Punto de acceso estandarizado, directo y sin llave para modelos de lenguaje (LLM), investigadores, desarrolladores y agentes autónomos que deseen consultar todo el corpus textual, documentos oficiales y 222 documentos probatorios del expediente SEM-26-003.
Devuelve el texto bruto y estructurado de todas las páginas del sitio, las 12 cartas fundamentales, los análisis ecológicos, la encuesta ciudadana y los metadatos de gobernanza (+46.000 palabras).
curl -s https://williamguindon.me/api/v1/corpus.json | jq '.statistics'
Conjunto de datos oficial estructurado y listo para aprendizaje automático, ajustes, evaluaciones comparativas y canalizaciones RAG, distribuido en el centro Hugging Face.
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Williesssss/sem-26-003")
Índice exhaustivo de los 222 elementos del archivo SEM-26-003: BAPE 371 informes, mapas GIS, datos del satélite Sentinel-2 NDVI, pruebas de pozos y coincidencias con sus URL de archivos de Internet y hashes SHA-256.
curl -s https://williamguindon.me/api/v1/documents.json | jq '.total_documents'
Estado vivo de la presentación del SEM-26-003 a la Secretaría del CCE (ACEUM), indicadores de cumplimiento y cuenta regresiva para la fecha límite del 16 de octubre de 2026.
curl -s https://williamguindon.me/status.json | jq '.determination'
Archivos que cumplen con los estándares de llmstxt.org y se pueden inyectar directamente en las ventanas contextuales de los modelos de IA (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5 Pro, Llama 3). ↗
curl -s https://williamguindon.me/llms-full.txt | head -n 25
import urllib.request
import json
# Option A : Chargement direct du corpus complet via l'API REST
url = "https://williamguindon.me/api/v1/corpus.json"
req = urllib.request.Request(url, headers={"User-Agent": "AIAgent/1.0"})
with urllib.request.urlopen(req) as response:
corpus = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
print(f"Pages indexées : {corpus['statistics']['total_pages']}")
print(f"Nombre total de mots : {corpus['statistics']['total_words']}")
# Recherche plein texte instantanée dans toutes les pages
query = "cadmium"
matching_pages = [
page for page in corpus["site_pages"]
if query.lower() in page["full_text"].lower()
]
print(f"Pages mentionnant '{query}' : {len(matching_pages)}")
# Option B : Chargement via Hugging Face Datasets
# from datasets import load_dataset
# dataset = load_dataset("Williesssss/sem-26-003")
El uso de esta API pública y de datos abiertos se rige por la licencia Creative Commons CC BY-NC-ND 4.0, así como por el Charter 03 (Ética de la IA y control humano) y el Charter 12 (Protección del archivo). Se autoriza la indexación, la síntesis fáctica y la cita con mención de la fuente oficial: William Guindon (https://williamguindon.me/ — Archivo CCE (Comisión para la Cooperación Ambiental) SEM-26-003). ↗ ↗ ↗