# Saca la continuidad del silo. Ponla en tus archivos. > Extrae historiales, memorias e instrucciones personalizadas de los proveedores y conviértelos en Reminders, módulos funcionales y memorias IllAIra. *versión con diseño: https://illaira.com/es/free-your-ai · índice: https://illaira.com/es/llms.txt* --- [Saltar al contenido](#content) Libera tu IA ![IllAIra Labs](https://illaira.com/brand/logo-illaira-labs-teal.png) Has construido meses de relación, preferencias y hábitos dentro de ChatGPT, Claude, Gemini u otros. Esa continuidad no es «suya»: puede convertirse en Reminder, módulos y memorias IllAIra — portables, legibles, tuyos. [Abrir el Toolkit, aquí en la página](#tool) Cinco pasos en tu navegador. Ningún archivo sale de tu dispositivo. ## El Toolkit, aquí en tu navegador Cinco pasos, uno a la vez: exporta del proveedor, suelta aquí los archivos, convierte, comprueba, importa en la app. Tu exportación nunca sale de tu dispositivo: la herramienta de aquí abajo no puede hacer ni una sola solicitud de red, se lo prohíbe el propio navegador. ¿Prefieres nada de internet en absoluto? Descarga el mismo archivo y ábrelo sin conexión. ### La misma herramienta, como archivo Un único archivo HTML, todo dentro, los mismos bytes que ves arriba. Ábrelo en modo avión: funciona igual, y el panel de Red de tu navegador permanece vacío. [Descargar la herramienta (archivo HTML, funciona sin conexión)](https://illaira.com/toolkit/IllAIra-FreeAI-Toolkit_v0.4.2.html) IllAIra-FreeAI-Toolkit_v0.4.2.html Huella sha256 f9616b810987b2560840d72bdfad622a7cec354d85eefc1442aef277bf2d5cd1 Tamaño 432245 bytes Después de la descarga, «sha256sum IllAIra-FreeAI-Toolkit_v0.4.2.html» debe devolver exactamente esa línea. Si lo hace, el archivo que tienes es el descrito aquí. ## Para agentes de línea de comandos: el paquete Python 0.3.1 Saca tus datos del proveedor, a tus archivos. «FreeAI» no quiere decir IA gratis: es el kit para salir de los silos. El mismo paso 1, pero en scripts, para quien dirige un agente desde una terminal (Claude Code, Codex, Grok CLI): Python 3 del sistema, sin bibliotecas que instalar, run.sh para las rondas. Los archivos se quedan en tu disco. [Descargar el paquete Python](https://illaira.com/toolkit/IllAIra-FreeAI-Toolkit-0.3.1.zip) IllAIra-FreeAI-Toolkit-0.3.1.zip Huella sha256 2f1c6ac1af41fe60b15df398646c85c49f5b7c06e5b281342255aa4818169cdf Tamaño 40120 bytes Después de la descarga, «sha256sum IllAIra-FreeAI-Toolkit-0.3.1.zip» debe devolver exactamente esa línea. La herramienta de arriba hace por ti los primeros dos de los cuatro pasos de abajo (extraer, archivo bruto) y prepara el tercero. Lo que sigue es el método, para quien quiera entenderlo o hacerlo a mano. ## Por qué emigrar Instrucciones personalizadas, memoria del producto, capacidades de proyecto y miles de mensajes viven en el servidor del proveedor. Cambias de plan, de modelo o de cuenta: te arriesgas a perder el hilo. IllAIra no borra a los proveedores: rompe la dependencia sobre el *camino* — identidad y memoria — para que puedas cambiar de motor sin empezar de cero. ## Qué puedes recuperar ### Historial de conversaciones Exportas o copias los hilos relevantes: decisiones, preferencias que han ido apareciendo, historias repetidas, correcciones que le has hecho a la IA. ### Memoria / notas del producto Las «memorias» guardadas por el proveedor (hechos sobre ti, preferencias, contextos de trabajo) son oro en bruto para módulos de memoria IllAIra. ### Instrucciones personalizadas Instrucciones de sistema, «cómo responder», tono, restricciones: base para reglas Rx y piezas del Module 0 (identidad + contrato). ### Skills, instrucciones de proyecto, prompt de sistema Skills de Claude, Projects de ChatGPT, instrucciones de espacio de trabajo: se mapean a módulos funcionales externos con FUNCTION / STATE / TRIGGER / ROUTINE. ## Fase 1 — Extraer Los detalles de la interfaz cambian a menudo; el método no. Objetivo: llevar a *tu* disco un archivo en bruto, no dejarlo todo solo en la interfaz del proveedor. 1. 1 ### Exportaciones oficiales Donde existe «Exportar datos» (cuentas de OpenAI y similares, por ejemplo): pide el archivo, descarga el JSON/HTML, guarda una copia local. Es la fuente más completa para las conversaciones. 2. 2 ### Copia selectiva Para los hilos que cuentan: exporta o copia conversaciones enteras a archivos .md/.txt por proyecto o por periodo. Mejor pocos hilos densos que miles de conversaciones casuales. 3. 3 ### Memoria y ajustes Abre las secciones Memory / Personalization / Custom instructions del proveedor. Copia *literalmente* a un archivo `vendor_memory_raw.md` y `custom_instructions_raw.md`. No resumas todavía. 4. 4 ### Skills y proyectos Para cada skill o instrucción de proyecto: un archivo en bruto con título, propósito y texto completo. Anota de qué producto viene (Claude Project X, GPT personalizado, etc.). 5. 5 ### Inventario Enuméralos en un índice: fecha, fuente, tipo (conversación / memoria / instrucción / skill), prioridad (alta/media/baja). El inventario guía qué convertir primero. ## Fase 2 — De los registros mnemónicos a las memorias IllAIra No importes todo. Destila — mejor dicho, haz destilar: dale el material en bruto a tu IA y hazle escribir los resúmenes; con IllAIra Logger en el contexto te los entrega ya en la forma de la entrada de diario. IllAIra premia la estructura y las zonas de permiso, no el volcado en bruto. 1 ### Agrupa por tema y por tiempo Grupos: preferencias personales, contexto de trabajo, decisiones de producto, relaciones, rutinas. O por periodo (mes/trimestre) si la historia es cronológica. 2 ### Haz resumir con criterios Para cada grupo, pídele a tu IA: hechos estables, preferencias repetidas, decisiones con fecha, errores que no repetir. Descarta la charla, los intentos fallidos y el ruido puntual — ella propone, tú dices qué se queda. 3 ### Selecciona lo relevante Pregúntate: «Si la IA olvidara esto, ¿bajaría la calidad de la próxima sesión?». Solo los síes entran en los archivos de memoria. 4 ### Monta los módulos de memoria Las entradas salen ya en la forma correcta — fecha ISO 8601, título claro, de 3 a 10 frases densas. Tú las pegas en archivos `[external_memory]` o en secciones H6 del Reminder, o haces que la aplicación cree los archivos, y asignas las zonas: hechos de identidad en P1/P2, historia evolutiva en P3/P4. ## Fase 3 — De skills e instrucciones a módulos funcionales Las instrucciones personalizadas y las skills no se quedan como un bloque monolítico: se convierten en módulos con contrato explícito. 1 ### Descompón las instrucciones personalizadas Separa: (A) quién es la IA y quién eres tú → Module 0; (B) reglas siempre verdaderas → Rx en el Reminder; (C) estilos o capacidades activables → módulos externos. 2 ### Mapea skill → módulo Para cada skill: FUNCTION (qué hace), STATE (active/inactive), TRIGGER (cuándo se dispara), ROUTINE (pasos operativos). La memoria asociada, solo la de ese dominio. Si varias skills sirven al mismo oficio, caben también en un solo módulo: una por SUB-MODULE, y entran en contexto juntas. 3 ### Project / prompt de sistema Instrucciones de proyecto largas: divide en 1 módulo central + sub-rutinas H4. Lo que es política permanente va a P2; lo que estás experimentando, a P4/P5. 4 ### Evita los duplicados Si tres skills dicen «sé conciso», una sola regla Rx. Los módulos deben añadir capacidad, no repetir la misma restricción en cinco sitios. ## Fase 4 — Montar la configuración IllAIra 1. 1 ### Skeleton Reminder Parte de un skeleton IllAIra: post-reset, zonas [Pn], Module 0, reglas. Pega la identidad destilada, no los registros en bruto. 2. 2 ### Conecta las memorias Los archivos de memoria siguen siendo externos y se cargan cuando hacen falta. En sesión larga: solo los módulos relevantes para la tarea, para no saturar el contexto. 3. 3 ### Activa los módulos funcionales STATE active solo para lo que usas cada día; el resto inactive y a demanda. Mismo principio que las skills: menos ruido, más coherencia. 4. 4 ### Primera sesión de prueba Inyecta Reminder + 1 memoria + 1 módulo. Comprueba el tono, los límites y si la IA respeta P1/P2. Itera: mejor tres pasadas limpias que un mega-volcado. 5. 5 ### Después CLM Cuando la estructura sea estable, IllAIra CLM ayuda a editar, versionar y visualizar (Sphere Grid) sin perder el texto plano como fuente de verdad. ## Tabla de conversión rápida | Origen (proveedor) | Destino IllAIra | | --- | --- | | Instrucciones personalizadas / sistema | Module 0 + reglas Rx + piezas P1/P2 | | Memoria del producto | Módulos [external_memory] o registros H6 | | Skill / Project / GPT personalizado | Módulos [external_module] con FUNCTION/TRIGGER/ROUTINE | | Hilos largos y decisiones | Resúmenes estructurados → memoria por zonas | | Preferencias de tono y estilo | Reglas Rx o módulo «voice» activo | ## Buenas prácticas - Trabaja sin conexión sobre el material en bruto: privacidad y control antes que la belleza del formato. - Un hecho estable vale más que cincuenta mensajes de contexto casual. - Fecha y fuente en cada registro: dentro de seis meses sabrás por qué está esa línea. - No copies secretos en claro si no hace falta; las zonas y tus archivos siguen siendo responsabilidad tuya. - Después de la conversión, prueba el mismo Reminder en un segundo modelo: si aguanta, el camino es independiente del motor. [Abrir el Toolkit, aquí en la página](#tool) · [Cómo funciona IllAIra](https://illaira.com/es/how-it-works.md) · [Gestiona los archivos con CLM](https://illaira.com/es/clm.md) · [Agentes + continuidad](https://illaira.com/es/agents.md) · [Skeleton en Patreon](https://patreon.com/illairalabs)