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GITHUB · ANALIZADO

Omentir

Omentir es una plataforma open source de automatización de ventas en LinkedIn que permite encontrar prospectos cualificados, redactar mensajes contextuales y gestionar campañas a ritmo humano.

Ficha actualizada 24 sept 2026, 9:35 · upstream 24 sept 2026, 9:29 · release v0.1.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
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Qué es Omentir

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Omentir es un espacio de trabajo de ventas impulsado por IA diseñado para identificar prospectos cualificados en LinkedIn, redactar mensajes de outreach contextualizados y ejecutar campañas a ritmo humano. La plataforma permite gestionar respuestas y relaciones sin compartir credenciales de LinkedIn con terceros.

La arquitectura se basa en Next.js, React y Node.js, con soporte nativo para despliegue mediante Docker y Docker Compose. El repositorio comparte el mismo código base tanto para la versión alojada en la nube como para el autoalojamiento, diferenciándose mediante variables de entorno que desactivan autenticación, facturación y servicios exclusivos del hosting.

Para funcionar correctamente, requiere configuración previa de servicios externos: un proyecto de Firebase con Firestore, una cuenta de Unipile para gestión de cuentas de LinkedIn, y una clave API de Gemini o un proyecto de Vertex AI. El despliegue local utiliza Bun 1.3 o Docker en arquitecturas amd64 y arm64.

CASOS DE USO
  • Identificación de prospectos cualificados mediante búsqueda avanzada en LinkedIn sin exponer credenciales
  • Redacción de mensajes de outreach contextualizados utilizando modelos de IA (Gemini/Vertex)
  • Gestión de campañas de ventas a ritmo humano con control total sobre la ejecución
  • Integración con agentes de IA externos (Claude, ChatGPT, Grok) mediante protocolo MCP
  • Autoalojamiento para cumplir con normativas de privacidad y seguridad de datos
PUNTOS DESTACADOS
  • Soporte nativo para despliegue en contenedores Docker con docker-compose.yml
  • Integración MCP permitiendo conexión segura con agentes de IA sin compartir contraseñas
  • Arquitectura modular que permite autoalojamiento con servicios externos gestionados
  • Mecanismos de seguridad implementados: cookies HttpOnly, SameSite=Lax y validación de origen
  • Control total sobre el código fuente y la infraestructura de ejecución
PRECAUCIONES
  • Dependencia obligatoria de servicios externos (Firebase, Unipile, Gemini) que generan costes operativos
  • Requisito de configuración HTTPS para cualquier despliegue fuera de localhost
  • Necesidad de gestionar manualmente índices Firestore y reglas de seguridad
  • Limitación a un único workspace en modo local sin autenticación externa
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Despliegue recomendado con Docker Compose en puerto 3000. Configurar proxy inverso (Caddy/nginx) con HTTPS para accesos externos. Variables críticas: LOCAL_SESSION_SECRET (min 32 caracteres), LOCAL_APP_PASSWORD (min 12 caracteres), FIREBASE_PROJECT_ID, UNIPILE_DSN y GEMINI_API_KEY. Generar secretos criptográficos con openssl rand -base64 48. Activar automatización solo tras revisión de dry-run.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsReactNode.js
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
3000
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.