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drizzle.config.ts

@@ -35,7 +35,7 @@ if (process.env.DATABASE_URL) {
 
 const isTestEnv = process.env.NODE_ENV === "test";
 const connectionString =
-  (isTestEnv && process.env.TEST_DATABASE_URL) || env.DATABASE_URL;
+  (isTestEnv && process.env.TEST_DATABASE_URL) || process.env.DATABASE_URL;
 
 if (isTestEnv && !process.env.TEST_DATABASE_URL) {
   console.warn(

package.json

@@ -16,6 +16,7 @@
 		"@getbrevo/brevo": "^2.2.0",
 		"@hono/zod-openapi": "^0.18.3",
 		"@langchain/core": "^0.3.77",
+		"@openrouter/sdk": "^0.1.27",
 		"@scalar/hono-api-reference": "^0.5.162",
 		"@types/json2csv": "^5.0.7",
 		"@types/uuid": "^10.0.0",

src/core/infrastructure/cron/daily-recommendations.cron.ts

@@ -11,7 +11,8 @@ const orchestrator = RecommendationOrchestratorService.getInstance(
 );
 
 const dailyRecommendationsJob = new cron.CronJob(
-  "0 6 * * *",
+  // "0 6 * * *",
+  "*/5 * * * *", // TODO: Change back to "0 6 * * *" for production (runs every 5 minutes for testing)
   async () => {
     console.log("Running daily recommendations job...");
 

src/core/infrastructure/scripts/plans.seed.ts

@@ -33,7 +33,6 @@ async function seedPlans() {
           "Entrada de voz",
           "Acceso ilimitado a IA",
           "Soporte básico",
-          "Acceso a la app móvil",
           "Informes exportables"
         ]
       },
@@ -47,7 +46,6 @@ async function seedPlans() {
           "Entrada de voz",
           "Acceso ilimitado a IA",
           "Soporte básico",
-          "Acceso a la app móvil",
           "Informes exportables"
         ]
       },

src/features/ai-agents/infrastructure/adapters/openai-llm.adapter.ts

@@ -2,13 +2,15 @@ import { ILLMService } from "../../domain/ports/transcription.port";
 
 export class OpenAILLMAdapter implements ILLMService {
   private apiKey: string;
-  private apiUrl = 'https://api.openai.com/v1/completions';
+  private apiUrl = "https://api.openai.com/v1/completions";
 
   constructor(apiKey: string) {
     this.apiKey = apiKey;
   }
 
-  async classifyIntent(transcription: string): Promise<{ intent: string; confidence: number }> {
+  async classifyIntent(
+    transcription: string
+  ): Promise<{ intent: string; confidence: number }> {
     const prompt = `
 Analiza el siguiente texto y determina la intención del usuario. Las opciones son:
 - CREATE_TRANSACTION: Para crear gastos o ingresos
@@ -26,20 +28,23 @@ Responde SOLO con un JSON en este formato:
       const response = await this.callOpenAI(prompt);
       const result = JSON.parse(response);
       return {
-        intent: result.intent || 'UNKNOWN',
-        confidence: result.confidence || 0.5
+        intent: result.intent || "UNKNOWN",
+        confidence: result.confidence || 0.5,
       };
     } catch (error) {
-      console.error('Error classifying intent:', error);
-      return { intent: 'UNKNOWN', confidence: 0 };
+      console.error("Error classifying intent:", error);
+      return { intent: "UNKNOWN", confidence: 0 };
     }
   }
 
-  async extractData(transcription: string, intent: string): Promise<{ data: Record<string, any>; confidence: number }> {
-    let prompt = 'category_id=1,comida;2,viajes;3,education;4,otro\n';
+  async extractData(
+    transcription: string,
+    intent: string
+  ): Promise<{ data: Record<string, any>; confidence: number }> {
+    let prompt = "category_id=1,comida;2,viajes;3,education;4,otro\n";
 
     switch (intent) {
-      case 'CREATE_TRANSACTION':
+      case "CREATE_TRANSACTION":
         prompt = `
 Extrae los datos de transacción del siguiente texto:
 "${transcription}"
@@ -56,7 +61,7 @@ Responde SOLO con un JSON con estos campos:
 `;
         break;
 
-      case 'CREATE_GOAL':
+      case "CREATE_GOAL":
         prompt = `
 Extrae los datos de meta de ahorro del siguiente texto:
 "${transcription}"
@@ -72,7 +77,7 @@ Responde SOLO con un JSON con estos campos:
 `;
         break;
 
-      case 'CREATE_BUDGET':
+      case "CREATE_BUDGET":
         prompt = `
 Extrae los datos de presupuesto del siguiente texto:
 "${transcription}"
@@ -97,39 +102,41 @@ Responde SOLO con un JSON con estos campos:
       const result = JSON.parse(response);
       const confidence = result.confidence || 0.8;
       delete result.confidence;
-      
+
       return {
         data: result,
-        confidence
+        confidence,
       };
     } catch (error) {
-      console.error('Error extracting data:', error);
+      console.error("Error extracting data:", error);
       return { data: {}, confidence: 0 };
     }
   }
 
   private async callOpenAI(prompt: string): Promise<string> {
     const fullPrompt = `Eres un asistente especializado en finanzas personales. Responde siempre con JSON válido.\n\n${prompt}`;
-    
+
     const response = await fetch(this.apiUrl, {
-      method: 'POST',
+      method: "POST",
       headers: {
-        'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`,
-        'Content-Type': 'application/json',
+        Authorization: `Bearer ${this.apiKey}`,
+        "Content-Type": "application/json",
       },
       body: JSON.stringify({
-        model: 'gpt-3.5-turbo-instruct',
+        model: "gpt-4.1-nano",
         prompt: fullPrompt,
         temperature: 0.3,
-        max_tokens: 400
+        max_tokens: 400,
       }),
     });
 
     if (!response.ok) {
-      throw new Error(`OpenAI API error: ${response.status} ${response.statusText}`);
+      throw new Error(
+        `OpenAI API error: ${response.status} ${response.statusText}`
+      );
     }
 
     const result = await response.json();
-    return result.choices[0]?.text?.trim() || '{}';
+    return result.choices[0]?.text?.trim() || "{}";
   }
-} 
+}

src/features/ai-agents/infrastructure/adapters/openrouter-llm.adapter.ts

@@ -0,0 +1,147 @@
+import { ILLMService } from "../../domain/ports/transcription.port";
+
+export class OpenRouterLLMAdapter implements ILLMService {
+  private apiKey: string;
+  private apiUrl = 'https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions';
+
+  constructor(apiKey: string) {
+    this.apiKey = apiKey;
+  }
+
+  async classifyIntent(transcription: string): Promise<{ intent: string; confidence: number }> {
+    const prompt = `
+Analiza el siguiente texto y determina la intención del usuario. Las opciones son:
+- CREATE_TRANSACTION: Para crear gastos o ingresos
+- CREATE_GOAL: Para crear metas de ahorro
+- CREATE_BUDGET: Para crear presupuestos
+- UNKNOWN: Si no es claro
+
+Texto: "${transcription}"
+
+Responde SOLO con un JSON en este formato:
+{"intent": "CREATE_TRANSACTION", "confidence": 0.95}
+`;
+
+    try {
+      const response = await this.callOpenRouter(prompt);
+      const result = JSON.parse(response);
+      return {
+        intent: result.intent || 'UNKNOWN',
+        confidence: result.confidence || 0.5
+      };
+    } catch (error) {
+      console.error('Error classifying intent:', error);
+      return { intent: 'UNKNOWN', confidence: 0 };
+    }
+  }
+
+  async extractData(transcription: string, intent: string): Promise<{ data: Record<string, any>; confidence: number }> {
+    let prompt = 'category_id=1,comida;2,viajes;3,education;4,otro\n';
+
+    switch (intent) {
+      case 'CREATE_TRANSACTION':
+        prompt = `
+Extrae los datos de transacción del siguiente texto:
+"${transcription}"
+
+Responde SOLO con un JSON con estos campos:
+{
+  "amount": número,
+  "type": "INCOME" o "EXPENSE",
+  "description": "descripción",
+  "category_id": "nombre de categoría si se menciona",
+  "payment_method": "método de pago si se menciona",
+  "confidence": 0.0-1.0
+}
+`;
+        break;
+
+      case 'CREATE_GOAL':
+        prompt = `
+Extrae los datos de meta de ahorro del siguiente texto:
+"${transcription}"
+
+Responde SOLO con un JSON con estos campos:
+{
+  "name": "nombre de la meta",
+  "target_amount": número,
+  "end_date": "fecha en formato ISO si se menciona",
+  "contribution_amount": número si se menciona,
+  "confidence": 0.0-1.0
+}
+`;
+        break;
+
+      case 'CREATE_BUDGET':
+        prompt = `
+Extrae los datos de presupuesto del siguiente texto:
+"${transcription}"
+
+Responde SOLO con un JSON con estos campos:
+{
+  "limit_amount": número,
+  "category": "nombre de categoría",
+  "month": "mes/año si se menciona",
+  "confidence": 0.0-1.0,
+  "category_id": id de la categoria segun corresponda
+}
+`;
+        break;
+
+      default:
+        return { data: {}, confidence: 0 };
+    }
+
+    try {
+      const response = await this.callOpenRouter(prompt);
+      const result = JSON.parse(response);
+      const confidence = result.confidence || 0.8;
+      delete result.confidence;
+
+      return {
+        data: result,
+        confidence
+      };
+    } catch (error) {
+      console.error('Error extracting data:', error);
+      return { data: {}, confidence: 0 };
+    }
+  }
+
+  private async callOpenRouter(prompt: string): Promise<string> {
+    const systemPrompt = 'Eres un asistente especializado en finanzas personales. Responde siempre con JSON válido.';
+
+    const response = await fetch(this.apiUrl, {
+      method: 'POST',
+      headers: {
+        'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`,
+        'Content-Type': 'application/json',
+        'HTTP-Referer': 'https://foppy.app', // Optional: your app URL
+        'X-Title': 'Foppy Finance Assistant', // Optional: your app name
+      },
+      body: JSON.stringify({
+        model: 'x-ai/grok-4.1-fast:free', // Free Grok model from X.AI
+        messages: [
+          {
+            role: 'system',
+            content: systemPrompt
+          },
+          {
+            role: 'user',
+            content: prompt
+          }
+        ],
+        temperature: 0.3,
+        max_tokens: 400
+      }),
+    });
+
+    if (!response.ok) {
+      const errorText = await response.text();
+      throw new Error(`OpenRouter API error: ${response.status} ${response.statusText} - ${errorText}`);
+    }
+
+    const result = await response.json();
+    return result.choices[0]?.message?.content?.trim() || '{}';
+  }
+}