Pregúntale al CV lo que un PDF nunca te diría.

Qué es. Una forma de leer el CV de Jose Francisco Hernandez preguntando, en vez de bajando por un PDF. Parece un chat con un modelo de lenguaje, pero no hay ningún LLM detrás: es una simulación que corre entera en tu navegador. No se conecta a ningún servidor, no guarda lo que escribes y no inventa datos; si algo no está en el CV, te lo dice.

Cómo está hecho. Dos ficheros JavaScript sin dependencias. sfc-data.js es la base de conocimiento: las cinco etapas profesionales con sus logros, 70 tecnologías con nivel y estado, proyectos, patentes, publicaciones, docencia, cursos y unos resúmenes redactados a mano. sfc.js es el motor: al cargar, trocea todos esos datos en unos 240 hechos atómicos y construye un índice invertido con pesos TF-IDF. Cada pregunta se normaliza (minúsculas, sin acentos, stemming básico en español), se clasifica por tipo (cuántos, cuándo, dónde, por qué, sí/no, encaje con una oferta, continuación…), se buscan entidades por alias con tolerancia a erratas (distancia de edición) y, si no hay una respuesta directa, se recuperan los hechos que mejor puntúan, se agrupan por tema y se redactan con plantillas variadas y su cita del CV. Un pequeño estado recuerda el último tema y los hechos ya mostrados para entender «¿y en cloud?» o «cuéntame más». La escritura letra a letra es solo cosmética.

Por qué así. Es una demostración práctica de lo que impulsa en MYSPHERA: este sitio, el blog y este asistente se han construido con coding agents. Un LLM real haría esto mejor en lenguaje, pero costaría dinero por consulta, necesitaría un servidor y podría inventar. Aquí todo es determinista, auditable y gratis: el código está en /assets/js/sfc.js y /assets/js/sfc-data.js. Escribe /about para ver el mecanismo paso a paso o /buscar seguido de unas palabras para mirar el índice por dentro.