Kidpofy
Una plataforma que convierte la escritura de niños en fuentes digitales reales. Detrás de la interfaz lúdica se encuentra un sofisticado pipeline de visión artificial, agentes de IA para control de calidad y ensamblaje de fuentes, conocimiento tipográfico impulsado por RAG, y orientación guiada por Claude que ayuda a los padres a capturar los mejores caracteres posibles.
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Convirtiendo escritura desordenada en tipografía perfecta.
La escritura de los niños es hermosamente imperfecta — y eso es exactamente lo que la hace digna de preservar. Pero convertir esas formas de letras temblorosas e inconsistentes en una fuente digital funcional es un problema técnico profundamente complejo. Los tipógrafos profesionales cobran cientos de euros y tardan semanas porque cada carácter necesita: extracción de contornos de entradas con ruido, suavizado de trazos sin perder el estilo personal del niño, normalización de línea base y tamaño en más de 80 glifos, pares de kerning adecuados, y ensamblaje en formatos que funcionen en todos los dispositivos.
El verdadero desafío fue incorporar inteligencia al pipeline. Los niños dibujan caracteres de forma inconsistente — algunos demasiado pequeños, algunos rotados, algunos apenas reconocibles. El sistema necesitaba manejar todo esto con elegancia: guiar al niño durante la captura, evaluar la calidad en tiempo real, y saber cuándo un carácter necesita ser redibujado versus cuándo es "perfectamente imperfecto".
Y todo tenía que sentirse como un juego, no como un examen. La experiencia de usuario necesitaba ser lo suficientemente divertida como para que un niño de 6 años disfrutara del proceso.
Cuatro agentes impulsando el pipeline.
Cada etapa del proceso de creación de fuentes es gestionada por un agente especializado. Juntos forman un pipeline autónomo que transforma trazos en bruto en tipografías de calidad profesional.
Agente guía de captura
Impulsado por Claude, este agente guía la experiencia de dibujo en tiempo real. Analiza cada carácter mientras el niño lo dibuja, detectando problemas comunes — carácter demasiado pequeño, dibujado fuera de la zona de línea base, trazos demasiado finos para reproducir. En lugar de rechazar la entrada, proporciona retroalimentación alentadora y adaptada para niños: "¡Esa es una gran A! ¿Puedes intentar hacerla un poco más grande?" El agente utiliza las salidas estructuradas de Claude para clasificar la calidad del carácter y decidir si aceptarlo, sugerir un reintento u ofrecer orientación específica.
Agente de procesamiento de visión
El pipeline principal de visión artificial. Toma las capturas de caracteres en bruto y las procesa en un proceso de múltiples etapas: detección de contornos y eliminación de ruido, vectorización de trazos mediante ajuste de curvas Bézier, normalización de peso para asegurar un grosor de línea consistente, alineación de línea base utilizando una base de conocimiento RAG de reglas tipográficas para cada clase de carácter. El agente sabe que una ‘g’ minúscula tiene un descendente mientras que una ‘b’ tiene un ascendente — y ajusta el posicionamiento en consecuencia.
Agente de ensamblaje de fuentes
Toma los vectores procesados y los ensambla en una tipografía completa. Este agente gestiona el cálculo de pares de kerning (utilizando una base de datos RAG de combinaciones de letras comunes y reglas de espaciado), métricas de glifos, metadatos de fuente y exportación multiformato. Genera OTF para uso en escritorio, TTF para amplia compatibilidad y WOFF para integración web. Cada salida se valida contra los estándares de especificación de fuentes antes de la entrega.
Agente de calidad y entrega
La puerta final. Este agente renderiza cadenas de prueba usando la fuente generada y utiliza las capacidades de visión de Claude para evaluar la calidad general: ¿Los caracteres tienen un tamaño consistente? ¿La fuente se siente cohesiva? ¿Hay glifos rotos o malformados? Genera una imagen de vista previa, gestiona la entrega segura de archivos de fuente, y activa las integraciones de postales y merchandising para productos físicos con la tipografía personalizada del niño.
Conocimiento tipográfico, integrado.
El sistema codifica décadas de experiencia tipográfica en una base de conocimiento RAG que los agentes consultan en cada etapa del pipeline.
Una base de conocimiento indexada por vectores sobre anatomía de caracteres: ascendentes, descendentes, alturas x, anchos de trazo y proporciones típicas para cada glifo. Los agentes recuperan este contexto para tomar decisiones de procesamiento específicas para cada clase de carácter.
Reglas de espaciado recuperadas por RAG para más de 500 combinaciones de letras comunes. El Font Assembly Agent consulta esta base de datos para calcular el espaciado óptico que se ve correcto al ojo humano, no solo matemáticamente uniforme.
Cada fuente completada se renderiza y evalúa mediante la API de visión de Claude. El modelo evalúa la cohesión, legibilidad y consistencia de caracteres — señalando glifos específicos que podrían necesitar regeneración.
Claude genera retroalimentación alentadora y apropiada para la edad durante el proceso de dibujo. Equilibra los requisitos de calidad con mantener la experiencia divertida — sin hacer que el niño sienta que cometió un error.
Construido con Claude Code.
Claude Code aceleró cada fase del desarrollo — desde el prototipado del pipeline de visión hasta el despliegue del sistema en producción.
Utilizamos Claude Code para iterar rápidamente en el pipeline de visión artificial — probando algoritmos de detección de contornos, enfoques de ajuste de curvas Bézier y estrategias de normalización en paralelo.
Un comando slash específico del proyecto que genera fuentes de prueba a partir de entradas de ejemplo, renderiza cadenas de vista previa y valida la salida contra estándares de especificación de fuentes — todo en un solo comando.
Las reglas del proyecto aseguran formatos de salida vectorial consistentes entre agentes, imponen terminología tipográfica en código y comentarios, y exigen umbrales de calidad para cada etapa del pipeline.
El sistema completo.
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