
- El mayor cambio individual fue la superficie. Dexter es un CLI; PickSkill es una web app multi-idioma en pickskill.ai. El runtime del agente es compartido; el modelo de interacción no.
- Añadimos generación nativa de Office — el agente ahora escribe archivos
.docx,.pptxy.xlsxreales, no capturas de pantalla ni volcados de Markdown. - Añadimos gestión de cartera y un dashboard de ocho indicadores — MACD, pila de MA, RSI, KDJ, Bollinger Bands, ADX/DMI, volumen y flujo de capitales, cada uno con un rastro de señal de 5 días.
- Extendimos la cobertura a los mercados de EE. UU., Hong Kong y acciones A con convenciones específicas por mercado — incluyendo el enmascarado de las barras de límite (limit-up / limit-down) de acciones A para que no disparen señales falsas.
¿Qué es Dexter, y por qué partir de open source?
Dexter es un agente IA open-source para investigación financiera profunda, escrito en TypeScript con Ink (React para la terminal) y LangChain. Su tesis de diseño es simple: tomar una pregunta financiera compleja, convertirla en un plan de investigación paso a paso, ejecutar cada paso con la herramienta adecuada contra datos en vivo, autovalidarse y refinar hasta que la respuesta sea sólida y con fuentes. Corre en una terminal, registra cada llamada a herramienta en un scratchpad y persiste las elecciones de modelo y proveedor en una config local. El repositorio tiene licencia MIT y es público en GitHub.
Partir de Dexter en lugar de empezar desde cero fue una decisión GTM deliberada. La parte más difícil de un agente analista no es el cuadro de chat — es el bucle que planifica, llama herramientas y reconcilia datos financieros en vivo sin alucinar cifras. Dexter ya había resuelto ese bucle en abierto. Construir sobre él significó que pudimos dedicar nuestros primeros meses a la superficie de producto — la web app, los outputs de archivo, la capa de cartera — en lugar de volver a derivar la plumería de agente que un sólido proyecto open-source ya había demostrado.
Qué añadimos sobre Dexter
La tabla siguiente mapea la herencia. La columna izquierda es la contribución de Dexter; la derecha es lo que PickSkill añadió para convertirlo en un producto de consumo.
| Capa | De Dexter (open source) | Añadido por PickSkill |
|---|---|---|
| Bucle de agente | Planificación de tareas, ejecución de herramientas, autorreflexión, logging en scratchpad | Estado de sesión multi-tenant, cuota + facturación, memoria entre sesiones |
| Superficie | CLI interactivo (Ink/React en terminal) | Web app de navegador, 8 idiomas, layout móvil, enlaces compartibles |
| Datos | Financieros + datos de mercado en vivo | Cobertura de EE. UU. + Hong Kong + acciones A, enmascarado de barras de límite, proxy de flujo de capitales |
| Output | Texto de terminal + scratchpad JSONL | .docx / .pptx / .xlsx nativos vía OfficeCLI sobre enlaces presignados |
| Análisis | Razonamiento financiero on-demand | Gestión de /portfolios + dashboard de /indicators con 8 dimensiones |
El patrón de esa tabla es toda la estrategia: conservar el núcleo probado, productizar todo lo que toca un inversor particular.
Cómo la versión web cambió la arquitectura
Pasar de un CLI a una web app no es un reskin de UI — cambia el modelo de threading. Un agente CLI posee la terminal: un usuario, una sesión, output bloqueante, archivos locales. Un agente web sirve a muchos usuarios de forma concurrente, hace streaming de output parcial a un navegador, persiste el historial de sesión en el servidor y escribe artefactos en almacenamiento de objetos en lugar del disco local.
Así que aunque el bucle de agente se hereda de Dexter, el runtime que lo rodea es nuevo. Las sesiones son multi-tenant y reanudables — puedes cerrar la pestaña y retomar la misma conversación de investigación más tarde. El output de las herramientas se transmite al navegador a medida que ocurre, igual que Dexter transmite a la terminal. Y los archivos generados aterrizan en Cloudflare R2 como enlaces de descarga presignados de 7 días en lugar de en un directorio local, porque un usuario web no tiene una shell desde la que hacer cat a un archivo. El planteamiento honesto: Dexter nos dio el cerebro; la web app es un cuerpo nuevo construido para llevarlo a usuarios no técnicos.
Míralo en acción. Abre /chat y haz cualquier pregunta financiera — el bucle de agente con el que estás hablando es el de Dexter, productizado para el navegador.
Por qué importa la generación de archivos Office
La capacidad más solicitada que el CLI de Dexter no tenía eran los entregables. Una respuesta en terminal es genial para quien corrió la query; es inútil para el colega, el club de inversión o el comité de entrevistas que necesita algo que pueda abrir. Los analistas retail y semi-pro viven en Word, PowerPoint y Excel — esos tres formatos son la capa universal de intercambio de las finanzas.
Así que añadimos OfficeCLI: el agente ahora compila su análisis en archivos OpenXML nativos. No capturas de pantalla, no PDFs, no Markdown — memos .docx reales con encabezados y tablas, decks .pptx reales con gráficos embebidos y títulos de diapositiva editables, y libros .xlsx reales con fórmulas en vivo entre hojas y formato condicional. Cada archivo se entrega como un enlace presignado de 7 días. Escribimos tres tutoriales paso a paso para los flujos más habituales: exportar una cartera a PowerPoint, exportar un informe a Excel y generar un deck para inversores desde un chat.
Gestión de cartera y la suite de ocho indicadores
Dexter responde preguntas de una en una. PickSkill añade análisis permanente: una cartera que mantienes en /portfolios y un dashboard de indicadores en /indicators que corre de forma continua sobre cada posición. El dashboard computa ocho dimensiones técnicas sobre el cierre más reciente:
- MACD — momentum y estado de cruce (qué es MACD)
- Medias móviles — pila MA5 / MA20 / MA60 y cruce dorado / cruce de la muerte
- RSI(14) — sobrecompra / sobreventa (qué es RSI)
- KDJ(9,3,3) — momentum estocástico, popular en acciones A (qué es KDJ)
- Bollinger Bands(20,2) — envolvente de volatilidad (qué es Bollinger Bands)
- ADX/DMI(14) — fuerza de tendencia (qué es ADX)
- Relación volumen / precio (análisis de volumen)
- Proxy de flujo de capitales (qué es flujo de capitales)
Cada dimensión viene con un rastro de señal de 5 días — cinco puntos que muestran cómo evolucionó la categoría a lo largo de la semana bursátil, para que leas trayectoria, no solo la foto de hoy. Y como cubrimos acciones A, el dashboard detecta las barras de límite (limit-up / limit-down / halt, donde el máximo iguala al mínimo) y las enmascara como neutrales, para que una barra degenerada nunca produzca una señal alcista o bajista falsa.
Qué conservamos de Dexter — y qué cambiamos
Conservamos la filosofía que define a Dexter: output con fuentes o no cuenta, asunciones editables sobre respuestas de caja negra, y un bucle de agente que se autovalida. Esos principios se mapean directamente sobre nuestra promesa GTM — PickSkill es el analista IA que investiga, modela y redacta trabajo de equity en lenguaje claro.
Lo que cambiamos es todo lo que toca un usuario no técnico. La capa de proveedor se generalizó — Dexter soporta múltiples proveedores de modelo, y PickSkill viene con la familia gpt-5.5 de OpenAI por defecto mientras soporta Anthropic, Google Gemini, xAI y Ollama local a través de la misma superficie de agente. Añadimos facturación, memoria, UI multi-idioma y la capa de entregables. Para el panorama más amplio de dónde la IA en investigación de equity realmente aporta palanca hoy, ver IA para investigación de acciones en 2026.
Qué sigue
Algunos puntos del roadmap público, en el mismo espíritu build-in-public:
- Re-exportaciones programadas — autorrefresca un libro de cartera o un deck con cierta cadencia y te lo entrega, en lugar de re-ejecutar el prompt a mano.
- Extracción de transcripts de earnings calls — la sección de Q&A, donde vive la señal forward-looking, no solo las declaraciones preparadas.
- Más mercados — Tokio e India a continuación, cada uno una integración de 2–3 meses para acertar con el extractor de filings y las convenciones de indicadores.
Si hay un workflow gap que quieres resuelto, dínoslo — el roadmap responde a lo que los usuarios realmente necesitan.
FAQ
¿PickSkill es lo mismo que Dexter? No. PickSkill está construido sobre el bucle de agente open-source de Dexter, pero es un producto separado. Dexter es una herramienta CLI de investigación para desarrolladores; PickSkill es una web app alojada con cuentas, facturación, gestión de cartera, generación de archivos Office y cobertura multi-mercado. Conservamos el núcleo de agente de Dexter y su filosofía de "output con fuentes", y luego construimos un producto de consumo a su alrededor.
¿Dexter es open source, y puedo usarlo directamente? Sí. Dexter tiene licencia MIT y es público en github.com/virattt/dexter. Puedes clonarlo, correrlo en tu terminal y usarlo para investigación financiera hoy mismo. PickSkill existe para quienes quieren el mismo poder de agente sin correr un CLI — en un navegador, con entregables y una capa de cartera.
¿Qué añadió PickSkill realmente sobre Dexter? Cuatro capas principales: una superficie de web app multi-idioma, generación nativa de Word/PowerPoint/Excel vía OfficeCLI, gestión de cartera con un dashboard de ocho indicadores y rastro de señal de 5 días, y cobertura de mercados de EE. UU./HK/acciones A con enmascarado de barras de límite. El bucle de agente subyacente de planificar-ejecutar-validar se hereda de Dexter.
¿Qué modelos de IA usa PickSkill? El predeterminado es la familia gpt-5.5 de OpenAI. PickSkill también soporta modelos de Anthropic, Google Gemini, xAI y Ollama local a través de la misma superficie de agente, heredando el diseño multi-proveedor de Dexter. La elección de modelo no cambia el workflow — el output con fuentes y las asunciones editables se mantienen entre proveedores.
¿Por qué construir sobre un proyecto open-source existente en lugar de desde cero? La parte difícil de un agente analista es el bucle que planifica, llama herramientas y reconcilia datos en vivo sin alucinar — Dexter ya lo había demostrado en abierto. Construir sobre él nos dejó dedicar nuestros primeros meses a la superficie de producto que tocan los usuarios reales (web app, archivos Office, dashboard de cartera) en lugar de volver a derivar la plumería de agente.