Acerca del proyecto
Una herramienta hecha para pensar en español.
es-ldmd nace de una observación cotidiana: la mayoría de herramientas técnicas asumen que pensamos en inglés. Este proyecto propone lo contrario.
La motivación
Diseñar el esquema de una base de datos es una tarea profundamente cognitiva: nombras entidades, defines reglas, modelas relaciones del mundo real. Hacerlo en un idioma que no es el tuyo añade una capa innecesaria de traducción mental que cuesta tiempo y, peor aún, claridad.
Existen lenguajes de modelado excelentes en inglés. Pero en aulas de ingeniería en universidades de Latinoamérica y España, en equipos pequeños que documentan APIs en español, en proyectos donde el negocio habla en castellano, esa fricción se acumula. es-ldmd es un experimento sencillo: ofrecer una sintaxis que se lea como pseudocódigo natural en español, sin renunciar al rigor de un lenguaje formal con análisis sintáctico y semántico.
Filosofía local-first
Cada decisión técnica del proyecto sigue un principio: tus datos son tuyos. No hay servidor que almacene tus esquemas. No hay base de datos remota a la que enviar tus modelos. El editor vive en tu navegador, persiste en localStorage y, si decides usar el asistente de IA, el modelo se descarga una sola vez y se ejecuta con WebGPU dentro de tu propio equipo.
Esto tiene implicaciones agradables: la herramienta sigue funcionando sin conexión, no depende de la disponibilidad de un servidor externo y no recolecta tus contenidos para entrenar nada. Los anuncios que pueda mostrar el sitio (Google AdSense, configurado con Consent Mode v2) son la única manera de sostener los costes de hosting sin pedirte una cuenta.
Qué incluye hoy
Editor con resaltado de sintaxis basado en Monaco.
Analizador léxico, sintáctico y semántico con mensajes en español.
Renderizado en tiempo real del diagrama entidad-relación.
Exportación a SQL (PostgreSQL/MySQL) e imagen del diagrama.
Asistente de IA opcional con WebLLM ejecutado en navegador.
Persistencia automática en almacenamiento local.
Stack tecnológico
El proyecto está construido con Next.js 16, React 19 y Mantine 8 para la interfaz; Monaco como editor; WebLLM para la inferencia de IA en el navegador; y un parser hecho a mano en TypeScript sin librerías externas para mantener el control total sobre los mensajes de error. Vitest cubre las pruebas y el despliegue corre sobre Docker en una infraestructura sencilla.
¿Cómo contribuir?
Cualquier comentario, reporte de error o sugerencia de palabra del lenguaje es valioso. Si encuentras una inconsistencia en la traducción, una expresión que se sentiría más natural de otra forma, o detectas un fallo en la generación de SQL, queremos saberlo. La forma más rápida es escribir desde la página de documentación o seguir las indicaciones del repositorio del proyecto.