docs: update README with modern architecture, uv and environment setup instructions

Author: rozen03

README.md

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-# dcubabot
+# DC-UBA Bot
 
-La idea de este repositorio es migrar desde el viejo repositorio las funcionalidades que tiene el bot de forma estructurada, prolija y segura. Muy pronto traeremos bardearmarto, tranquilos.
+Este repositorio contiene el código fuente del Bot Oficial de Telegram de los estudiantes del Departamento de Computación de la UBA. 
 
-Mientras seguimos la migración todos son libres de colaborar con pull requests.
+La arquitectura actual está basada en **Google Cloud Run** (Serverless), **FastAPI** para el manejo de webhooks, y **Python 3.11** empaquetado con **uv**.
 
-Para probar el bot en acción en Telegram es necesario crear un archivo `tokenz.py` que asigne a la variable `token` el token del bot con el que se desea hacer las pruebas.
+## 🛠️ Desarrollo Local
+
+El proyecto ya no utiliza `requirements.txt` clásico, sino que está modernizado con `uv` para instalaciones súper rápidas y reproducibles.
+
+Para instalar las dependencias y configurar el entorno:
+
+```bash
+# 1. Instalar uv (si no lo tenés)
+curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
+
+# 2. Sincronizar el entorno virtual (crea .venv y descarga todo)
+uv sync
+
+# 3. Activar el entorno virtual
+source .venv/bin/activate
+```
+
+Para probar el bot de manera local, es necesario configurar las variables de entorno de acceso (Telegram, Base de Datos, etc.):
 
-Para instalar las dependecias correr lo siguiente:
 ```bash
-$ pip3 install -r requirements.txt
+export TELEGRAM_BOT_TOKEN="TU_TOKEN_DE_PRUEBA"
+export WEBHOOK_URL="TU_URL_DE_NGROK_O_LOCAL"
+export DB_URL="postgresql://..."
+
+python main.py
 ```
+
+## ☁️ Deploy
+
+El deploy a producción está 100% automatizado mediante GitHub Actions y empaquetado en una imagen `distroless` ultra segura de Debian 12. 
+Al realizar un push o merge a la rama `main`, la infraestructura se compila y se despliega directamente en Google Cloud Run sin intervención manual.
+
+> **NOTA:** Las tareas programadas (como `/felizdia` o avisos de eventos) se ejecutan mediante invocaciones de Cloud Scheduler al script `cron.py` empaquetado como un Cloud Run Job.