Presentamos Nap Catcher, una pequeña aplicación creada con Google AI Studio para monitorizar el sueño de bebés y ofrecer predicciones inteligentes sobre la próxima siesta. La idea fue construir una herramienta sencilla y agradable que ayude a padres primerizos a organizar mejor las tomas y las siestas, con el objetivo de conseguir un bebé más contento y unos padres más descansados.
La app muestra una pantalla principal limpia y calmada con un botón grande para iniciar y detener el temporizador de sueño, un registro de siestas anteriores y una predicción destacada sobre la próxima siesta basada en modelos de inteligencia artificial. La interfaz fue diseñada para ser intuitiva y usable incluso con sueño acumulado, buscando un aspecto tierno y no el de un panel de control convencional.
Para construirla utilicé Google AI Studio y pedí específicamente que la app fuera cute y simple, que registrara tiempos de sueño y que predijera la siguiente siesta con un toque de IA. El resultado fue una aplicación hecha con librerías modernas que apostaron por React y Tailwind CSS, lo que me sorprendió ligeramente porque esperaba Angular por la asociación con Google, pero la elección funcionó muy bien para lograr un diseño ligero y agradable.
En cuanto a la lógica, la predicción combina datos como la última hora de despertar, duración media de sueño y patrones recientes para estimar cuándo es probable que llegue la próxima siesta. Es importante aclarar que cada bebé es distinto y ninguna predicción es 100 por ciento infalible, pero la herramienta ofrece sugerencias útiles que pueden facilitar la rutina familiar.
Durante el desarrollo detecté que a veces se recurre a desactivar reglas de linting para evitar advertencias en hooks u otros lugares. En lugar de desactivar eslint lo mejor es refactorizar extrayendo funciones, memorizando callbacks y definiendo dependencias claras para que la actualización de predicciones sea segura y libre de efectos secundarios. Ese enfoque garantiza un código más limpio y menos propenso a errores.
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En resumen Nap Catcher nació como un experimento práctico con Google AI Studio que demuestra el potencial de la IA para mejorar la experiencia de padres y cuidadores. Si quieres llevar tu proyecto al siguiente nivel cuenta con Q2BSTUDIO para desarrollo personalizado, implementación de agentes IA y dashboards con Power BI que potencien tus decisiones.
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