<p align="center">
  <a href="../../README.md">🇬🇧 English</a> •
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</p>

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/logo.png" width="180" alt="Entroly">
</p>

<h1 align="center">Entroly — Reduce los Costos de Tokens IA un 70–95%</h1>

<h3 align="center">Tus herramientas de IA solo ven el 5% de tu código.<br/>Entroly les da la imagen completa — por una fracción del costo.</h3>

<p align="center">
  <a href="../../README.md#install"><b>Instalar</b></a> ·
  <a href="../../cookbook/README.md"><b>Cookbook</b></a> ·
  <a href="../../README.md#benchmarks"><b>Benchmarks</b></a> ·
  <a href="../../README.md#works-with-your-stack"><b>65+ agentes soportados</b></a> ·
  <a href="https://juyterman1000.github.io/entroly/docs/dashboard.html"><b>Dashboard</b></a>
</p>

<p align="center">
  <code>npm install -g entroly && entroly</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<code>pip install entroly && entroly go</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<a href="https://juyterman1000.github.io/entroly/"><b>Demo en vivo →</b></a>
</p>

---

### Auto-Mejora — Observa cómo el motor de contexto aprende tu código

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/self_improvement.svg" alt="Entroly auto-mejora" width="800">
</p>

### Ganancias — Ahorro de tokens y dinero en tiempo real

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/token_savings.svg" alt="Entroly ganancias" width="800">
</p>

### Calidad del Contexto — Antes vs Después

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/context_quality.svg" alt="Entroly calidad del contexto" width="800">
</p>

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## El Problema — y el Impacto en los Resultados

Toda herramienta de IA — Claude, Cursor, Codex, Aider — tiene el mismo punto ciego: **solo ve 5–10 archivos a la vez.** El otro 95% de tu código es invisible.

Los modelos siguen creciendo — **Claude Opus 4.7** acaba de salir con aún más capacidad y costos por token aún más altos. Ventanas de contexto más grandes no resuelven el problema; lo empeoran. Estás pagando por 186,000 tokens por solicitud — y la mayor parte es código repetitivo duplicado.

> **Entroly resuelve ambos problemas en 30 segundos.**

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## Qué Cambia el Día 1

| Métrica | Antes de Entroly | **Después de Entroly** |
|---|---|---|
| Archivos visibles por la IA | 5–10 | **Archivos compatibles seleccionados a resolución variable** |
| Tokens por solicitud | ~186,000 | **9,300 – 55,000** |
| Gasto mensual en IA (1K req/día) | ~$16,800 | **$840 – $5,040** |
| Precisión de las respuestas IA | Incompleta, alucinaciones | **Consciente de dependencias, correcta** |
| Tiempo del dev arreglando errores IA | Horas/semana | **Casi cero** |
| Configuración | Días de ingeniería de prompts | **30 segundos** |

> **ROI:** Un equipo de 10 personas gastando $15K/mes en APIs de IA ahorra **$10K–$14K/mes** el día 1.

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## Lo Que Tus Competidores Ya Saben

Los equipos que adoptan Entroly hoy no solo ahorran dinero — están **acumulando una ventaja compuesta** que tu equipo no puede alcanzar.

- **Semana 1:** Su IA ve el 100% del código. La tuya ve el 5%. Ellos entregan más rápido.
- **Mes 1:** Su runtime aprendió los patrones del código. El tuyo sigue alucinando imports.
- **Mes 3:** Su instalación está conectada a la federación — absorbiendo estrategias de optimización de miles de equipos globalmente. Tú ni sabes que esto existe.
- **Mes 6:** Han ahorrado $80K+ en costos de API. Ese presupuesto fue a contrataciones. Tú sigues explicando a finanzas por qué la factura de IA sigue creciendo.

Cada día que esperas, la brecha se amplía. El efecto federación significa que **los early adopters se fortalecen más rápido** — y esa ventaja se compone.

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## 🌐 Aprendizaje Federado en Enjambre — La Parte Que Suena a Ciencia Ficción

Toma el Bucle de Sueño y multiplícalo por **cada desarrollador en la Tierra que ejecuta Entroly.**

Mientras duermes, tu daemon sueña — y 10,000 otros también. Cada uno descubre trucos ligeramente diferentes de compresión. Cada uno comparte lo aprendido — anónima y privadamente. Cada uno absorbe lo que encontraron los demás.

**Despiertas. Tu IA es más inteligente que cuando la dejaste. No por algo que hiciste — por lo que el enjambre soñó.**

```
Tu daemon sueña → descubre una mejor estrategia → la comparte (anónimamente)
     ↓
10,000 otros daemons hicieron lo mismo anoche
     ↓
Abres tu laptop → tu IA ya absorbió todo
```


**Efecto de red:**
- Cada nuevo usuario mejora la IA de todos — esa base instalada no se puede forkear
- Costo de infraestructura: **$0**. Funciona en GitHub. Sin servidores. Sin GPUs. Sin nube

```bash
# Opt-in — tu elección, siempre
export ENTROLY_FEDERATION=1
```

### 🔒 Se Ejecuta Localmente. Tu Código Nunca Sale de Tu Máquina.

Funciona en entornos air-gapped y regulados — nada se comunica al exterior.

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## Benchmarks

### Retención de Precisión

La compresión no afecta la precisión — verificado con API en vivo (gpt-4o-mini, Wilson 95% CI):

| Benchmark | n | Budget | Baseline (95% CI) | Con Entroly (95% CI) | Retención | Ahorro de Tokens |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NeedleInAHaystack | 20 | 2K | 100% [83.9–100%] | 100% [83.9–100%] | **100.0%** | **99.5%** |
| LongBench (HotpotQA) | 50 | 2K | 64.0% [50.1–75.9%] | 68.0% [54.2–79.2%] | **106.2%** | **85.3%** |
| Berkeley Function Calling | 50 | 500 | 100% [92.9–100%] | 100% [92.9–100%] | **100.0%** | **79.3%** |
| SQuAD 2.0 | 50 | 100 | 78.0% [64.8–87.2%] | 76.0% [62.6–85.7%] | **97.4%** | **39.3%** |
| GSM8K | 100 | 50K | 85.0% [76.7–90.7%] | 86.0% [77.9–91.5%] | **101.2%** | pass-through¹ |
| MMLU | 100 | 50K | 82.0% [73.3–88.3%] | 85.9% [77.8–91.4%] | **104.7%** | pass-through¹ |
| TruthfulQA (MC1) | 100 | 50K | 72.0% [62.5–79.9%] | 73.7% [64.3–81.4%] | **102.4%** | pass-through¹ |

> ¹ **pass-through**: El contexto ya cabe en el budget — Entroly correctamente no hace nada. Los intervalos de confianza se superponen en todos los benchmarks.

### Comparación con Otros Métodos (Contexto Largo)

| Método | Retención | Reducción de Tokens | Arquitectura / Trade-offs |
|---|---|---|---|
| **Entroly** | **100–106%** | **85–99%** | **Rápido (~80ms).** Knapsack por fragmento. Fidelidad estructural verbatim perfecta. |
| Poda neural por token | ~98–99% | 80–95% | **Alto overhead.** Requiere transformer local. Degradación de sintaxis de código. |
| Compactación verbatim por reglas | ~100% | 50–70% | **Alta fidelidad.** Pero menor reducción de tokens. |
| Compresión por atención | 95%+ | 26–54% | **Precisión sólida.** Pero menor reducción de tokens. |

---

## Paridad Total: Python & Node.js

| Capacidad | Python | Node.js (WASM) |
|---|---|---|
| Compresión de contexto | ✅ | ✅ |
| Auto-evolución | ✅ | ✅ |
| Bucle de sueño | ✅ | ✅ |
| Federación | ✅ | ✅ |
| Destilación de respuesta | ✅ | ✅ |
| Gateways de chat | ✅ | ✅ |
| Export agentskills.io | ✅ | ✅ |

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<p align="center">
  <b>Deja de pagar por los tokens que tu IA desperdicia. Empieza con una IA que se enseña sola.</b><br/>
  <code>npm install -g entroly && entroly</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<code>pip install entroly && entroly go</code>
</p>
