Motor preProcesamiento

Convertí y organizá contenido de YouTube, web y chats con IA antes de resumir, archivar o usarlo en otro flujo.

Pegá el HTML de cualquier página, conversación de Gemini guardada, etc.

Subí uno o varios .pdf (podés arrastrarlos o seleccionar varios a la vez). Se extrae el texto página por página (conservando títulos y negritas cuando el PDF lo permite) y se convierte a Markdown. Las imágenes embebidas se omiten del resultado. Con 2 o más archivos te descarga directo un .zip con un .md por cada PDF.

Opcional — reemplazar texto (ej. nombres, RFC, teléfonos) antes de generar el Markdown. Poné el texto EXACTO tal como aparece en el PDF a la izquierda, y lo que querés que aparezca en su lugar a la derecha.

Prueba multiformato: subí uno o varios .pdf, .docx o .epub. Se convierten a Markdown con la misma idea que «PDF → Markdown». Con 2 o más archivos baja un .zip (un .md por archivo, o un .ERROR.txt si alguno falla). El PDF escaneado sigue yendo a «PDF (OCR) → MD». El .doc viejo hay que guardarlo como .docx.

Opcional — reemplazar texto (nombres, RFC, teléfonos) antes de generar el Markdown. Ignora mayúsculas, igual que en PDF → Markdown.

Para PDFs escaneados (imagen sin texto seleccionable), como documentos notariales o fotocopias. Tesseract corre en este servidor (CPU, gratis, rápido, ideal para escaneos limpios de texto impreso). PaddleOCR también corre en CPU, prueba provisional para comparar contra Tesseract en escaneos difíciles. IA visual (Ollama) manda cada página a un modelo de visión en tu máquina con GPU (mejor con tablas, columnas o escaneos de mala calidad, pero más lento; en este documento salió peor que Tesseract).

⏳ Puede tardar varios minutos según el número de páginas, especialmente con IA visual.

OCR remoto por API (POST /api/ocr-pdf). Acepta .pdf, .jpg / .jpeg y .png (las imágenes se convierten a PDF de 1 página antes de enviarlas, porque la API remota exige PDF). Antes de convertir se comprueba si cada máquina responde; solo podés elegir las que estén online.

RTX 4060 · PaddleOCR (puerto 8004) — motor principal: ~5 s. Ideal para el 90% (extraer texto, buscar, expedientes largos).
RTX 4060 · Marker CUDA (puerto 8005) — mismo Marker que el M2, pero en GPU: mejor layout que Paddle, más rápido que el Mac.
Mac M2 · Marker (puerto 8001) — ~2–3 min. Solo si la RTX Marker no está disponible o querés comparar layout.

Comprobando motores…

⏳ Paddle ~segundos. Marker RTX puede ir a 1–2 min. Marker M2 ~2–3 min (mejor por :5050, sin Cloudflare).

Para PDFs con texto seleccionable o un .md ya generado. El texto se manda a DeepSeek y vuelve un .docx con formato (portada, secciones, tabla resumen, errores comunes). Si el PDF es un escaneo, usá primero «PDF (OCR) → MD» o «Texto → MD» y subí ese .md. Con 2 o más archivos baja un .zip (un resumen por archivo, o un .ERROR.txt si alguno falla).

🔒 Anonimizar antes de enviar a DeepSeek (opcional):

Si tildás algún campo, esos datos se sustituyen por placeholders (ej. CURP_1) antes de mandar el texto a DeepSeek. La descarga pasa a ser un .zip con el .docx y un .txt con el mapa placeholder → valor original (queda solo en tu descarga, no se envía a DeepSeek ni se guarda en el servidor) para que puedas revisar/revertir a mano. El detector de teléfono es aproximado: puede marcar por error otros números de 10 dígitos (folios, cuentas), revisá el resultado.

⏳ Puede tardar entre 30s y varios minutos según el tamaño del PDF y la respuesta de DeepSeek. Con varios archivos a la vez, se procesan uno por uno, así que el tiempo se multiplica: si son muchos y da timeout, probá con menos por tanda o entrando directo por el puerto 5050.

Subí varios .md (de las pestañas anteriores, por ejemplo) y buscá cuáles contienen cierto texto. Soporta: word1 or word2 (también o) · word2 and word3 (también y) · word1 -word5 (excluir) · y se pueden combinar, ej. (casa or mtto or inbursa) -renta (los paréntesis son opcionales, solo visuales). Los -excluir son globales: descartan el archivo sin importar qué otro término haya coincidido. La búsqueda ignora mayúsculas y acentos.

Subí uno o varios .pdf con texto seleccionable (no escaneados) y buscá cuáles lo contienen. Soporta: word1 or word2 (también o) · word2 and word3 (también y) · word1 -word5 (excluir) · y se pueden combinar, ej. (casa or mtto or inbursa) -renta (los paréntesis son opcionales, solo visuales). Los -excluir son globales: descartan el archivo sin importar qué otro término haya coincidido. La búsqueda ignora mayúsculas y acentos. Si un PDF es un escaneo sin capa de texto, se avisa y hay que convertirlo antes con la pestaña «PDF (OCR) → MD» y buscar sobre ese .md.

Arrastrá uno o varios PDF (hasta 100 MB en total). Se unen en un solo PDF y se comprimen (estilo iLovePDF).
Después podés reordenar las filas arrastrándolas: ese orden define cómo quedan las páginas en el PDF final.

Soltá los PDF acá

o hacé clic para elegir archivos · máx. 100 MB en total

Nivel de compresión:

Funciona con páginas estáticas y dinámicas (Gemini, ChatGPT, docs, blogs…). Usa un browser headless para ejecutar el JavaScript antes de extraer.

⏳ Procesando (puede tardar ~15s)…

Pegá la URL pública de una conversación compartida de Gemini o Claude (también ChatGPT y otras).
Genera un HTML con índice lateral, preguntas numeradas y toggle para cada respuesta.
Ej.: share.gemini.google/... · claude.ai/share/... · gemini.google.com/share/...

⏳ Procesando (~20–40s)…

Soporta dos formatos:
• Página guardada (Gemini, DeepSeek, ChatGPT, Claude): Ctrl+S → "Página web completa" en tu browser.
• Export oficial: el archivo .html descargado desde la opción "Exportar chat" de DeepSeek.
Genera el mismo índice navegable con buscador y toggle de respuestas.

Subí el archivo conversations.json exportado desde DeepSeek (toda tu biblioteca de chats).
Se genera un HTML único con índice lateral, buscador por título o por contenido, y cada conversación se abre/cierra con un click. Las preguntas se numeran 1.1, 1.2… y cada chat tiene botones .md y HTML para exportar solo esa conversación. Si el JSON quedó truncado al copiarlo, igual se intentan recuperar todas las conversaciones completas hasta el corte.

Convertí video a MP4 con codec AV1. La conversión pesada corre en el worker remoto (MSI con GPU, puerto 5051). Esta T490 solo sube el archivo y recibe el resultado. Formatos: MP4, MOV, AVI, WEBM, MKV y más · hasta 1000 MB.

Comprobando worker…
+

Cargá o arrastrá tu video

MP4, MOV, AVI, WEBM… · máx. 1000 MB

Preparando…

Video convertido:

Worker configurado: http://100.126.247.82:5051 — en la MSI Win11: motor_video\run_worker.bat

Subí el .txt exportado de WhatsApp (Chat → Exportar chat → Sin archivos). Acepta formato Android MX (31/10/22 06:00 - Nombre: texto) y el de corchetes ([31/10/22, 06:00:00] Nombre: texto). Se genera un visor estilo burbuja con búsqueda.
Los teléfonos se muestran con los últimos 4 dígitos (…9817). El botón "Copiar para LLM" entrega el texto con Tel_9817 en vez del número completo.