IA · reparación electrónica
IA aplicada a la reparación de placas, sin alucinaciones.
Pregúntale a un chatbot de uso general dónde está el fusible de entrada en una placa que nunca ha visto: te va a responder de todos modos. WrenchBoard toma la postura contraria: un agente de IA limitado por el esquemático real, el boardview real y reglas de falla auditadas. Solo cita lo que puede comprobar en tu placa.
Míralo en una placa real01El cambio
Lo que la IA cambia de verdad en un taller de reparación
La reparación diaria a nivel de componente no está limitada por la habilidad para soldar: está limitada por el acceso al conocimiento. Las referencias existen: esquemáticos en PDF de cientos de páginas, boardviews, hilos de foros donde la respuesta está en el mensaje 47, la experiencia de los técnicos veteranos que se jubila con ellos. Ningún buscador razona sobre nada de eso.
Eso es justo lo que un modelo de lenguaje hace bien: leer fuentes heterogéneas, cruzarlas y razonar sobre ellas en lenguaje normal. Con una condición: que sus respuestas estén ancladas en la placa que tienes en tu mesa, no en un promedio estadístico de lo que leyó durante su entrenamiento.
02La arquitectura
La arquitectura: un agente con límites
WrenchBoard no le pega una ventana de chat a un visor. El agente de diagnóstico está construido dentro de la herramienta, con 36 herramientas especializadas que llama mientras razona:
- Leer la placa: consultar el grafo eléctrico compilado a partir del esquemático, buscar un componente, listar las reglas de falla que coinciden con los síntomas.
- Controlar el boardview: resaltar, hacer zoom, atenuar, señalar un pin, proponer un protocolo de medición que la vista sigue paso a paso.
- Bitácora de reparación: registrar cada medición, comparar antes y después, anotar la causa confirmada al cerrar la sesión.
- Sensores: pedir una imagen al microscopio del taller cuando el razonamiento necesita ver la placa.
Cada respuesta pasa por un filtro: un refdes que el analizador no conoce se señala, no se afirma. Las hipótesis salen con su probabilidad, tomada de las reglas auditadas del equipo, y cuando el agente razona más allá de las reglas, solo sobre la topología del esquemático, lo dice.
03La memoria
Memoria por capas, como un equipo
El valor de un técnico experimentado es la experiencia acumulada. El agente de WrenchBoard reproduce esa estructura con cuatro memorias distintas: los patrones de falla entre equipos y las guías de diagnóstico (compartidos, de solo lectura), el pack de conocimiento del equipo actual (de solo lectura, construido fuera de línea y auditado) y la libreta de la reparación activa (de lectura y escritura, releída cada vez que se retoma la sesión).
El resultado: el conocimiento fluye en la dirección correcta. Lo que un diagnóstico confirma enriquece la base; lo que contiene la base es rastreable y auditable; nada depende de la memoria impredecible del modelo.
04La profundidad
Elegir la profundidad del razonamiento
No todas las fallas merecen el mismo cómputo. Al abrir la sesión eliges el nivel del modelo: Haiku para diagnósticos rápidos de fallas conocidas, Sonnet para el trabajo diario, Opus (con el plan Pro) para las placas difíciles donde vale la pena un razonamiento largo sobre el grafo. El mismo flujo de trabajo, detallado en la página de diagnóstico de tarjeta madre, se aplica en todos los niveles.
MNT Reform 2
05IA de taller
IA de taller, no IA de demo
La apuesta de WrenchBoard: la IA que ayuda a reparar no es la que impresiona en una demo, sino la que menos se equivoca en la mesa. Por eso todo el sistema, desde el software de microsoldadura completo hasta el último resaltado del boardview, está construido alrededor de la verificabilidad. Prueba una sesión con un equipo cubierto: el plan gratuito basta para juzgar por ti mismo.
Míralo trabajar
El mismo agente, sobre una placa real
Esto no es una maqueta: es el banco de trabajo con su propia interfaz, corriendo sobre el pack de la MNT Reform exportado desde el motor, con 487 componentes reales y 2066 pads reales. Cada paso de abajo es lo que el motor responde sobre esta placa, desde las reglas del equipo para el síntoma hasta el grafo del esquemático detrás del fusible de entrada F1 y la net de la placa que alimenta. Esto es lo que hace el agente con una placa que no enciende.
Ocho llamadas a herramientas, cada una una respuesta real del motor sobre esta placa, y ni un solo componente nombrado de memoria.
Preguntas
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia de preguntarle directamente a ChatGPT o a Claude?
Un chatbot de uso general razona de memoria, sin acceso a tu placa: puede inventar un refdes o citar el esquemático de otro modelo. El agente de WrenchBoard está conectado a la placa realmente analizada (boardview, el grafo eléctrico del esquemático, las reglas de falla del equipo), y cada referencia que cita se valida contra esos datos antes de mostrarse.
¿Qué modelo de IA usa el agente?
Los modelos Claude de Anthropic, con nivel seleccionable al abrir la sesión (Haiku, Sonnet, y Opus con el plan Pro) según la profundidad de razonamiento que necesites. El proyecto obtuvo el 2.º lugar en el hackathon "Built with Opus 4.7" de Anthropic.
¿Qué significa "antialucinación" en concreto?
Cada respuesta del agente pasa por un filtro: los refdes citados se comprueban contra los componentes realmente presentes en el boardview analizado (con tolerancia a errores de escritura), y las causas propuestas deben venir de las reglas del equipo o del grafo eléctrico compilado. Una referencia que no se puede verificar se señala como tal, nunca se presenta como un hecho.
¿La IA toma las mediciones por mí?
No, no reemplaza ni tus puntas ni tu criterio. Estructura el ciclo: hipótesis clasificada por probabilidad, protocolo de medición paso a paso, interpretación de los valores que reportas. También puede pedir una imagen de tu microscopio para examinar una zona de la placa.
¿Mis datos de reparación se usan para entrenar el modelo?
No. Las sesiones alimentan la memoria de diagnóstico de la plataforma (mediciones, causas confirmadas, guías), no el entrenamiento de modelos de lenguaje. Y el motor es source-available: un taller puede alojarlo por su cuenta y mantener todos sus datos en local.
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