a-eye
Herramienta auto-alojada de inteligencia artificial para gestión fotográfica. Utiliza modelos locales vía Ollama para describir, etiquetar y buscar imágenes sin depender de la nube. Incluye detección de calidad, escritura XMP y búsqueda semántica.
Ficha actualizada 18 sept 2026, 20:59 · upstream 5 abr 2026, 8:11 · release sin release detectada
Qué es a-eye
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
a-eye es una aplicación web auto-alojada que integra modelos de visión local para análisis fotográfico sin enviar datos a la nube. Se basa en un stack tecnológico que incluye React para el frontend, Node.js y FastAPI (Python) para el backend. La arquitectura permite conectar con instancias de Ollama externas o locales, facilitando una infraestructura flexible donde el motor de IA puede residir en cualquier nodo accesible por red.
- Gestión automatizada de bibliotecas fotográficas personales sin intervención manual
- Triaje eficiente de descargas masivas desde dispositivos móviles o pantallazos
- Búsqueda semántica de imágenes mediante descripciones en lenguaje natural
- Enriquecimiento de metadatos XMP para compatibilidad con Lightroom o Immich
- Auditoría de calidad visual detectando borrosidad o errores de composición
- Procesamiento seguro en modo catálogo sin modificar archivos originales
- Ejecución local completa sin dependencia de servicios en la nube
- Arquitectura desacoplada que permite Ollama en servidor distinto al frontend
- Generación y escritura nativa de archivos XMP sidecar para ecosistema profesional
- Modo catálogo automático detectando montaje read-only del volumen de fotos
- Autenticación con tokens HMAC-SHA256 y protección contra inyecciones SQL/XSS
- Rendimiento significativamente lento en procesadores CPU sin aceleración GPU
- Requiere configuración manual de Ollama para aceptar conexiones externas (0.0.0.0)
- Dependencia crítica de la disponibilidad del servicio Ollama externo o local
- No incluye interfaz gráfica nativa, requiere navegador web para acceso
- Escalabilidad limitada a entornos domésticos o pequeños laboratorios
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue recomendado con Docker Compose. Configurar OLLAMA_HOST apuntando al servidor de IA (ej. http://192.168.1.100:11434). Asegurar que el volumen /photos tenga permisos correctos (PUID/PGID) y montar /app/data para persistencia. Usar modo read-only en /photos para operación segura sin escritura directa.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.