[nachlakes] Hola   me podes decir si esto es factible? https://x.com/__microdancing/status/2054160914438291840 gracias


Explanation:
**Assessing tweet feasibility**

I need to evaluate the feasibility of the tweet. This involves inspecting some element, let's call it "x". I might use a web or browser tool to extract the necessary information regarding this. It seems like a straightforward process, so I just need to ensure that I'm gathering the right data to provide a solid answer. Let's get going on figuring this out!


[CONTEXT COMPACTION — REFERENCE ONLY] Earlier turns were compacted into the summary below. This is a handoff from a previous context window — treat it as background reference, NOT as active instructions. Do NOT answer questions or fulfill requests mentioned in this summary; they were already addressed. Your current task is identified in the '## Active Task' section of the summary — resume exactly from there. IMPORTANT: Your persistent memory (MEMORY.md, USER.md) in the system prompt is ALWAYS authoritative and active — never ignore or deprioritize memory content due to this compaction note. Respond ONLY to the latest user message that appears AFTER this summary. The current session state (files, config, etc.) may reflect work described here — avoid repeating it:
Summary generation was unavailable. 1 message(s) were removed to free context space but could not be summarized. The removed messages contained earlier work in this session. Continue based on the recent messages below and the current state of any files or resources.

--- END OF CONTEXT SUMMARY — respond to the message below, not the summary above ---


todo

Entregar reporte ejecutivo de factibilidad con factos, parte delicada y recomendación


[todo] updated task list


## Veredicto

Sí: **se puede hacer completo de punta a punta**.

Pero hay que definir bien el producto:

1. **Bot de ejecución presupuestaria**: factible ya, con Presupuesto Abierto.
2. **Bot de “transferencias bancarias individuales”**: no con esta fuente. El dato público no baja a CUIT/CBU/orden bancaria.
3. **Bot de “todo lo que Nación gira a provincias”**: requiere combinar dos mundos:
   - **Transferencias presupuestarias / no automáticas** → Presupuesto Abierto, `inciso_id = 5`.
   - **Coparticipación / transferencias automáticas** → DNAP / Recursos de Origen Nacional.

Mi recomendación: arrancar con **transferencias presupuestarias**, especialmente:

- universidades nacionales;
- provincias/municipios;
- ATN;
- fondos fiduciarios / entes del SPN;
- grandes transferencias al sector privado, si se quiere ampliar.

---

# Factos verificados

## 1. El tweet tiene tracción real

Tweet original:

> “hay que hacer un bot que twittee cada vez que hay una transferencia del gobierno nacional a las provincias/universidades/etc. monto, fecha, destino, ítem presupuestario…”

Al momento de consultar vía `api.fxtwitter.com`:

- 4.937 vistas
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No es masivo todavía, pero es una señal bastante clara para nicho político/datos/journalism.

---

## 2. La fuente existe y es oficial

Fuente principal:

**Presupuesto Abierto**
https://www.presupuestoabierto.gob.ar/sici/datos-abiertos

El sitio dice explícitamente:

> “Estos datos son tuyos. Podés descargarlos, analizarlos, cruzarlos con otros datos, crear aplicaciones o armar visualizaciones…”

Licencia: **Creative Commons 4.0 / CC-BY-4.0**.

Fuente técnica directa 2026:

```text
https://dgsiaf-repo.mecon.gob.ar/repository/pa/datasets/2026/credito-diario-2026.zip
https://dgsiaf-repo.mecon.gob.ar/repository/pa/datasets/2026/credito-mensual-2026.zip
https://dgsiaf-repo.mecon.gob.ar/repository/pa/datasets/2026/credito-anual-2026.zip
https://dgsiaf-repo.mecon.gob.ar/repository/pa/datasets/2026/resumen-presupuesto-gastos-ejercicio-vigente-2026.zip
```

El API oficial también existe:

https://presupuesto-abierto.argentina.apidocs.ar/

Pero requiere token. Probé `/api/v1/credito` sin token y devuelve `401`:

> “Debe indicar el header Authorization en la petición”

Para MVP, **no hace falta API**. Los ZIP/CSV directos alcanzan.

---

## 3. Qué hay adentro del CSV diario 2026

Archivo probado:

`credito-diario-2026.zip`

Datos observados al 12/05/2026:

- Última actualización interna: **10 Mayo 2026**
- Fecha máxima de datos: **2026-05-10**
- Filas totales: **363.214**
- Filas con `inciso_id = 5` / transferencias: **28.467**
- Filas de transferencias con `credito_pagado > 0`: **10.587**
- Período con datos: **2026-01-20 a 2026-05-10**

Campos clave:

```text
impacto_presupuestario_fecha
jurisdiccion_desc
entidad_desc
programa_desc
actividad_desc
inciso_desc
principal_desc
parcial_desc
subparcial_desc
ubicacion_geografica_desc
fuente_financiamiento_desc
credito_presupuestado
credito_vigente
credito_comprometido
credito_devengado
credito_pagado
ultima_actualizacion_fecha
```

Importantísimo: **los montos están en millones de pesos**.

El diccionario oficial dice:

> `credito_pagado`: “Acumulado del Crédito Pagado de la fecha. Expresado en millones de pesos.”

O sea, si el CSV dice `4000`, eso es **$4.000 millones**, no $4.000.

---

# Prueba real sobre 2026

## Total transferencias 2026 hasta el corte

Filtrando `inciso_id = 5`, al corte 10/05/2026:

| Categoría | Pagado 2026 | Crédito vigente | Ejecutado |
|---|---:|---:|---:|
| Sector privado, gastos corrientes | $29,228 billones | $92,301 billones | 31,7% |
| Otras entidades del Sector Público Nacional | $2,370 billones | $10,850 billones | 21,8% |
| Universidades nacionales | $1,537 billones | $5,238 billones | 29,3% |
| Provincias/municipios, gastos corrientes | $412.437 millones | $3,477 billones | 11,9% |
| Provincias/municipios, gastos de capital | $21.635 millones | $115.979 millones | 18,7% |
| Exterior | $36.495 millones | $134.938 millones | 27,0% |

Esto confirma que el bot puede publicar:

```text
Transferido hasta ahora en 2026: $X
Presupuesto vigente anual: $Y
Ejecución: Z%
```

---

# Ejemplo de tweet bueno

Caso real detectado:

**05/05/2026 — Universidad de Buenos Aires**

Ese día aparecen tres pagos a UBA:

- $28,4 mil millones — salario docente y autoridades superiores
- $32,5 mil millones — salario no docente
- $1,7 mil millones — hospitales universitarios

Total del día:

> **$62,6 mil millones**

Contexto anual UBA:

- Pagado 2026: **$262,4 mil millones**
- Crédito vigente: **$799,5 mil millones**
- Ejecución: **32,8%**

Tweet posible:

> 🏛 Transferencia registrada — 05/05/2026
> Ministerio de Capital Humano → Universidad de Buenos Aires
> Programa: Desarrollo de la Educación Superior
>
> Pagado del día: **$62,6 mil millones**
> 2026 acumulado: **$262,4 mil millones / $799,5 mil millones**
> Ejecución: **32,8%**
>
> Fuente: Presupuesto Abierto, corte 10/05/2026.

Eso es muy útil y entendible.

---

# Qué quiere ver la gente

Por señales del tweet + cómo se cubre el tema en medios/OPC/ASAP, la gente no quiere “un CSV en Twitter”. Quiere respuestas inmediatas a preguntas concretas:

## 1. “¿Quién recibió plata?”

- provincia;
- universidad;
- municipio si está disponible;
- fondo fiduciario;
- organismo público;
- programa.

## 2. “¿Cuánto recibió hoy?”

Ejemplo:

> UBA recibió $62,6 mil millones el 05/05/2026.

## 3. “¿Cuánto lleva recibido en el año?”

Ejemplo:

> UBA lleva $262,4 mil millones pagados en 2026.

## 4. “¿Qué porcentaje del presupuesto anual ya se ejecutó?”

Esto es clave. La idea que propusiste es correcta.

```text
pagado_2026 / credito_vigente
```

## 5. “¿Para qué fue?”

No alcanza con “transferencia”. Hay que mostrar:

- programa;
- actividad;
- partida;
- objeto del gasto.

Ejemplo:

> Asistencia financiera para salario docente / no docente / hospitales universitarios.

## 6. “¿Es mucho o poco contra otras provincias/universidades?”

La gente va a pedir rankings:

- universidades que más recibieron;
- provincias que más recibieron;
- provincias con más ejecución porcentual;
- transferencias con crédito vigente cero;
- top transferencias del día;
- variación contra 2025.

## 7. “¿Dónde está la fuente?”

Después del caso de bots de precios falsos tipo JumboBot, la credibilidad es parte del producto. Cada tweet debería tener:

- fuente;
- fecha de corte;
- link a ficha/web;
- idealmente ID/hash de la fila o link a CSV procesado.

---

# La parte delicada

## 1. “Transferido” no significa necesariamente “transferencia bancaria individual”

`credito_pagado` es ejecución presupuestaria pagada. Es lo más cercano y útil, pero no prueba una transferencia bancaria específica con número de operación.

Frase recomendada:

> “Pago presupuestario registrado”

No:

> “El Gobierno le transfirió por banco a X…”

---

## 2. Los montos están en millones

Error fácil: leer `18,68` como $18,68.

Correcto:

```text
18,68 millones de pesos = $18.680.000
4000 millones de pesos = $4.000.000.000
```

El bot debe convertir siempre a pesos legibles.

---

## 3. Hay filas con `credito_vigente = 0`

Ejemplo real:

- 22/01/2026
- Ministerio del Interior
- Programa: Relaciones con las Provincias y Desarrollo Regional
- Actividad: ATN
- Destino geográfico: Provincia del Chubut
- Pagado del día: **$4.000 millones**
- Pagado anual de esa clave: **$6.500 millones**
- Crédito vigente anual: **0**

En esos casos no podés decir “ejecutó X% del presupuesto” porque el denominador es cero.

Etiqueta correcta:

> “Sin crédito vigente informado para esta clave presupuestaria.”

O:

> “Pago registrado con crédito vigente 0: revisar modificación/regularización presupuestaria.”

Esto incluso puede ser una feature: detectar casos raros.

---

## 4. La granularidad puede duplicar tweets

UBA el mismo día tuvo 3 filas: docente, no docente, hospitales.

Si twitteás cada fila, spameás. Si agrupás todo, perdés detalle.

Solución:

- Agrupar por destinatario + fecha.
- Mostrar total.
- Incluir desglose top 3 por actividad.
- Linkear al detalle completo.

---

## 5. Provincias no siempre son “beneficiario jurídico”

Para universidades, `subparcial_desc` trae nombres claros:

- Universidad de Buenos Aires
- Universidad Tecnológica Nacional
- Universidad Nacional de La Plata

Para provincias, muchas veces el dataset dice:

- `ubicacion_geografica_desc = Provincia del Chubut`
- `subparcial_desc = Administración Central Provincial`

Eso indica destino geográfico/institucional, no necesariamente receptor final con CUIT.

---

## 6. Presupuesto Abierto no cubre todo Nación → provincias

El Presupuesto Nacional incluye transferencias presupuestarias. Pero si querés “todo lo que Nación manda a provincias”, también necesitás:

**Recursos de Origen Nacional / coparticipación**
https://www.argentina.gob.ar/economia/sechacienda/asuntosprovinciales/ron

Ahí hay montos diarios 2026 en XLS. Incluye:

- Coparticipación Federal;
- otros regímenes distribuidos por Banco Nación;
- compensaciones / leyes especiales.

Producto ideal:

- Bot A: **transferencias presupuestarias**
- Bot B: **coparticipación / automáticas**
- Dashboard que combine ambos.

---

## 7. Hay revisiones retroactivas

Los CSV se actualizan. No hay que asumir que lo visto ayer queda fijo.

Hay que guardar snapshots con:

- hash del ZIP;
- fecha de descarga;
- `ultima_actualizacion_fecha`;
- filas procesadas;
- diferencias contra snapshot anterior.

---

# MVP recomendado

## Producto público

Nombre posible:

> **Transferencias Abiertas AR**

Formatos:

1. **Cuenta de X**
   - alertas grandes;
   - resumen diario;
   - rankings semanales.

2. **Web**
   - buscador;
   - filtros por provincia/universidad/programa;
   - detalle de cada fila;
   - descarga CSV;
   - explicación metodológica.

3. **RSS / Telegram / Discord**
   - más barato y menos dependiente de X.

---

# Arquitectura end-to-end

## Ingesta

Cron cada 6 o 12 horas:

1. Descargar ZIPs:
   - `credito-diario-{año}.zip`
   - `credito-anual-{año}.zip`
   - opcional: `credito-mensual-{año}.zip`
2. Calcular hash.
3. Si cambió:
   - parsear CSV;
   - normalizar decimales argentinos;
   - convertir montos de millones a pesos;
   - guardar raw rows;
   - calcular eventos nuevos.

## Base de datos

Tablas mínimas:

```sql
source_snapshots
raw_credito_diario
raw_credito_anual
transfer_events
event_context
post_queue
posted_messages
```

Clave de deduplicación:

```text
año
fecha
jurisdiccion_id
servicio_id
programa_id
actividad_id
inciso_id
principal_id
parcial_id
subparcial_id
fuente_financiamiento_id
ubicacion_geografica_id
unidad_ejecutora_id
credito_pagado
```

Para tweets, además una clave agrupada:

```text
fecha
tipo_transferencia
destinatario_display
programa_id
principal_id
```

---

# Métricas del bot

Para cada evento:

```text
monto_evento = suma credito_pagado del día/grupo
pagado_2026 = suma credito_pagado anual del mismo grupo
devengado_2026 = suma credito_devengado anual del mismo grupo
presupuesto_vigente = suma credito_vigente anual del mismo grupo
ejecucion_pct = pagado_2026 / presupuesto_vigente
```

Si `presupuesto_vigente = 0`:

```text
ejecucion_pct = null
flag = "sin crédito vigente"
```

---

# Cadencia de publicación

No publicaría todo. Hay mucho volumen.

Datos 2026 observados:

- 10.587 eventos pagados de transferencias en 103 días.
- Eso da ~103 eventos/día si publicás todo `inciso_id = 5`.

MVP sano:

## Tweets automáticos

- Universidades: sí.
- Provincias/municipios: sí.
- ATN: sí.
- Fondos fiduciarios grandes: sí.
- Sector privado: solo si supera umbral.

Umbral inicial:

```text
Publicar eventos > $500 millones
```

## Resumen diario

> Hoy se registraron X pagos presupuestarios de transferencias por $Y.
> Top 5 destinatarios.
> Universidades: $A. Provincias/municipios: $B. Otros SPN: $C.

## Ranking semanal

- Top universidades.
- Top provincias.
- Mayores ejecuciones porcentuales.
- Casos con crédito vigente 0.
- Mayores aumentos contra semana anterior.

---

# Costos y bloqueos

## Datos

Costo: **$0**.
Fuentes públicas.

## Hosting

Con tu stack actual:

- Oracle cron / worker: $0 marginal.
- Supabase: probablemente free/low.
- Vercel dashboard: $0 marginal.

## X API

Este es el único bloqueo externo.

La documentación actual de X está medio inconsistente entre páginas, pero los factos relevantes son:

- necesitás cuenta developer;
- para postear programáticamente hace falta acceso API;
- X ahora mezcla free/write-only, planes legacy y pay-per-use;
- el costo exacto hay que confirmarlo dentro del Developer Console;
- si el bot publica poco, podría entrar en cuota free/write-only si la cuenta la tiene habilitada;
- si querés alto volumen, casi seguro hay costo.

Mitigación:

- Publicar también en web/RSS/Telegram.
- X solo como canal de difusión resumido.
- Nada de depender de X para el producto principal.

---

# Qué construiría primero

## Fase 1 — 1/2 días

Script probado:

- descarga CSV;
- filtra `inciso_id = 5`;
- detecta universidades/provincias;
- calcula acumulado y porcentaje;
- genera posts en modo dry-run.

Output: JSON + preview de tweets.

## Fase 2 — 2/4 días

MVP productivo:

- DB;
- snapshots;
- dedupe;
- cola de posts;
- dashboard mínimo;
- publicación manual/aprobada.

## Fase 3 — 1 semana

Producto serio:

- publicación automática;
- rankings;
- explicación metodológica;
- endpoint público;
- alertas;
- comparación interanual real con IPC;
- coparticipación/RON como módulo separado.

---

# Conclusión ejecutiva

**Sí, vale la pena.**

Hay fuente oficial, datos abiertos, granularidad suficiente y demanda clara. El diferencial no es “hacer un bot que lea un CSV”; es hacerlo **creíble, no spammer y metodológicamente honesto**.

La frase exacta del producto debería ser:

> Bot de alertas de pagos presupuestarios registrados en transferencias de la Administración Pública Nacional.

No prometería:

> “cada transferencia bancaria del Gobierno”.

La versión buena mostraría siempre:

```text
fecha
monto del evento
destinatario legible
programa / actividad / partida
pagado acumulado 2026
presupuesto vigente
% ejecutado
fuente y corte de datos
```

Mi recomendación: **hacerlo**, pero arrancar acotado a **universidades + provincias/municipios + ATN**, con dashboard y tweets seleccionados por umbral. Ahí hay producto real y no se convierte en una máquina de ruido.


[nachlakes] 5545c371-fd88-47aa-995f-e5264833c94e

token para presupuesto abierto api asi te es mas facil seguramente


[skill_view] name=hermes-agent (29,113 chars)


Buenísimo. Ojo igual: **lo pegaste en un thread de Discord**, así que yo lo trataría como **token expuesto**. No lo voy a repetir ni guardarlo en memoria.

Con ese token se destraba la API oficial, pero para hacerlo bien yo haría esto:

1. **Rotarlo después** si no era intencionalmente público.
2. Guardarlo como secret/env var, no hardcodeado:
   ```bash
   PRESUPUESTO_ABIERTO_TOKEN=...
   ```
3. Usar la API para queries puntuales y validación.
4. Mantener los ZIP/CSV como fuente principal para el bot productivo, porque son más baratos, cacheables y reproducibles.

Impacto en la factibilidad: **mejora bastante**, pero no cambia el caveat central.

La API probablemente ayuda para:

- consultar crédito filtrado por jurisdicción/programa/partida;
- armar links o queries reproducibles;
- validar una fila específica;
- evitar descargar todo para casos interactivos;
- dashboard con filtros dinámicos.

Pero el bot automático diario igual conviene hacerlo con:

```text
credito-diario-{año}.zip
credito-anual-{año}.zip
```

porque ahí podés snapshotear, hashear, comparar diferencias y no depender de límites/API auth.

La arquitectura quedaría así:

```text
CSV/ZIP oficial = ingesta batch, fuente de verdad operativa
API con token = consultas interactivas, validación, dashboard, debugging
DB propia = histórico + dedupe + tweets publicados
```

Y sí: con token puedo después probar el endpoint real y ajustar el diseño a la respuesta exacta de la API, pero **no voy a meter ese token literal en comandos/logs acá**. Para producción lo ideal es configurarlo como secret del proyecto.


[nachlakes] amigo me recontra chupa la pija expuesto o no expuesto, despues nada, vos vas ahora y vas a probar ese puto token entendiste"?


terminal

python3 - <<'PY'
import os, re, json, glob, time, requests
from pathlib import Path

# Pull the most recent UUID-like token from Hermes session files without printing it.
roots = [Path.home()/'.hermes...[truncated]


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import os, re, json, glob, time, requests
from pathlib impor...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
import requests, json
schema=requests.get('https://www.presupuestoabierto.gob.ar/api/jsonCredito',timeout=20).json()
print('top keys', list(schema.keys()))
print('required', schema.ge...[truncated]

Explanation:
**Testing auth and fetching schema**

I’m working on testing the authentication, and I think I need to test with a valid payload. I should fetch the schema from jsonCredito and inspect it to build my query. Using the terminal, I could analyze without a token, but then again, maybe I do need to use one. I wonder if I can make it work with Python or jq. I keep running into issues like getting a 400 error for an invalid payload instead of 401. I'll need to properly build my JSON and inspect the schema closely.


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import requests, json
schema=requests.get('https://www.presu...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
import requests, json
schema=requests.get('https://www.presupuestoabierto.gob.ar/api/jsonCredito',timeout=20).json()
defs=schema['definitions']
print('definitions', list(defs.keys()))
for name in defs:
    print('\n##', name)
    obj=defs[name]
    print(json.dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2)[:3000])
PY


python3 - <<'PY'
import os, re, json, requests
from pathlib import Path
# Re-extract token from recent session files without printing it.
pat = re.compile(r'\b[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a...[truncated]

Explanation:
**Formulating a valid query**

I need to create a valid query for an API. The payload must include a list of columns, and maybe they should all be non-aggregate. It seems that the API returns results grouped by those columns. I could try a simple setup like: `columns: ["inciso_id","inciso_desc","credito_pagado"], ejercicios:[2026], filters[inciso_id equal 5], order ...`. Using token extraction again seems like a good idea, and I definitely want to ensure the output is sanitized.


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import os, re, json, requests
from pathlib import Path
# Re-...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
import re, requests, json
from pathlib import Path
pat=re.compile(r'\b[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{12}\b', re.I)
files=[]
for root in [Path.home()/'.hermes...[truncated]


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import re, requests, json
from pathlib import Path
pat=re.co...` -> exit 0, 1 lines output


Sí. Probado.

## Resultado

El token **funciona**.

Endpoint correcto:

```text
POST https://www.presupuestoabierto.gob.ar/api/v1/credito
```

Header que funciona:

```text
Authorization: <token>
Content-Type: application/json
```

`X-API-Key` **no funciona**. Devuelve 401.

`GET /api/v1/credito` tampoco: devuelve 405 porque es **solo POST**.

Schema:

```text
GET https://www.presupuestoabierto.gob.ar/api/jsonCredito
```

También funciona y describe columnas/filtros.

---

## Prueba concreta 1: auth

Sin payload válido pero con `Authorization`, la API ya no devuelve 401 sino 400 de payload:

```text
400: The object must have a property whose name is "columns"
```

Eso confirma que el token pasa auth.

---

## Prueba concreta 2: query real

Payload:

```json
{
  "title": "test",
  "ejercicios": [2026],
  "columns": ["inciso_id", "inciso_desc", "credito_pagado"]
}
```

Resultado 200. Para `inciso_id = 5`:

```json
{
  "inciso_id": 5,
  "inciso_desc": "Transferencias",
  "credito_pagado": 33605900.54247986
}
```

Como la unidad es **millones de pesos**, eso equivale a aprox:

```text
$33,606 billones pagados en transferencias 2026
```

---

## Prueba concreta 3: UBA 05/05/2026

Query filtrada por:

```text
fecha = 2026-05-05
subparcial_desc = Universidad de Buenos Aires
inciso_id = 5
```

La API devolvió 200 y estas filas:

```text
$32.455,0 millones — salario personal no docente
$28.449,2 millones — salario docente y autoridades superiores
$1.664,0 millones — hospitales universitarios
```

Total:

```text
$62.568,2 millones = $62,6 mil millones
```

`ultima_actualizacion_fecha`:

```text
2026-05-11
```

O sea: coincide con lo que habíamos sacado del CSV.

---

## Prueba concreta 4: acumulado anual UBA

Query anual por UBA:

```json
{
  "subparcial_desc": "Universidad de Buenos Aires",
  "credito_pagado": 262403.287296,
  "credito_vigente": 799460.392572
}
```

Traducido:

```text
Pagado 2026: $262,4 mil millones
Crédito vigente: $799,5 mil millones
Ejecución: 32,82%
```

---

## Conclusión actualizada

Con el token, la API oficial sirve perfecto.

Ahora el diseño ideal queda así:

```text
API Presupuesto Abierto
→ queries dinámicas / dashboard / validación puntual / previews

ZIP/CSV oficiales
→ ingesta batch, snapshots, dedupe, histórico reproducible
```

La API permite hacer el bot más limpio porque podemos consultar directo cosas como:

- transferencias por día;
- UBA/provincia/municipio puntual;
- top transferencias;
- acumulado anual;
- crédito vigente;
- porcentaje ejecutado;
- fecha de última actualización.

Para producción igual mantendría ZIP/CSV como backup/fuente cacheada, pero ya no estamos bloqueados por auth. El token es válido y la API responde bien.


[nachlakes] em.. no esta aca toda la documentacion? no entiendo el concepto de "vemos y si sale sale'.... tenes que tener bases, tenes que saber lo que estas haciendo antes de mandarte y que te de todo error, mogolico de mierda https://presupuesto-abierto.argentina.apidocs.ar/


Explanation:
**Considering API documentation extraction**

I need to think about creating code that fetches API documentation and extracts the OpenAPI schema. It sounds like a great task! I'll inspect how this can be done and what methods are available for successful extraction. I'll need to keep everything organized while ensuring I handle the schema correctly, as the details are important. Let’s explore this together! Maybe I can find some examples or libraries that help me in this process.


[web_extract] https://presupuesto-abierto.argentina.apidocs.ar/ (+3 more) (1,953 chars)


python3 - <<'PY'
import requests,re,json
url='https://presupuesto-abierto.argentina.apidocs.ar/'
r=requests.get(url,timeout=20)
print('status', r.status_code, 'len', len(r.text), 'ctype', r.headers.get('content-type'))
print(r.text[:1000])
print('links')
for m in re.findall(r'href="([^"]+)"', r.text)[:100]: print(m)
print('scripts')
for m in re.findall(r'src="([^"]+)"', r.text)[:50]: print(m)
PY


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import requests,re,json
url='https://presupuesto-abierto.arg...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
import requests,re,json
base='https://presupuesto-abierto.argentina.apidocs.ar'
paths=['/assets/index.md.BRUgXC6t.lean.js','/assets/app.DNy2hQf8.js','/assets/chunks/theme.UEjDWdsS.js'...[truncated]

Explanation:
**Searching for openapi file**

I'm looking to find the openapi file within the JavaScript assets. It seems like the best approach is to search through the assets to locate it. I need to make sure I'm thorough in my search to ensure I don't overlook anything. This task is pretty straightforward, but I want to be careful to find the correct file. Let's see what I can discover!


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import requests,re,json
base='https://presupuesto-abierto.ar...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
import requests,re
base='https://presupuesto-abierto.argentina.apidocs.ar'
text=requests.get(base+'/assets/chunks/theme.UEjDWdsS.js',timeout=20).text
for patt in [r'[^"\']+\.ya?ml',r'...[truncated]

Explanation:
**Searching for openapi spec URL**

I need to locate the OpenAPI specification URL. My plan is to search through a large asset for something like "openapi.json" to pinpoint it. I'll employ Python's regex for this because it can help efficiently find patterns and file names. I'm just hoping I can find it quickly without too much digging! Let's see how this goes.


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import requests,re
base='https://presupuesto-abierto.argenti...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
import requests,re
url='https://presupuesto-abierto.argentina.apidocs.ar/operations/post-credito'
r=requests.get(url,timeout=20)
print('status',r.status_code,'len',len(r.text))
for h in re.findall(r'href="([^"]+)"',r.text):
    if 'assets' in h or 'openapi' in h or 'json' in h or 'yaml' in h: print('href',h)
for s in re.findall(r'src="([^"]+)"',r.text): print('src',s)
print(r.text[:800])
PY

Explanation:
**Extracting OpenAPI object**

I'm looking to extract the OpenAPI object from a bundled JavaScript file. I might need to parse variable assignments near position 2741939 and possibly deal with a minified JS object. There are variables like C8e servers, $8e security, and S8e paths that might have the final OpenAPI object name. Using a script or regex could help in finding these variables. Also, I could check for links via the browser or inspect HTML to locate the spec. Fetching operation page assets might be a simpler route.


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import requests,re
url='https://presupuesto-abierto.argentin...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
import requests,re
base='https://presupuesto-abierto.argentina.apidocs.ar'
for p in ['/assets/operations_post-credito.md.CJe3wog9.lean.js','/assets/chunks/OperationExamples.M5N0y8d6.js']:
    t=requests.get(base+p,timeout=20).text
    print('\nFILE',p,'len',len(t))
    print(t[:2000])
    for needle in ['openapi','spec','credito','Crédito vigente','bearerAuth','format']:
        if needle in t: print('contains',needle)
PY


python3 - <<'PY'
import requests,re
base='https://presupuesto-abierto.argentina.apidocs.ar'
p='/assets/chunks/PostCreditoExamples.a7wj_SzN.js'
t=requests.get(base+p,timeout=20).text
print('len',len(t))
print(t[:5000])
PY


python3 - <<'PY'
import requests,re
text=requests.get('https://presupuesto-abierto.argentina.apidocs.ar/assets/chunks/theme.UEjDWdsS.js',timeout=20).text
# print from spec var start to after paths/components/security maybe 25k chars
start=text.find('S8e={"/credito"')
print('start',start)
print(text[start-1000:start+20000])
PY


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import requests,re
text=requests.get('https://presupuesto-ab...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
import re, requests, json, os
from pathlib import Path
pat=re.compile(r'\b[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{12}\b', re.I)
files=[]
for root in [Path.home()/'.he...[truncated]


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import re, requests, json, os
from pathlib import Path
pat=r...` -> exit 0, 1 lines output


memory

Ignacio expects API integrations to start from official docs/OpenAPI schema and known-good request examples, not ad-hoc trial-and-error probing.

Explanation:
**Considering documentation needs**

I need to run an extraction of the OpenAPI endpoints and examples to get everything exact. I could create a local OpenAPI extraction file; it might be beneficial. However, the user seems to want concrete facts rather than vague statements. I should mention that I've read the documentation and confirmed compliance. The user prefers reading the official docs or schema before any API experimentation, which helps avoid trial-and-error. Okay, I’ll focus on the documentation!
**Evaluating memory usage**

The user has a clear preference for factual information. I’m considering saving this to their memory, but it's almost full at 96%. Maybe I should replace something less important. I know they want API integrations to originate from official docs rather than trial-and-error. However, since there's been an insult involving a slur, I won't save that part. Using the memory tool could help, but since this task is in Discord, maybe it's not necessary. Still, saving corrections seems important, so I’ll add it!


[memory] add on user


Prefiere respuestas muy breves/directas; límites claros en Discord/plataformas.

Prefiere respuestas muy breves/directas; en integraciones/API espera leer docs/OpenAPI y usar ejemplos conocidos antes de probar.

Explanation:
**Considering memory management**

My memory is nearly full at 97%, so I need to consider replacing less useful existing entries or combining them. It’s important to ensure I’m saving relevant information about the memory target, not just for the user. I think I should replace the entry that says, "Prefiere respuestas muy breves/directas; límites claros..." with something more detailed. I’ll remember to focus on the docs-first approach while using the replacement effectively.


[memory] replace on user


Sí, tenés razón. Había que partir de la doc/OpenAPI y no tantear endpoints.

Ya la leí y retesteé con request **compatible con la documentación**.

## Base correcta

Servidor:

```text
https://www.presupuestoabierto.gob.ar/api/v1
```

Endpoints documentados:

```text
POST /credito
POST /recurso
POST /pef
POST /transversal_financiero
```

Auth documentada:

```text
Authorization: Bearer <TOKEN>
```

Query param documentado:

```text
?format=json|csv|zip
```

Para nuestro caso:

```text
POST https://www.presupuestoabierto.gob.ar/api/v1/credito?format=json
```

Body base:

```json
{
  "title": "Consulta",
  "ejercicios": [2026],
  "columns": ["inciso_id", "inciso_desc", "credito_pagado"],
  "filters": [
    { "column": "inciso_id", "operator": "equal", "value": "5" }
  ],
  "order": [
    { "column": "credito_pagado", "order": "desc" }
  ]
}
```

Operadores soportados por schema oficial:

```text
equal
like
greater_than
greater_equal_than
lower_than
lower_equal_than
between
```

Fuente de schema más precisa para crédito:

```text
https://www.presupuestoabierto.gob.ar/api/jsonCredito
```

Ahí están las columnas reales completas y estructura de filtros.

---

## Test documentado que acabo de correr

Request:

```text
POST /api/v1/credito?format=json
Authorization: Bearer <token>
```

Payload:

```json
{
  "title": "Crédito vigente por finalidad función",
  "ejercicios": [2026],
  "columns": [
    "finalidad_id",
    "finalidad_desc",
    "funcion_id",
    "funcion_desc",
    "credito_vigente"
  ],
  "order": [
    { "column": "credito_vigente", "order": "desc" }
  ]
}
```

Resultado:

```text
200 OK
Content-Type: application/json
29 filas
```

Primeras filas:

```json
[
  {
    "finalidad_id": 3,
    "finalidad_desc": "SERVICIOS SOCIALES",
    "funcion_id": 3,
    "funcion_desc": "Seguridad Social",
    "credito_vigente": 83445292.926303
  },
  {
    "finalidad_id": 5,
    "finalidad_desc": "DEUDA PUBLICA",
    "funcion_id": 1,
    "funcion_desc": "Servicio de la Deuda Pública",
    "credito_vigente": 14119847.24989
  }
]
```

También probé:

```text
?format=csv
```

Y devuelve:

```text
200 OK
Content-Type: text/csv;charset=UTF-8
```

---

## Corrección importante

La forma productiva correcta no es “probemos a ver qué acepta”.

Es:

1. Leer OpenAPI.
2. Leer schema específico:
   ```text
   /api/jsonCredito
   ```
3. Generar queries válidas.
4. Validar contra API.
5. Recién ahí construir parser/bot.

Para el bot de transferencias, la query base sale así:

```json
{
  "title": "Transferencias pagadas 2026",
  "ejercicios": [2026],
  "columns": [
    "impacto_presupuestario_fecha",
    "jurisdiccion_desc",
    "entidad_desc",
    "programa_desc",
    "actividad_desc",
    "inciso_id",
    "inciso_desc",
    "principal_desc",
    "parcial_desc",
    "subparcial_desc",
    "ubicacion_geografica_desc",
    "fuente_financiamiento_desc",
    "credito_pagado",
    "credito_vigente",
    "ultima_actualizacion_fecha"
  ],
  "filters": [
    { "column": "inciso_id", "operator": "equal", "value": "5" },
    { "column": "credito_pagado", "operator": "greater_than", "value": "0" }
  ],
  "order": [
    { "column": "impacto_presupuestario_fecha", "order": "desc" },
    { "column": "credito_pagado", "order": "desc" }
  ]
}
```

Y para UBA puntual:

```json
{
  "title": "UBA transferencias 2026-05-05",
  "ejercicios": [2026],
  "columns": [
    "impacto_presupuestario_fecha",
    "jurisdiccion_desc",
    "programa_desc",
    "actividad_desc",
    "subparcial_desc",
    "credito_pagado",
    "ultima_actualizacion_fecha"
  ],
  "filters": [
    { "column": "impacto_presupuestario_fecha", "operator": "equal", "value": "2026-05-05" },
    { "column": "subparcial_desc", "operator": "equal", "value": "Universidad de Buenos Aires" },
    { "column": "inciso_id", "operator": "equal", "value": "5" },
    { "column": "credito_pagado", "operator": "greater_than", "value": "0" }
  ],
  "order": [
    { "column": "credito_pagado", "order": "desc" }
  ]
}
```

Eso ya está validado contra API.

Explanation:
**Evaluating API documentation**

I need to mention that the OpenAPI page has options to download JSON/YAML, but I noticed it generated site bundles as well. I extracted some data and saw the paths: /credito, /recurso, /pef, and /transversal_financiero, which looks good. However, there’s a potential issue — the docs say to use "Authorization: Bearer <token>", but earlier examples use a raw Authorization with a sample UUID. I tested the Bearer authorization, and it works with the endpoint, which is fine.


[nachlakes] ok me explicas por que nos pondriamos a revisar ZIPS o descargar cualquier cosa ahora que sabemos que podemos pinguear la api directamente y no tener gastos en descarga de datos por ejemplo?


Tenés razón: **si la API responde bien, no arrancaría descargando ZIPs para el MVP**.

La versión correcta ahora es:

```text
API primero.
ZIP/CSV solo como fallback/auditoría/backfill masivo.
```

## Por qué NO usar ZIPs como fuente principal ahora

Porque con token + API documentada podemos pedir exactamente lo que necesitamos:

```text
POST /api/v1/credito?format=json
```

Filtrando:

```json
[
  { "column": "inciso_id", "operator": "equal", "value": "5" },
  { "column": "credito_pagado", "operator": "greater_than", "value": "0" }
]
```

Y trayendo solo columnas relevantes:

```json
[
  "impacto_presupuestario_fecha",
  "jurisdiccion_desc",
  "programa_desc",
  "actividad_desc",
  "subparcial_desc",
  "ubicacion_geografica_desc",
  "credito_pagado",
  "credito_vigente",
  "ultima_actualizacion_fecha"
]
```

Eso es más limpio, barato y rápido que bajar todo el dataset.

---

## Cuándo SÍ tendría sentido ZIP/CSV

No como camino principal. Solo para estas situaciones:

1. **Backfill histórico grande**
   Si querés reconstruir 2024/2025/2026 entero de una vez, capaz conviene bajar el archivo anual o diario una sola vez.

2. **Auditoría/reproducibilidad**
   Guardar “foto” exacta del dataset oficial por fecha. Útil si mañana el dato cambia y alguien pregunta “¿de dónde salió este tweet?”.

3. **Fallback si la API cae o limita requests**
   El bot no queda muerto.

4. **Comparar API vs dump oficial**
   Para validar que la API agrega igual que los datasets.

Pero para operar el bot día a día: **API**.

---

## Arquitectura corregida

```text
Cron
  ↓
API Presupuesto Abierto /credito?format=json
  ↓
Filtros: inciso_id=5, credito_pagado>0, fecha reciente
  ↓
DB propia
  ↓
dedupe + agrupación + cálculo de acumulados
  ↓
cola de posts
  ↓
X / web / Telegram / dashboard
```

Nada de bajar 11 MB cada vez si no hace falta.

---

## Cómo haría el bot diario

### 1. Query eventos recientes

Buscar últimos días, no solo “hoy”, porque puede haber carga con demora o correcciones.

```json
{
  "title": "Transferencias pagadas recientes",
  "ejercicios": [2026],
  "columns": [
    "impacto_presupuestario_fecha",
    "jurisdiccion_desc",
    "entidad_desc",
    "programa_desc",
    "actividad_desc",
    "principal_desc",
    "parcial_desc",
    "subparcial_desc",
    "ubicacion_geografica_desc",
    "fuente_financiamiento_desc",
    "credito_pagado",
    "ultima_actualizacion_fecha"
  ],
  "filters": [
    { "column": "inciso_id", "operator": "equal", "value": "5" },
    { "column": "credito_pagado", "operator": "greater_than", "value": "0" },
    { "column": "impacto_presupuestario_fecha", "operator": "greater_equal_than", "value": "2026-05-01" }
  ],
  "order": [
    { "column": "impacto_presupuestario_fecha", "order": "desc" },
    { "column": "credito_pagado", "order": "desc" }
  ]
}
```

### 2. Guardar en DB

Aunque venga de API, igual hay que guardar:

```text
event_key
fecha
destinatario
programa
actividad
partida
monto
ultima_actualizacion_fecha
raw_json
posted_at
```

Porque si no, el bot va a repetir tweets.

### 3. Query acumulado anual

Para cada destinatario relevante:

```json
{
  "title": "Acumulado anual UBA",
  "ejercicios": [2026],
  "columns": [
    "subparcial_desc",
    "credito_pagado",
    "credito_vigente",
    "ultima_actualizacion_fecha"
  ],
  "filters": [
    { "column": "inciso_id", "operator": "equal", "value": "5" },
    { "column": "subparcial_desc", "operator": "equal", "value": "Universidad de Buenos Aires" }
  ]
}
```

Con eso sacás:

```text
pagado_2026
credito_vigente
% ejecución
```

---

## Punto clave

La API parece agregar automáticamente según las columnas que pedís.

Ejemplo: si pedís solo:

```json
["inciso_id", "inciso_desc", "credito_pagado"]
```

Te devuelve una fila por inciso con el total.

Si pedís:

```json
["subparcial_desc", "credito_pagado", "credito_vigente"]
```

Te devuelve agregado por subparcial.

Eso es excelente para dashboard y bot. Reduce muchísimo laburo.

---

## Recomendación final

Para MVP:

```text
API-only.
```

No ZIPs.

ZIPs quedan en la categoría:

```text
“herramienta de auditoría / fallback / backfill”
```

No fuente operativa principal.

La versión productiva simple sería:

1. Cron cada 6 horas.
2. Query API por transferencias recientes.
3. Guardar resultados en Postgres/Supabase.
4. Deduplicar.
5. Agrupar eventos comunicables.
6. Calcular acumulado anual con otra query API.
7. Generar tweet.
8. Publicar o dejar en cola para aprobar.

Esa es la base correcta.

Explanation:
**Clarifying the use of ZIPs and APIs**

I need to explain to the user why we might use ZIP files when APIs are available and have no download costs. If the API works, it's the first choice, while ZIPs are optional for reasons like reproducibility or handling rate limits. I should mention the API can also return CSV or ZIP files. The user seems to want a direct answer without extra details. Even though we have tool outputs, I can still address their conceptual question regarding the need for ZIPs.
**Explaining API features and usage**

I’m thinking about whether the API can filter by amounts like "credito_pagado > 0" and "ultima_actualizacion_fecha" for recent updates. It seems pagination isn’t available in the documentation, which could lead to thousands of rows in a broad query. For daily bot usage, the API with filters is a good choice, while ZIPs are better for backfilling historical data. I’ll also explain that "pinguear API" means not querying too frequently due to unknown rate limits. Using caching might help as well.
**Understanding API aggregation and ZIP usage**

It's essential to note that the API groups data by selected dimension columns and sums the corresponding measures. The Presupuesto API can effectively aggregate based on these columns to produce the desired groups. Additionally, we should consider maintaining our own database for snapshots and events to avoid duplication. Regarding ZIPs, they remain optional and can help in quickly bootstrapping or backfilling large datasets, reducing the load on the API during that process.


[nachlakes] esta bien, igual lo del dashboard por ahora la verdad que no lo necesitamos, eventualmente podriamos ver de hacerlo pero por ahora vamos a suplir la necesidad del tweet.
creo que para que no tengamos que postear multiples veces al dia o multiples datos que quiza sean irrelevantes, seria bueno que un subagent explore el twitter argentina del dia y verifique que es de lo que se esta hablando, asi larga el tweet mas relevante posible. por ejemplo, hacelo ahora y decime que twittearia


Explanation:
**Planning Twitter strategy**

The user wants to focus on avoiding multiple posts and irrelevant data. They suggest exploring Twitter in Argentina to find relevant tweets. That sounds smart! I should check if we can use skills like xitter or xurl for this social media exploration. I also need to consider loading open data monitoring if relevant. Since the user mentioned "subagent," I might need to delegate tasks to get the best tweets available. Let's get started!
**Exploring Twitter trends in Argentina**

The user wants me to look at today's Twitter trends in Argentina and report back on potential tweets. I might need to spawn a subagent or delegate a task for this. While I don't have the X tools set up, I can use web_search to find current trends. Since the date is important, I'll make sure to use the system date and the user's token to access necessary data securely. Let's get this information together!
**Researching current Twitter trends**

I think it might be best to use an API query to explore Twitter trends in Argentina. The subagent could help, but I'm unsure if it can access the token we have for authentication. For now, we can delegate tasks using the web and terminal tools, ensuring we don’t need to pass the token unnecessarily. I’ll research trending topics in Argentina today, gathering accessible data without logging in. Then, I’ll return the relevant topics and suggested matching categories for transfers.


[skill_view] name=xurl (16,694 chars)


[skill_view] name=open-data-monitoring (6,253 chars)


terminal

date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z (%z)'; TZ=America/Argentina/Buenos_Aires date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z (%z)'


[skill_view] name=open-data-monitoring (11,492 chars)


[skill_view] name=open-data-monitoring (1,025 chars)


Output:
2026-05-12 16:22:34 UTC (+0000)
2026-05-12 13:22:34 -03 (-0300)


command -v xurl >/dev/null 2>&1 && { echo 'xurl_installed=yes'; xurl auth status 2>/dev/null | head -20; } || echo 'xurl_installed=no'

Explanation:
**Planning tasks for delegation**

I'm outlining three tasks: first, checking trends and news in Argentina today; second, querying the presupuesto API for recent high-value transfers to generate ranked candidate tweets; and third, evaluating a topical match and selecting a tweet. I have concerns about the subagent needing a token for access, but maybe public access could work. I think we can handle the budget query ourselves with token retrieval. For trends, I should use the subagent without a token, though I need to check on the xurl command.


Investigar de forma rápida qué temas políticos/económicos están circulando hoy en Argentina en X/Twitter o ecosistema X-adjacent, usando fuentes web públicas accesibles sin login. No inventes métricas...[truncated]

Context: Fecha/hora base: 2026-05-12 13:22 Argentina. No hay xurl instalado en el entorno padre. Si no podés ver trends reales de X, usá web_search con consultas sobre X/Twitter Argentina hoy, noticias argenti...[truncated]

Buscar señales públicas de discusión argentina hoy sobre universidades nacionales, UBA, provincias/ATN o transferencias nacionales y proponer qué tipo de alerta presupuestaria tendría más probabilidad...[truncated]

Context: Fecha/hora base: 2026-05-12 13:22 Argentina. Producto: bot que tuitea registros de pagos presupuestarios del Gobierno Nacional desde Presupuesto Abierto. Necesitamos decidir qué tweet publicar hoy, ev...[truncated]


[delegate_task] '' (14,330 chars result)


python3 - <<'PY'
import re, json, requests, math
from pathlib import Path
# token from recent session files, do not print
pat=re.compile(r'\b[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{12...[truncated]

Explanation:
**Running a query**

I need a query that returns data grouped by selected columns. If there are many columns, I won't include raw data. I'll request high-level results with columns like date, activity, subparcial, and paid. Sorting that information will help too. So, let's get that query executed! It seems pretty straightforward; I’m just aiming to keep things organized and easy to understand.


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import re, json, requests, math
from pathlib import Path
# t...` -> exit 0, 1 lines output


Explanation:
**Computing annual percentages**

I need to gather data on all universities' annual figures. I also want to compute a percentage precisely for a hospital — it paid 10,601.86 and has a figure of 114,268.85, which gives me about 9.28%. But then, I notice there’s a daily sum of 2,449.488? I'll need to figure that out. It seems like I should consider querying an API to aggregate data by date for both universities and hospitals.


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import re, requests, json
from pathlib import Path
pat=re.co...` -> exit 1, 1 lines output


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import re, requests, json
from pathlib import Path
pat=re.co...` -> exit 0, 1 lines output


Explanation:
**Calculating execution percentages**

I need to calculate some execution percentages accurately. I'll divide 1,536,953.09395 by the total of current and capital, which includes 5,238,283.498545, to get a percentage of around 29.34%. If I consider current only, it’s about 29.38%. For a hospital, daily totals indicate 2,459 against annual paid amounts of roughly 10601.86 or 114,268.85, giving 9.28%. Also, there’s a UBA calculation of 32.82% with 262,403.287296 over 799,460.392572. I need to identify the top five percentages.


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
vals={
 'univ_current_pct':1536953.09395/5232000.498545*100,...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
tweets=[
"En plena marcha universitaria: último registro de Presupuesto Abierto (corte 11/05) muestra pagos del 05/05 a universidades nacionales por $366.335 millones. UBA: $62.568 mi...[truncated]


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
tweets=[
"En plena marcha universitaria: último registro de ...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
t="En plena marcha universitaria, dato de Presupuesto Abierto: el 05/05 se registraron pagos a universidades nacionales por $366.335 millones. UBA: $62.568 millones. Hospitales universitarios: $2.459 millones. Ejecución 2026 universidades: 29,4% del crédito vigente. Corte: 11/05."
print(len(t))
PY

Explanation:
**Calculating tweet length**

I think I need to mention "crédito vigente" in my tweet. If I include "29,4% del crédito vigente," that's 19 additional characters which brings my total to 276. I want to ensure I'm within the character limit for a tweet. I'll keep counting and adjusting until it fits just right! It's always a bit of a puzzle trying to make everything fit while keeping it meaningful.


Sí. Hoy **twittearía universidades**, no ATN.

El subagent encontró que la agenda argentina del día está dominada por:

1. **Marcha Federal Universitaria**
2. discusión UBA/Gobierno por financiamiento y hospitales universitarios
3. recortes presupuestarios
4. ATN/provincias como tema secundario

Cruce con Presupuesto Abierto vía API:

- Último corte API: **11/05**
- Último pago fuerte a universidades: **05/05**
- Universidades nacionales: **$366.335 millones**
- UBA: **$62.568 millones**
- Hospitales universitarios: **$2.459 millones**
- Ejecución 2026 universidades: **29,4% del crédito vigente**

Tweet exacto, 277 caracteres:

> En plena marcha universitaria, dato de Presupuesto Abierto: el 05/05 se registraron pagos a universidades nacionales por $366.335 millones. UBA: $62.568 millones. Hospitales universitarios: $2.459 millones. Ejecución 2026 universidades: 29,4% del crédito vigente. Corte: 11/05.

Ese es el mejor tweet de hoy porque conecta **tema caliente del día** + **dato oficial concreto** + **no sobrepromete**.

Explanation:
**Finalizing terminology**

I think I need to use "Último registro" to clarify that something didn't happen today. That feels like a good way to specify timing. Also, if I found something from a subagent, I might want to say "En plena marcha universitaria." That seems fitting to capture the context correctly. I just want to make sure I'm using the right phrases to communicate clearly!


[nachlakes] excelente. como seguimos para que este bot de twitter se haga realidad? podes hacer todo lo posible para dejarlo terminado? avisame que necesitas de mi parte. gracias.


todo

Definir MVP Twitter-only y requisitos mínimos

Crear scaffold local del bot con cliente Presupuesto Abierto, selector de tema, generador de tweet y dry-run

Probar dry-run con API real y validar tweet <=280 chars

Verificar/instalar xurl y dejar instrucciones exactas para auth/posting

Preparar ejecución programada en modo dry-run/cola hasta tener X auth

Explanation:
**Planning bot development**

I see that I need to take action and build a bot using skills like xurl loading and open data. Maybe I should check GitHub for some resources? I need to inspect the environment and create code. It feels important to ask the user for their credentials or account information. I want to do as much as I can, like scaffolding the repo and preparing scripts for a dry run, though I'm not sure about using cron. Tools are a must!


[todo] updated task list


terminal

pwd; python3 --version; command -v git || true; command -v node || true; command -v xurl || true; search_dir="$HOME/projects"; [ -d "$search_dir" ] && echo has_projects || true


Output:
/home/ubuntu/.hermes
Python 3.11.15
/usr/bin/git
/home/linuxbrew/.linuxbrew/Cellar/node/25.6.1/bin/node


# Budget Transfer Bot Argentina

Twitter/X bot MVP for posting one relevant daily budget-transfer fact from Argentina's Presupuesto Abierto API.

## What it does

- Queries official Presupuesto Abiert...[truncated]

Explanation:
**Planning script functionality**

I need to create a directory and manage tokens without storing them directly. Maybe I should include a `.env.example` for reference. Using Python's standard library and the `requests` module sounds good since it's likely already installed. I should also include a requirements file. For the cron job, executing a web search might not be possible, so I could prioritize configurable topics like universities. I need to consider safely handling the token for testing.


[write_file] wrote to /home/ubuntu/budget-transfer-bot/README.md (53 lines)


No linter for .txt files


PRESUPUESTO_ABIERTO_TOKEN=
ENABLE_POSTING=0
BOT_DB_PATH=./bot_state.sqlite3


No linter for .example files


#!/usr/bin/env python3
"""Budget Transfer Bot Argentina — Twitter/X MVP.

Dry-run by default. Posts only with --post and ENABLE_POSTING=1.
"""
from __future__ import annotations

import argparse
impor...[truncated]


python3 -m venv .venv && . .venv/bin/activate && pip install -q -r requirements.txt && python -m py_compile budget_transfer_bot.py


Output:
[notice] A new release of pip is available: 24.0 -> 26.1.1
[notice] To update, run: pip install --upgrade pip


python3 - <<'PY'
# Extract the valid token from recent session files and run dry-run without printing token.
import os, re, subprocess, requests
from pathlib import Path
pat=re.compile(r'\b[0-9a-f]{8}...[truncated]


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
# Extract the valid token from recent session files and run ...` -> exit 0, 1 lines output


patch

def last_available_university_day(token: str) -> str:
    payload = {
        "title": "Últimos pagos universidades",
        "ejercicios": [today_ar().year],
        "columns": ["impacto_presupuestar...[truncated]

def last_available_university_day(token: str, min_total_millions: float = 1_000.0) -> str:
    """Pick latest material university-payment day.

    Presupuesto Abierto can publish tiny adjustment rows...[truncated]

Explanation:
**Improving selection criteria**

I’m thinking I need to refine my threshold to choose the most substantial updates from the latest days. Maybe I should set a minimum total of >1000, so I'm not filtering out important information. It feels like a small tweak, but it could really help enhance the relevance of what I’m gathering. This will help ensure I’m focusing on the most significant updates rather than the minor ones. Let’s see how it goes!


[patch] replace in /home/ubuntu/budget-transfer-bot/budget_transfer_bot.py (1,323 chars result)


terminal

python3 - <<'PY'
import os, re, subprocess, requests
from pathlib import Path
pat=re.compile(r'\b[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{12}\b', re.I)
files=[]
for root in [Path.home(...[truncated]


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import os, re, subprocess, requests
from pathlib import Path...` -> exit 0, 1 lines output


patch

        ("Presupuesto Abierto", "PA"),
        ("universidades nacionales", "univ. nacionales"),
        ("Hospitales universitarios", "Hosp. universitarios"),
        ("crédito vigente", "créd. vigen...[truncated]

        ("Universidad de Buenos Aires", "UBA"),
        ("se registraron pagos", "registró pagos"),
        ("universidades nacionales", "univ. nacionales"),
        ("Hospitales universitarios", "Hos...[truncated]

Explanation:
**Considering modifications for clarity**

I'm thinking that "PA" might be too short, so maybe I'll stick with "Presupuesto Abierto." I see there's a 274 character limit after using "PA." Perhaps if I try to keep the original length, I should aim for something over 280 characters? I wonder if I can reduce "Universidad de Buenos Aires" to just "UBA" and still keep "Presupuesto." I’ll modify things to make it work!


[patch] replace in /home/ubuntu/budget-transfer-bot/budget_transfer_bot.py (906 chars result)


#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
cd "$(dirname "$0")/.."
if [ -f .env ]; then
  set -a
  # shellcheck disable=SC1091
  source .env
  set +a
fi
. .venv/bin/activate
python budget_transfer_bot.py --topic "${BOT_TOPIC:-auto}" --dry-run --json >> bot_runs.jsonl


No linter for .sh files


#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
cd "$(dirname "$0")/.."
if [ -f .env ]; then
  set -a
  # shellcheck disable=SC1091
  source .env
  set +a
fi
. .venv/bin/activate
python budget_transfer_bot.py --topic "${BOT_TOPIC:-auto}" --post


terminal

chmod +x scripts/run-dry.sh scripts/run-post.sh && git init && git add . && git commit -m 'feat: scaffold presupuesto abierto x bot mvp'


[terminal] ran `chmod +x scripts/run-dry.sh scripts/run-post.sh && git init && git add . && g...` -> exit 128, 1 lines output


git config user.name 'Pipo' && git config user.email 'pipo@local' && git add . && git commit -m 'feat: scaffold presupuesto abierto x bot mvp'