¿Puedes construir Consensus con IA?

Construye la herramienta de consuelo más cercana y honesta inspirada en Consensus; no afirmes que reemplaza su ventaja estructural.
Usa exactamente este stack: Next.js 15 + TypeScript + SQLite + Playwright.
Objetivo principal: construir un espacio privado de búsqueda académica con IA que importe URLs o archivos proporcionados por el usuario, extraiga metadatos, permita tomar notas y busque en el corpus local.
Empieza desde una carpeta vacía y crea el proyecto completo y funcional.
Haz que el modo predeterminado sea de un solo usuario y privado.
Almacena los datos del usuario localmente, salvo que el objetivo principal requiera la base de datos self-hosted declarada.
No agregues analítica, telemetría, anuncios ni cuentas de terceros.
Coloca todos los secretos y credenciales externas en .env y proporciona .env.example.
Usa datos de ejemplo realistas, claramente etiquetados y fáciles de eliminar.
Implementa la interfaz pulida más pequeña que complete el flujo principal de principio a fin.
Incluye estados claros de vacío, carga, validación, éxito y error.
Agrega importación y exportación para que el usuario no quede atrapado en la aplicación.
Usa navegación accesible con teclado, etiquetas, estados de foco y contraste adecuado.
Valida las entradas no confiables y nunca registres secretos ni contenidos privados de archivos.
Excluye deliberadamente estas ventajas del producto de pago: confiabilidad de importación específica por editorial; escala del grafo de citas; bibliotecas de equipo y acceso institucional.
No simules integraciones, efectos de red, datos propietarios, calidad del modelo, cumplimiento ni afirmaciones de seguridad.
Cuando una API externa sea opcional, mantén la aplicación útil sin ella y explica el modo degradado.
Escribe pruebas unitarias enfocadas en el modelo de datos y el flujo de trabajo más importante.
Agrega una prueba de humo de extremo a extremo que demuestre que el flujo principal funciona.
Crea un README con configuración, permisos, arquitectura, ubicación de datos, respaldos y limitaciones.
Agrega scripts para instalación, desarrollo, pruebas, compilación y ejecución local con estilo de producción.
Ejecuta las pruebas y la compilación antes de terminar; luego corrige los errores en lugar de limitarte a describirlos.