ai_private_workspace
Aplicación de escritorio local-first para RAG offline sobre proyectos personales o corporativos. Analiza código, documentos y configuraciones sin subir datos a la nube. Compatible con macOS y Windows.
Ficha actualizada 28 sept 2026, 8:44 · upstream 28 sept 2026, 8:41 · release v0.7.10
Qué es ai_private_workspace
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
AI Private Workspace es una aplicación de escritorio diseñada para realizar análisis semántico local sobre repositorios de código, documentación y archivos de configuración. Funciona completamente offline utilizando modelos locales como llama.cpp o Ollama, garantizando que ningún dato salga del equipo del usuario.
La herramienta construye un índice privado de los archivos seleccionados y permite hacer preguntas naturales sobre el contenido, obteniendo respuestas fundamentadas con citas a los archivos originales. Incluye capacidades avanzadas de mapeo de proyectos, detección de riesgos, análisis de flujos de despliegue y seguimiento de cambios históricos.
El sistema soporta más de 30 lenguajes de programación, documentos (PDF, Word, Markdown), hojas de cálculo, diagramas y archivos de infraestructura. Respetando .gitignore para excluir dependencias, cachés y secretos. La aplicación es compatible con licencias Apache 2.0 y sigue prácticas de OpenSSF.
- Analizar repositorios heredados sin comprometer confidencialidad bajo NDA
- Documentación automática de proyectos desconocidos con fuentes verificables
- Auditoría de seguridad identificando riesgos en código y configuraciones
- Mapeo de arquitectura para entender dependencias entre servicios y módulos
- 100% offline: funciona sin internet tras descarga inicial de modelos
- Respuestas con fuentes: cada respuesta incluye enlaces a archivos originales
- Soporte nativo para Ollama o llama.cpp sin instalaciones adicionales
- Lectura de 30+ lenguajes y múltiples formatos (PDF, Word, CSV, etc.)
- Mapeo automático de proyectos con detección de riesgos y flujos de despliegue
- No soporta imágenes sin OCR ni archivos antiguos (.doc, .xls, .vsdx)
- Requiere modelos locales descargados (varios GB) para funcionamiento
- No ejecuta comandos ni modifica archivos del proyecto automáticamente
- En entornos MDM corporativos puede requerir firma y notariado
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Descargar binarios oficiales desde GitHub releases. En macOS, arrastrar a Applications y ejecutar xattr -cr para quitar advertencias de seguridad. Windows: hacer clic en More info → Run anyway si SmartScreen bloquea. Configurar ruta a Ollama opcional o usar llama.cpp incluido. Asegurar 8GB RAM mínimo y espacio suficiente para modelos locales.
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.