Implementación inicial de Nucleo Whisper

- Configurado proyecto Nuxt 4 con PWA
- Integrado OpenAI Whisper API para transcripción de audio
- Implementada captura de audio desde navegador
- Creada UI con grabación y visualización de transcripciones
- Configurado Authentik Proxy para autenticación
- Setup de Docker y Gitea Actions para despliegue

nuxt4/server/api/whisper/transcribe.post.ts

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+import { FormData } from 'formdata-node'
+
+export default defineEventHandler(async (event) => {
+  try {
+    // Verificar autenticación mediante headers de Authentik
+    const headers = getRequestHeaders(event)
+    const username = headers['x-authentik-username']
+
+    if (!username) {
+      throw createError({
+        statusCode: 401,
+        message: 'No autenticado'
+      })
+    }
+
+    // Obtener la API key de OpenAI desde las variables de entorno
+    const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY
+    if (!apiKey) {
+      throw createError({
+        statusCode: 500,
+        message: 'API Key de OpenAI no configurada'
+      })
+    }
+
+    // Leer el archivo de audio del request
+    const form = await readMultipartFormData(event)
+    if (!form || form.length === 0) {
+      throw createError({
+        statusCode: 400,
+        message: 'No se recibió ningún archivo de audio'
+      })
+    }
+
+    // Encontrar el archivo de audio
+    const audioFile = form.find(part => part.name === 'file')
+    if (!audioFile) {
+      throw createError({
+        statusCode: 400,
+        message: 'No se encontró el archivo de audio en el formulario'
+      })
+    }
+
+    // Obtener parámetros opcionales
+    const languageParam = form.find(part => part.name === 'language')
+    const promptParam = form.find(part => part.name === 'prompt')
+
+    const language = languageParam?.data.toString() || 'es'
+    const prompt = promptParam?.data.toString()
+
+    // Crear FormData para enviar a OpenAI
+    const formData = new FormData()
+
+    // Crear un Blob desde el buffer
+    const blob = new Blob([audioFile.data], {
+      type: audioFile.type || 'audio/webm'
+    })
+
+    formData.append('file', blob, audioFile.filename || 'audio.webm')
+    formData.append('model', 'whisper-1')
+    formData.append('language', language)
+
+    if (prompt) {
+      formData.append('prompt', prompt)
+    }
+
+    // Enviar a OpenAI Whisper API
+    const response = await fetch('https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions', {
+      method: 'POST',
+      headers: {
+        'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
+      },
+      body: formData as any
+    })
+
+    if (!response.ok) {
+      const errorData = await response.text()
+      console.error('Error de OpenAI:', errorData)
+      throw createError({
+        statusCode: response.status,
+        message: `Error de OpenAI Whisper: ${response.statusText}`
+      })
+    }
+
+    const result = await response.json()
+
+    // Log para auditoría
+    console.log(`[Whisper] Transcripción exitosa para usuario: ${username}`)
+
+    return {
+      success: true,
+      transcription: result.text,
+      user: username
+    }
+  } catch (error: any) {
+    console.error('[Whisper] Error:', error)
+
+    if (error.statusCode) {
+      throw error
+    }
+
+    throw createError({
+      statusCode: 500,
+      message: error.message || 'Error al procesar la transcripción'
+    })
+  }
+})