¿Puedes construir Fathom con IA?

Construye un flujo personal de notas de llamadas para reemplazar Fathom. Requisitos:

- Una carpeta supervisada: coloco grabaciones de llamadas (m4a/mp3/mp4) en ~/Calls/inbox/; chokidar las detecta y un pipeline de Node procesa cada una.
- Transcribe con whisperX para obtener transcripciones con hablantes identificados y marcas de tiempo, o usa una API de Whisper alojada si hay una clave en .env.
- Resume con un LLM, cuya clave está en .env, usando plantillas en ./templates/*.md. La plantilla predeterminada produce un resumen de 5 viñetas, decisiones, tareas con responsables y preguntas abiertas. Elige la plantilla según el prefijo del nombre de archivo (sales-, 1on1-).
- Clips: cualquier línea de la transcripción puede convertirse en un momento para compartir; ffmpeg recorta 15 segundos a cada lado de la marca de tiempo y guarda el resultado en ~/Calls/clips/.
- Salida por llamada: ~/Calls/notes/YYYY-MM-DD-nombre.md, con el resumen arriba y la transcripción completa debajo de un separador.
- Una pequeña página web local, con Express y localhost, que liste las llamadas y permita buscar palabras clave en las transcripciones.
- Sin cuentas ni telemetría; el audio nunca sale de mi máquina, salvo que opte por la API alojada.
- Fuera de alcance: un bot que se una a reuniones, captura automática desde el calendario, sincronización con CRM y bibliotecas de equipo. Yo grabo con mi app de reuniones o el sistema operativo y coloco el archivo en la carpeta.
- README: dependencias, claves y cómo capturar el audio del sistema en macOS.