Ada Loves Code: un generador de cumplidos que inspecciona tu repositorio
El proyecto es open source, se apoya en Gemini y devuelve una carta laudatoria con formato de certificado. Su autor lo hizo como reelaboración de una entrada de hackathon.
Ada Loves Code es una herramienta open source que inspecciona un repositorio y devuelve una carta de elogio escrita con la voz de Ada Lovelace, maquetada como un "Certificado de Ciencia Poética" listo para pegar en un hilo. La firma es de Mike Cramblett, que la publicó estos días y reconoce que reutilizó buena parte de su anterior entrada a un hackathon. El proyecto es pequeño y él lo cuenta sin adornos: no busca audiencia masiva, sino dar a quien comparte código algo más tangible que un "buen trabajo".
Qué hay debajo
El frontend es React con TypeScript y el backend, Express. El modelo lo llama a través del SDK @google/genai con Gemini 3.5 Flash Lite. La entrada de datos admite tres vías: una URL de repositorio público de GitHub, un ZIP que se descomprime en el cliente con JSZip, o código pegado a mano.
Cuando la fuente es GitHub, el servidor consulta el árbol del repositorio y recoge lenguajes, licencia y extractos del README para dar contexto arquitectónico al modelo. La respuesta va forzada con esquemas JSON (Type.OBJECT) que devuelven tres piezas: un diagnóstico estructurado, la carta en sí y un lema en latín. El navegador compone después la tarjeta con tipografía de época y bordes ornamentales, y la rasteriza a un PNG al doble de resolución mediante html-to-image, pensando en compartirla en una pull request, una issue o un correo.
Cramblett deja claro en su propia FAQ qué no hace la herramienta: no evalúa corrección ni busca fallos. Su argumento es que para eso ya están los linters, los runners de tests y el análisis estático, y que forzar al modelo a verificar mientras se le pide resonancia poética produce un resultado embarullado.
La prueba de campo
No se quedó en la demo. Se fue al feed del #weekendchallenge y buscó entradas con cero o un comentario, las leyó, ejecutó sus repositorios por la herramienta y dejó los certificados en los comentarios. Entre los elegidos están Pound Puppies to Guide Dogs, una app móvil de un solo archivo que usa síntesis de voz del navegador para adiestrar perros de asistencia; Doneehub, un compilador de ayudas benéficas local-first en Next.js; GlassPocket, un pipeline que consulta trece años de formularios 990 del IRS; y Where Need Meets Nothing, un proyecto de cartografía sobre Snowflake.
El código está en el repositorio y hay una instancia desplegada en la aplicación. El autor no publica métricas de uso ni usuarios, así que la única referencia sobre su alcance es la suya. Tampoco hay comparativa con generadores de texto genéricos: la diferencia que defiende es el formato cerrado y el tono histórico.
Visto desde fuera, lo aprovechable no es el certificado en sí, sino el patrón: ingestión de repositorios, contexto sacado del árbol y del README, y salida atada a un esquema JSON en lugar de texto libre. Eso se reutiliza en cualquier herramienta interna que necesite que un LLM devuelva datos con forma fija. Si el proyecto sigue o se queda en el experimento de un fin de semana es otra cosa, y por ahora no hay señales de lo primero.
