Primeros pasos

Acceso — checklist

• Acceso al repo en el que vas a trabajar (ver tabla abajo).
• Acceso a poktalabs/pokta-care-monorepo — ahí viven los scripts del benchmark y el scoring, aunque tu trabajo principal sea en otro repo.
• Alta en la app (app.poktacare.com) — el registro está abierto, solo necesitas entrar con tu Gmail, no hay lista blanca para el acceso básico. El acceso a las superficies de investigación (dashboard del estudio y consola BIOBADAMEX) sí se controla por una lista blanca de correos aparte — si tu trabajo la requiere, pídesela a quien te dio de alta.
• Acceso al documento “grader persona” en Google Drive (relevante si trabajas en extracción/retrieval del Grader).
• Acceso al grupo de chat con el Dr. Erick Zamora, para coordinar handoffs técnicos con quien hizo la mayoría de las modificaciones de reumatología.
• Acceso a este sitio (docs.poktacare.com) — ya lo tienes si estás leyendo esto.

Si alguno sigue pendiente, dilo directamente a quien te dio de alta — no es algo que debas resolver rodeando el acceso.

Por dónde empezar

Vas a trabajar en el Grader (extracción, prompts, retrieval, arm 3): Empieza en pokta-grader-bioagent/CONTRIBUTING.md. Ese archivo tiene el contexto específico del repo, tu primera misión concreta y el setup de entorno (dev/SETUP.md). Vuelve a Arquitectura aquí para entender cómo tu trabajo encaja en el estudio completo.

Vas a trabajar en RheumaAI (arm 2): Empieza en el README.md de rheuma-ai-bioagent. El repo del Grader es un fork de este — si ya conoces uno, el otro te va a resultar familiar (mismo runtime Bun, misma librería LLM, misma arquitectura de tools).

Vas a trabajar en el harness del estudio, scoring, o la app de producto: Empieza en pokta-care-monorepo, específicamente apps/api/scripts/biobadamex-*.ts para el benchmark y apps/api/src/services/biobadamex-eval.ts para el scoring. Lee Arquitectura primero — ahí está el mapa completo de cómo este repo llama a los otros dos.

No estás seguro / tu trabajo cruza varios repos: Lee Arquitectura completo antes de tocar código. Es la única página que explica el sistema de punta a punta.

El punto de partida honesto

El Grader y RheumaAI son forks de un framework llamado BioAgents (equipo Bio/Dezy) que ya no tiene mantenimiento activo upstream. La infraestructura se montó y se le entregó al Dr. Erick Zamora, quien hizo las modificaciones de reumatología (encriptación homomórfica completa, artículos especializados) encima. Nadie en el equipo entiende hoy el 100% de este código internamente — parte de tu trabajo real, en cualquiera de los dos repos, es ingeniería inversa de piezas heredadas. Es normal, no una señal de mala documentación previa.

No estás entrenando ni afinando un modelo — todo lo que hay hoy es orquestación de LLMs ya entrenados con prompts, schemas de extracción y (opcionalmente) recuperación de contexto vía embeddings.