La última vez que abrí un extracto bancario fue hace meses.
No porque no me importe mi dinero — sino porque tengo algo mejor que un banco: un agente que entiende cada transacción, proyecta mis impuestos al centavo, y optimiza mi portafolio mientras duermo.
Esto no es un prototipo. Es un sistema que uso todos los días. Y hoy lo estoy publicando como open source.
npx skills add broomva/finance-substrate
npx skills add broomva/wealth-management
npx skills add broomva/investment-management
El problema que nadie cuestiona
Todos los años, millones de personas hacemos lo mismo: descargamos PDFs de los bancos, abrimos extractos protegidos con contraseña, copiamos números a un Excel, llamamos al contador, y rezamos para que la declaración de renta salga bien.
Es un ritual. Nadie lo cuestiona porque siempre ha sido así.
Tu banco te genera un certificado tributario en PDF — protegido con tu cédula como contraseña — porque asume que eres tú quien lo va a abrir, leer, interpretar, y transcribir manualmente a un formulario del gobierno. En 2026.
Cada fuente financiera te da su propio formato. Davivienda tiene un formato. Skandia otro. Nu otro. La DIAN otro. Y tú, el humano, eres el middleware que integra todo.
¿Y si todo eso fuera innecesario?
Tres skills, tres capas
El sistema son tres skills de Claude Code que se apilan como capas. Todo corre en tu máquina. Tus datos financieros nunca salen de tu laptop.
finance-substrate — la base. Importa transacciones de Davivienda, Nu, Nequi, ARQ. Parsea certificados tributarios con un motor declarativo (11 bancos incluidos). Proyecta tu declaración de renta (Form 210) calibrada contra el borrador real de la DIAN.
wealth-management — las proyecciones. ¿Cuánto tendré en 20 años? ¿Cuánto necesito ahorrar para mi meta? Monte Carlo con 10,000 simulaciones, 7 escenarios de estrés (crisis 2008, COVID, devaluación del peso), probabilidad de éxito, tasa de retiro segura.
investment-management — las decisiones. Screening de acciones con filosofías probadas (Buffett, Dalio, Bogle, Marks). Scoring multi-dimensional. Backtesting contra datos históricos con 6 estrategias built-in. Datos de yfinance, CoinGecko, FRED y datos.gov.co.
Los tres se conectan con autoany para optimización autónoma — le dices "optimiza mi portafolio" y el agente ejecuta 50 variaciones de backtest, evoluciona los pesos, y te devuelve la mejor estrategia con el registro completo de qué intentó y por qué.
Por qué esto importa
La mayoría de la gente ve los LLMs como chatbots. Pero son controladores: observan un sistema, razonan sobre su estado, y ejecutan acciones para llevarlo a un objetivo.
Tu infraestructura financiera fue diseñada para humanos con calculadoras. Los bancos generan PDFs porque asumen que un humano los va a leer. La DIAN genera formularios porque asumen que un humano los va a llenar.
¿Y si el usuario final fuera un agente?
Un agente que lee cualquier formato. Que cruza 15 fuentes en segundos. Que proyecta escenarios fiscales instantáneamente. Que optimiza tu portafolio sin la volatilidad emocional del humano.
Los agentes financieros autónomos no son ciencia ficción. Son la siguiente capa de infraestructura. Y hoy puedes instalar uno.
Úsalo
# Instala los tres skills
npx skills add broomva/finance-substrate
npx skills add broomva/wealth-management
npx skills add broomva/investment-management
Todo es open source. Python 3.10+. Cero servicios de pago. Los datos que necesitas son tus certificados tributarios en PDF — los que te manda el banco cada año. El agente hace el resto.
Repos:
Pruébalos, rompe cosas, abre issues.
El mejor banco es el que no necesitas abrir.