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## Título (Headline)
Investigador en Semántica de Lenguajes | Creador de GraphLang (22.5x Semantic Compression) | Arquitecto de Software | 6+ años construyendo sistemas escalables
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## Acerca de (About)
Durante los últimos 6 años he trabajado en la intersección entre la ingeniería de software y la investigación académica, enfocado en cómo las máquinas entienden el código.
Mi trabajo más reciente ha sido el desarrollo de GraphLang, un kernel semántico universal que descubrí tras procesar más de 10 millones de funciones en 13 lenguajes de programación. Los resultados son públicos y verificables:
🔹 22.5x de compresión estructural: Reduje 33,387 nodos sintácticos a solo 12 patrones semánticos universales.
🔹 97% de equivalencia cross-language: Python, Java, JavaScript, Rust, Go, Zig, Kotlin, Ruby, PHP, TypeScript, C# y C/C++ comparten la misma lógica subyacente.
🔹 Cero errores en benchmarks de 10M de funciones.
Actualmente, combino mi faceta de investigador (autor del paper en ArXiv y de la especificación formal BSL 1.1) con el desarrollo de soluciones empresariales que permiten a las empresas auditar, traducir y optimizar su código legacy a escala industrial.
Apasionado por la teoría de lenguajes, los sistemas distribuidos y la propiedad intelectual en el entorno open-source.
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## Experiencia
**Cargo**: Investigador Principal & Arquitecto de Software
**Empresa**: Autónomo / Argaña Labs
**Periodo**: 2020 - Actualidad · 6 años
Logros:
· Diseño e implementación de GraphLang: Desarrollé un sistema de normalización semántica que unifica 13 lenguajes de programación en un grafo de intención de solo 12 nodos, logrando una compresión de datos del 22.5x sin pérdida de información.
· Benchmarking a Escala Industrial: Lideré el procesamiento y validación de más de 10 millones de funciones, garantizando una cobertura del 100% en 11 lenguajes (Rust, Go, Zig, Kotlin, PHP, Ruby, Python, Java, JS, TS y C#) y un 93% en C/C++.
· Estrategia de Protección Legal y Comercial: Estructuré el modelo de negocio bajo licencia BSL 1.1 y Trade Secrets (DTSA), protegiendo el "know-how" del normalizador y el dataset de 228K funciones encriptadas, permitiendo la adopción masiva open-source mientras se monetiza el uso empresarial.
· Investigación Académica Aplicada: Autor del paper técnico publicado en ArXiv y de la SPEC.md congelada, sirviendo como "Prior Art" para blindar el descubrimiento frente a patentes de terceros.
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## Formación
Investigación en Ingeniería de Software / Lenguajes de Programación
2 años
Especialización en análisis de AST (Abstract Syntax Trees), teoría de compiladores y semántica formal de lenguajes. Mi línea de investigación se centra en la reducción de la complejidad sintáctica para mejorar la eficiencia de los sistemas de IA y el análisis estático de código.
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## Post para LinkedIn (copiar y pegar)
📄 ¿Y si el 97% del código en Python, Java y Rust fuera el mismo?
Tras 6 años de trabajo y el análisis de 10 millones de funciones, he publicado los resultados de GraphLang, un kernel semántico que reduce la complejidad sintáctica de 13 lenguajes a solo 12 patrones de intención.
Los números son fríos y públicos:
✅ 22.5x de compresión estructural.
✅ 100% de cobertura en 11 lenguajes.
✅ 0 errores en benchmarks masivos.
Esto no es un "producto mágico", es un descubrimiento empírico sobre cómo los humanos y las máquinas entienden la lógica. La especificación está abierta para la comunidad en GitHub.
Si trabajas con código legacy, IA generativa o sistemas críticos, creo que esto puede interesarte. ¿Alguien más ha visto patrones similares en sus análisis?
#GraphLang #SemanticCompression #SoftwareEngineering #AI #Rust #Go #Python #Research
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