App-Web de Recomendaciones de Ahorro con n8n y Supabase

App-Web de Recomendaciones de Ahorro con n8n y Supabase: un proyecto de lab10.ai

Como parte de un proyecto con Lab10.ai, desarrollé una aplicación web orientada a generar recomendaciones de ahorro. La arquitectura es sencilla pero efectiva: la interfaz, creada con Lovable, captura los datos del usuario y los envía directamente a una base de datos en Supabase. El cerebro de la operación reside en n8n, donde un flujo de trabajo se encarga de procesar esta información para estructurar y devolver consejos de ahorro personalizados.

No me gusta mucho Lovable. Si bien permite montar una interfaz funcional rápidamente, sentí una falta de control sobre el código, lo cual es un punto débil si quieres afinar detalles específicos o tener una estructura de código propia. Es una diferencia notable frente a la libertad que te da un editor como Visual Studio Code o Cursor, donde tienes dominio total. Al final, es una cuestión de gustos y prioridades en cada proyecto.

A pesar de eso, la combinación de n8n y Supabase es una belleza, demostraron ser las herramientas más sólidas del stack. La capacidad de Supabase para gestionar la base de datos y la de n8n para la lógica del backend son de primer nivel. Personalmente, para la codificación me quedo con Cursor; su entorno de trabajo me resulta más intuitivo. Sin duda, volvería a elegir este dúo para futuros proyectos.