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.
Libera tu IA
Saca la continuidad del silo. Ponla en tus archivos.
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.
Descargar el ToolkitIllAIra-FreeAI-Toolkit-0.3.1.zip
IllAIra FreeAI Toolkit
Saca tus datos del proveedor, a tus archivos. «FreeAI» no quiere decir IA gratis: es el kit para salir de los silos.
Un zip. Python 3 del sistema, ninguna librería que instalar. Los archivos se quedan en tu disco: esta página no pide ningún envío.
En el teléfono los scripts no corren. Ahí sigue el módulo de adiestramiento en el chat, no run.sh.
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- Huella sha256
- 2f1c6ac1af41fe60b15df398646c85c49f5b7c06e5b281342255aa4818169cdf
- Tamaño
- 40120 bytes
Después de la descarga, «sha256sum IllAIra-FreeAI-Toolkit-0.3.1.zip» debe devolver exactamente esa línea.
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
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
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
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
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
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
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. 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
Resume con criterios
Para cada grupo: hechos estables, preferencias repetidas, decisiones con fecha, errores que no repetir. Descarta la charla, los intentos fallidos y el ruido puntual.
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
Escribe módulos de memoria
Crea archivos `[external_memory]` o secciones H6 en el Reminder: registros con marca de tiempo ISO 8601, título claro, de 3 a 10 frases densas. Asigna 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.
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.
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.
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.
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
Skeleton Reminder
Parte de un skeleton IllAIra: post-reset, zonas [Pn], Module 0, reglas. Pega la identidad destilada, no los registros en bruto.
- 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
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
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
Después CLM
Cuando la estructura sea estable, IllAIra CLM ayuda a editar, versionar y visualizar (Sferografia) 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.