smtp_send: conecta+envia+cierra en un paso via smtplib (TLS/STARTTLS/plain).
email_build_html: construye EmailMessagePy frozen dataclass con cuerpo HTML.
Solo stdlib Python: smtplib, email.mime. Tests con mock SMTP server threading.
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Añade 3 tipos Python (PDFDoc, PDFPage, PDFStyle) y 10 funciones Python
para construir PDFs con fpdf2 (builder fluent), fusionar PDFs con pypdf
y convertir HTML/Markdown a PDF via weasyprint (stub si no disponible).
Añade pdf_simple_report en Go como stub hasta que go-pdf/fpdf se integre.
- python/types/infra/: pdf_doc, pdf_page, pdf_style
- python/functions/infra/: pdf_create, pdf_add_page, pdf_add_text,
pdf_add_table, pdf_add_image, pdf_add_header_footer, pdf_from_html,
pdf_from_markdown, pdf_merge, pdf_save
- functions/infra/pdf_simple_report.go: stub Go con ReportSection/ReportTable
- 17 tests Python pasando (pytest)
- fpdf2 y pypdf añadidos via uv al venv Python
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Auto-create notebooks y sesiones en jupyter_exec (append y cell).
Auto-create en jupyter_write (append_code, append_markdown, batch).
Nuevos subcomandos cleanup y shutdown-all en jupyter_kernel.
README.md renombrado a README.txt para evitar error de parseo del indexer.
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Añade campos params y output al frontmatter YAML de las 506 funciones del registry.
Cada parámetro tiene descripción semántica (qué representa, unidades, rango típico)
y cada función describe qué produce su output. Permite a agentes razonar sobre
cadenas de composición (ej: prices → log_return → sharpe_ratio) sin leer código.
jupyter_discover: soporte multi-servidor, detección de modo colaborativo mejorada.
jupyter_write: operaciones batch (insert, edit, delete), manejo robusto de Y.js.
jupyter_exec: mejoras en ejecución directa al kernel.
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Evita bloquear el event loop asyncio ejecutando execute_cell (operación
síncrona con websocket) en un thread executor.
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Funciones Python para embeddings: carga/guardado de modelos, encoding de
texto, y almacenamiento/búsqueda vectorial con sqlite-vec y usearch.
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Conversión de operations.db a triples RDF y formato sigma.js, más
renderizado HTML standalone con dark theme y ForceAtlas2 layout.
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Funciones Python para interactuar con Jupyter Lab programáticamente:
descubrir instancias, leer/escribir celdas, ejecutar código y gestionar kernels.
Reemplazan MCP jupyter con API REST + WebSocket directa.
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Tres pipelines Python para gestionar operations.db en Metabase:
- metabase_add_ops_db: registra la operations.db de una app como database SQLite
- metabase_create_ops_dashboard: genera dashboard operativo con 14 cards (KPIs,
distribución, executions, assertions) para cualquier app
- metabase_fix_permissions: arregla SQLITE_READONLY_DIRECTORY haciendo chmod
777/666 sin chown (que se propaga al host via bind mount)
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Nueva función metabase_setup para setup inicial via API. Fix list_databases
que no extraía data del response wrapper. Pipeline init_metabase soporta
--mb-volumes para montar SQLite como volumen con fix de permisos automático.
Añadido .env a gitignore.
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Añade módulo Python con funciones para la API de Metabase en dominio infra.
Incluye cliente HTTP, auth, y CRUD de cards, dashboards y users.
Proyecto gestionado con uv (pyproject.toml).
egutierrez