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Guía — Wire-up multilingüe (Fase 55)

Cómo el toolkit pasa de “tener los proveedores instalados” a “los usa automáticamente”. Esta guía explica las 8 sub-fases de integración F55.1–F55.8 que conectan F50–F54 al resto del ecosistema.

El gap “portar vs. integrar”

Fases 50–54 portaron código limpio: writers de JWPUB y .jwlibrary, schemas organized-app en Pydantic, providers Omnilingual ASR y NLLB-200 translation. Cada uno con tests verdes.

Pero ningún módulo del toolkit los invocaba. Auditoría honesta: un grep -rn "models_organized\|NLLBProvider\|JwpubBuilder" --include="*.py" . fuera de tests/ arrojaba cero coincidencias. Los módulos vivían como islas.

F55 son los call sites: el factory de ASR aprende que existe Omnilingual; el CLI gana jw translate; el MCP expone una tool nueva; un agente compone NLLB con research_topic. Cada uno es pequeño (≤50 LOC), pero el efecto multiplicativo vuelve real la integración.

F55.1 — Routers automáticos por idioma + licencia

get_asr_provider(language=...)

from jw_core.audio.transcription import get_asr_provider

# El router consulta `languages_supported` de cada proveedor:
#   DeepgramProvider.languages_supported  = {"en", "es", "pt", ...}  (~16)
#   WhisperTurboProvider.languages_supported = {}  (autodetect)
#   OmnilingualProvider.languages_supported = {}  (1672 via runtime check)

provider = get_asr_provider(language="en")  # → DeepgramProvider (si API key)
provider = get_asr_provider(language="qu")  # → OmnilingualProvider (catch-all)
provider = get_asr_provider()               # → primer disponible de DEFAULT_ASR_CHAIN

Resolución (en orden):

  1. Explicit name o JW_ASR_PROVIDER env.
  2. Match por language: el primer proveedor cuya languages_supported cubra el idioma.
  3. Fallback: Omnilingual catch-all (cubre 1672).
  4. DEFAULT_ASR_CHAIN: ["deepgram", "whisper-turbo", "omnilingual"].

get_translation_provider(commercial=...)

from jw_core.translation_providers import get_translation_provider

# Uso personal / congregación
prov = get_translation_provider(source="es", target="en")  # → NLLB

# Deployment comercial
prov = get_translation_provider(source="es", target="en", commercial=True)
# raises TranslationError("No translation provider available")
# (NLLB excluido por is_commercial_safe=False)

commercial=True filtra estructuralmente a NLLB CC-BY-NC. Cuando añadas otro provider commercial-safe (DeepL, Claude, GPT-5) entrará al chain con is_commercial_safe=True y el caller seguirá siendo idéntico.

Por qué esto importa

Antes: agentes hardcodeaban DeepgramProvider() o WhisperTurboProvider(). Tenían que saber qué idioma cubre cada uno. Cualquier audio en quechua fallaba silenciosamente.

Ahora: un agente pasa language="qu" al factory y obtiene el mejor provider disponible sin saber nada de Omnilingual. La capacidad multilingüe se vuelve infraestructural, no incidental.

F55.2 — jw translate CLI + MCP tool

CLI

jw translate "Como dice Juan 3:16, Dios amó al mundo." \
    --from es \
    --to en
# ⚠ Using nllb-200 (CC-BY-NC; non-commercial only).
# As John 3:16 says, God loved the world.

Lee de stdin si no le pasas argumento (echo "..." | jw translate -s es -t en).

MCP tool

mcp.tools.translate_preserving_refs(
    text="Como dice Juan 3:16, Dios amó al mundo.",
    source="es",
    target="en",
)
# {"text": "As John 3:16 says, God loved the world.",
#  "source": "es", "target": "en",
#  "provider": "nllb-200", "commercial_safe": false}

Refactor del MCP existente

mcp.tools.transcribe_audio antes hardcodeaba el provider con provider="whisper_turbo". F55.2 lo refactoriza para usar get_asr_provider(provider_arg, language=language_arg). Mismo nombre de tool, comportamiento auto-routing.

F55.3 — jw library CLI

jw library inspect, re-export, from-notes exponen los writers de F52 como comandos. Caso de uso clave: agentes que escriben notas JSON producen .jwlibrary instalables en la app oficial.

Ver guía dedicada: jwlibrary-writer.md.

F55.4 — jw jwpub build CLI

jw jwpub se convirtió en sub-app. El comando jw jwpub <path> anterior ahora es jw jwpub inspect <path> — backward-compat ligeramente rota a cambio de jw jwpub build <folder> que empaqueta HTML+media como .jwpub vía el writer F50.

Ver guía dedicada: jwpub-writer.md.

F55.5 — IO de backup organized-app

from jw_core.integrations.organized_app import (
    parse_organized_backup,
    write_organized_backup,
)

# Leer un backup producido por la PWA
backup = parse_organized_backup("backup-2026-06-01.json")
print(len(backup.persons))                    # 87
print(backup.schedules[0].weekOf)             # "2026-06-01"
print(backup.user_field_service_reports[0]
      .report_data.bible_studies.monthly)     # 3

# Escribir un backup
write_organized_backup("export.json", backup)

El formato JSON usa dict indexado por UID para algunos colecciones (persons[uid] = PersonType) y arrays para otros (meeting_attendance: [...]). El parser normaliza ambos a listas Python; el writer reconstruye los dict indexed shapes que la PWA espera.

Pipeline cross-toolkit

organized-app PWA  ─── export backup ───►  toolkit (read)
toolkit (read)     ─── agentes/scripts ─►  modificación
toolkit (write)    ─── export backup ───►  organized-app PWA (import)

El toolkit pasa a ser un backend headless sobre los mismos datos que la PWA. Casos: notificaciones programáticas, validación de asignaciones, dashboards de servicio, sync con sistema de tickets internos.

F55.6 — Bridge MonthlyReport ↔ S-21

jw_core.ministry.field_report.MonthlyReport (aggregate local del toolkit) ↔ UserFieldServiceMonthlyReportType (formato organized-app post-2023).

from jw_core.ministry.organized_bridge import (
    to_organized_monthly_report,
    from_organized_monthly_report,
)

# Tu store SQLite local agregó las horas y studies
local_report = field_store.monthly_summary("2026-06")

# Convertir al formato que organized-app espera
organized = to_organized_monthly_report(
    local_report,
    person_uid="me",
    pioneer=False,       # publisher común; horas no se reportan
    shared_ministry=True,
    status="pending",
)

# El agente lo añade al backup y se sincroniza al PWA
backup.user_field_service_reports.append(organized)
write_organized_backup("export.json", backup)

Reglas post-2023 S-21 implementadas:

  • pioneer=False ⇒ hours.field_service.monthly = "0" (publishers no reportan horas).
  • pioneer=True ⇒ horas como string (formato JW legacy, evita float drift).
  • bible_studies.monthly viene del active_studies_max del aggregate local.

F55.7 — Agente cross_lingual_research

El killer feature multilingüe. Compone NLLB con research_topic:

import asyncio
from jw_agents.cross_lingual_research import cross_lingual_research

result = asyncio.run(cross_lingual_research(
    "día de Jehová",           # query en español
    user_language="es",
    corpus_language="E",       # MEPS, lo que research_topic acepta
    corpus_language_iso="en",  # ISO, lo que NLLB acepta
))

for finding in result.findings:
    print(finding.summary)           # traducido a español
    print(finding.excerpt)           # traducido a español
    print(finding.citation.url)      # URL inglesa intacta

Flujo interno

"día de Jehová"   (es)
       │
       │ NLLB translate (es→en) preservando refs
       ▼
"day of Jehovah"  (en)
       │
       │ research_topic(query=en, language="E")
       │ ↓ CDN search jw.org
       │ ↓ WOL article fetch
       │ ↓ extract Findings (summary, excerpt en inglés)
       ▼
[ Finding{summary="...", excerpt="See John 3:16."},
  Finding{summary="...", excerpt="..."} ]
       │
       │ Por cada finding:
       │   NLLB translate (en→es) preservando refs
       │   summary, excerpt → español; citation.url intacto
       ▼
[ Finding{summary="...(es)", excerpt="Véase Juan 3:16."},
  ... ]

Garantías

  • Las refs sobreviven ambas direcciones de traducción. El modelo nunca ve Juan 3:16 ni John 3:16 — solo <<REF:0>>.
  • El URL nunca se traduce. https://wol.jw.org/en/... queda igual.
  • El tracing (Fase 43) ve los tres pasos: translate_query, research_topic_steps, translate_findings.

Caso de uso real

Un publicador hispanohablante quiere investigar “Jeremías 25:32” en profundidad. Las herramientas de búsqueda en jw.org en español devuelven menos artículos que en inglés porque el corpus inglés es 2-3× más amplio. Con cross_lingual_research:

  1. Pregunta en español: “Qué dice Jeremías 25:32 sobre el día de Jehová”.
  2. Toolkit traduce a inglés, busca en el corpus inglés, encuentra 15 artículos relevantes.
  3. Excerpts traducidos de vuelta a español. Referencias bíblicas renderizadas como “Jeremías” (no “Jeremiah”).
  4. Publicador estudia en su idioma con corpus completo.

F55.8 — Broadcasting multilingüe

audio/broadcasting.transcribe_and_index_audio extiende el indexador de transmisiones (Fase 7-8) para:

  1. Audio sin VTT preexistente: la mayoría de transmisiones JW en idiomas minoritarios no se publican con subtítulos. El router F55.1 selecciona Omnilingual automáticamente y transcribe.
  2. Indexar cross-lingual: con translate_to="en", el transcript se traduce con NLLB antes de guardarlo en el índice — una asamblea en quechua se vuelve searchable en inglés.
from jw_core.audio.broadcasting import (
    BroadcastingIndex,
    transcribe_and_index_audio,
)

index = BroadcastingIndex()

# Asamblea de zona en Bolivia (Aymara)
transcribe_and_index_audio(
    index,
    "asamblea-aymara-2026.flac",
    video_id="asamblea-2026-ay",
    title="Asamblea de Zona 2026 — Bolivia",
    language="ay",          # → router escoge Omnilingual
    source_url="https://tv.jw.org/...",
    translate_to="es",      # transcript indexado en español
)

# Búsqueda full-text en español ahora encuentra contenido aymara
for hit in index.search("Jehová"):
    print(hit["language"], hit["text"][:80])
    # es  "[ayr_Latn->es] Jehová muy_pacha kachunchik..."

Tests F55

24 tests nuevos atravesando los 8 wire-up paths:

  • test_provider_routing.py (15): routers ASR + translation con mocks de is_available.
  • test_library_cli.py (3): jw library from-notes end-to-end con parse round-trip; inspect; re-export --script.
  • test_jwpub_build_cli.py (2): build folder → .jwpub → parse, empty-folder failure.
  • test_organized_backup_io.py (6): parse indexed-by-uid + array, round-trip file, write reconstructs indexed shapes, skip malformed rows, invalid file raises.
  • test_organized_bridge.py (5): pioneer/publisher hours rules, status override, shared_ministry, round-trip back to MonthlyReport.
  • test_cross_lingual_research.py (3): translation calls en orden correcto con _RecordingTranslator, warnings propagation, excerpt vacío skip.
  • test_broadcasting_multilingual.py (2): transcribe basic + transcribe con translate_to.

Total tras F55: 1887 tests passing en jw-core/jw-agents/jw-cli, zero regresión.

Composiciones a explorar (post-F55)

  • F55.7 + F55.4: cross-lingual research que empaqueta los findings como .jwpub en el idioma del usuario.
  • F55.3 + F55.6: agente que genera notas S-21 mensuales auto- rellenadas y produce un .jwlibrary con tag personalizado.
  • F55.8 + F55.1: pipeline cron de ingestar todas las transmisiones nuevas de tv.jw.org en idiomas minoritarios y normalizar a un idioma índice común.

Crédito

Esta fase no porta código externo. Es trabajo de integración interno. La arquitectura de provider routing está inspirada en el patrón ya existente de jw_core.audio.tts (F34 audio-premium).

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