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GITHUB · ANALIZADO

TimeTracker

Aplicación auto-alojada de seguimiento de tiempo y facturación para freelancers y equipos. Alternativa open source a Toggl/Clockify con soporte Docker, Python/Flask y generación de PDFs/e-facturas Peppol.

Ficha actualizada 27 sept 2026, 6:53 · upstream 27 sept 2026, 5:33 · release v5.17.2

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
00

Qué es TimeTracker

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

TimeTracker es una solución web auto-alojada diseñada para freelancers, equipos y empresas que requieren gestión profesional del tiempo con control total sobre los datos. Utiliza Python 3.11+ con Flask en el backend y PostgreSQL como base de datos principal, ofreciendo una arquitectura robusta y escalable. La interfaz frontend está construida con HTML5, JavaScript y Tailwind CSS, garantizando una experiencia de usuario moderna y responsiva.

Destaca por sus capacidades avanzadas de facturación, incluyendo soporte para Peppol e-invoicing y Factur-X/ZUGFeRD, así como integraciones con Gmail, Outlook y sistemas de nómina como Gusto o ADP. Además, permite la sincronización de correos electrónicos con clientes y la gestión de gastos, posicionándose como una herramienta integral para la productividad y la administración financiera.

La aplicación soporta despliegue mediante Docker y Docker Compose, facilitando su instalación en servidores VPS, NAS (QNAP/Synology) o entornos cloud gestionados. Incluye soporte para telemetría con OpenTelemetry y monitoreo de errores opcional vía Sentry, adaptándose tanto a entornos de producción como de desarrollo local.

CASOS DE USO
  • Seguimiento de horas facturables para freelancers
  • Gestión de proyectos y productividad en equipos pequeños
  • Generación automática de facturas PDF y e-facturas Peppol
  • Sincronización de correos electrónicos con clientes (CRM)
PUNTOS DESTACADOS
  • Soporte nativo para facturación electrónica Peppol y Factur-X
  • Arquitectura basada en contenedores Docker con Nginx y Gunicorn
  • Integración de IA vía OrcaRouter para asistencia inteligente
  • Sincronización bidireccional con Gmail, Outlook y sistemas de nómina
  • Gestión completa de gastos y plantillas de nómina exportables
PRECAUCIONES
  • Requiere conocimientos de Docker para despliegue en producción
  • Algunas integraciones externas necesitan claves API propias
  • Opción de pago disponible para ocultar prompts de donación
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

DashboardLoginProfileProjectsTasksKanban BoardLog TimeTime Entry Templates
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO30 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Se recomienda usar docker-compose para orquestación. El puerto 8080 es el principal del backend y 3000 del frontend. Configurar Nginx como proxy inverso para HTTPS. Variables de entorno críticas incluyen BASE_URL y DB_PASSWORD. Asegurar que PostgreSQL esté disponible antes de iniciar la aplicación.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Node.jsPython
SERVICIOS
PostgreSQLRedis
BASES DE DATOS
PostgreSQLRedis
PUERTOS
8080114343000909080443
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.