civitas
Plataforma open-source de análisis político que agrega datos de fuentes gubernamentales estadounidenses para generar scorecards de transparencia sobre senadores, representantes, presidentes y jueces de la Corte Suprema. Ejecuta localmente en Raspberry Pi 5 sin llamadas a APIs cloud.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 15:06 · upstream 22 sept 2026, 13:46 · release llama-server-pi5-v1
Qué es civitas
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Civitas es una plataforma de inteligencia artificial/ML open source que agrupa datos de fuentes oficiales del gobierno estadounidense para generar scorecards unificados de transparencia sobre senadores, representantes de la Cámara, presidentes y jueces de la Corte Suprema. La plataforma incluye un Action Center que identifica temas cívicos trending mediante análisis de noticias, detecta automáticamente preocupaciones nacionales en curso como monitores rastreables, y construye líneas de tiempo de revisión anual.
La arquitectura consta de tres capas principales: backend FastAPI en puerto 8000, frontend Next.js en puerto 3000, y servidor llama.cpp con LFM2.5-1.2B-Instruct en puerto 8070. Todo el procesamiento se ejecuta localmente en Raspberry Pi 5 (16GB RAM) con NVMe SSD, sin GPUs cloud ni APIs de IA de terceros. Los datos nunca salen del dispositivo.
La plataforma utiliza SQLite y sqlite-vec para persistencia, con pipelines nocturnos automatizados vía APScheduler que procesan datos de Congress.gov, FEC API, GovInfo API, Senate.gov, Oyez/SCOTUS, BLS/BEA, entre otras fuentes. El scoring es determinista sin llamadas a LLM para la puntuación principal.
- Rastreo de representación política y transparencia gubernamental
- Análisis de votaciones legislativas y alineación partidaria
- Monitoreo de finanzas electorales y lobby político
- Generación de reportes anuales sobre presidentes y cortes supremas
- Visualización de discursos parlamentarios y posiciones ideológicas
- Ejecución completa local sin dependencia de APIs cloud o GPUs externas
- Pipelines nocturnos automatizados con APScheduler para procesamiento en masa
- Base de datos SQLite-vec para embeddings y clasificación determinista
- Licencia AGPL v3 garantizando código abierto y auditabilidad
- Soporte multi-fuente con 10+ APIs gubernamentales y RSS feeds
- Pipelines dependientes: si una fase falla, las siguientes no se ejecutan automáticamente
- Algunas funcionalidades LLM fueron removidas en julio 2026 tras auditorías de fiabilidad
- Limitaciones de rate-limiting en APIs externas (Congress 1.2 RPS, FEC 0.25 RPS)
- Requiere hardware específico: Raspberry Pi 5 con NVMe SSD para rendimiento óptimo
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue recomendado en Raspberry Pi 5 con 16GB RAM y NVMe SSD. Configurar PIPELINE_CACHE_TTL_HOURS según necesidades de almacenamiento. Monitorear ops_alerts.check_pipeline_staleness para detectar pipelines que no completan ejecuciones. Portos necesarios: 3000 (frontend), 8000 (backend API), 8070 (llama.cpp). No requiere GPU externa ni servicios cloud.
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.