feat: add Python core and infra functions — PWA, geocoding, POI matching

Nuevas funciones Python: build_guide_prompt, generate_pwa_manifest,
generate_service_worker, match_pois_to_interests (core), nominatim_reverse_geocode,
ollama_chat, overpass_nearby_pois (infra). Incluye tests unitarios.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

python/functions/infra/ollama_chat.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+---
+name: ollama_chat
+kind: function
+lang: py
+domain: infra
+version: "1.0.0"
+purity: impure
+signature: "def ollama_chat(messages: list[dict], model: str = 'llama3.1:8b', base_url: str = 'http://localhost:11434', temperature: float = 0.7, max_tokens: int = 1024) -> dict"
+description: "Envía una solicitud de chat completion a Ollama (API local compatible con OpenAI). Retorna el contenido generado junto a métricas de duración y tokens."
+tags: [ollama, llm, chat, inference, local-ai, http]
+uses_functions: []
+uses_types: []
+returns: []
+returns_optional: false
+error_type: "error_go_core"
+imports: [json, urllib.request, urllib.error]
+params:
+  - name: messages
+    desc: "Lista de mensajes de la conversación. Cada mensaje es un dict con 'role' (system|user|assistant) y 'content' (texto del mensaje)."
+  - name: model
+    desc: "Nombre del modelo Ollama a usar (ej: llama3.1:8b, mistral:7b, codellama:13b)."
+  - name: base_url
+    desc: "URL base de la instancia Ollama local. Por defecto http://localhost:11434."
+  - name: temperature
+    desc: "Temperatura de generación entre 0.0 (determinista) y 1.0 (creativo). Por defecto 0.7."
+  - name: max_tokens
+    desc: "Número máximo de tokens a generar en la respuesta. Por defecto 1024."
+output: "Dict con 'content' (texto generado), 'model' (modelo usado), 'total_duration_ms' (duración total en milisegundos) y 'eval_count' (tokens generados)."
+tested: false
+tests: []
+test_file_path: ""
+file_path: "python/functions/infra/ollama_chat.py"
+---
+
+## Ejemplo
+
+```python
+resp = ollama_chat([
+    {"role": "system", "content": "Eres un guía turístico experto."},
+    {"role": "user", "content": "¿Qué puedo ver cerca del Museo del Prado?"}
+], model="llama3.1:8b")
+# {"content": "Cerca del Museo del Prado encontrarás...", "model": "llama3.1:8b", "total_duration_ms": 3200, "eval_count": 150}
+```
+
+## Notas
+
+Función impura: hace una solicitud HTTP POST a la API de Ollama. Solo usa stdlib Python (urllib.request, json) — sin dependencias externas.
+
+La generación de LLMs puede ser lenta; el timeout está fijo en 60 segundos. Para modelos grandes o respuestas largas, ajustar `max_tokens` o considerar streaming.
+
+Manejo de errores:
+- Connection refused → `RuntimeError("Ollama no está corriendo en {base_url}")`
+- HTTP error → `RuntimeError("Ollama retornó HTTP {code}: {reason}")`
+- Otros errores de red → `RuntimeError("Error de conexión con Ollama: {reason}")`
+
+El campo `total_duration` que retorna Ollama está en nanosegundos; se convierte a milisegundos para mayor legibilidad. El campo `eval_count` puede no estar presente en todas las versiones de Ollama (default 0).