annona
Plataforma self-hosted para seguimiento de estudio y simulación de entrevistas con IA. Convierte datos de sesiones de estudio en planes de práctica personalizados mediante algoritmos de decisión explicables. Arquitectura Spring Boot + React bajo licencia AGPL-3.0.
Ficha actualizada 26 sept 2026, 2:08 · upstream 26 sept 2026, 2:06 · release sin release detectada
Qué es annona
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
annona es una plataforma auto-alojada diseñada para cerrar el ciclo entre la adquisición de conocimientos y la evaluación práctica mediante simulaciones de entrevista impulsadas por IA. El sistema registra automáticamente las sesiones de estudio ("自习室") y utiliza esos datos como base para generar preguntas y planes de entrenamiento personalizados.
- Registro automático de sesiones de estudio con métricas de duración y completitud
- Generación dinámica de preguntas de entrevista basadas en el historial de aprendizaje
- Panel de decisión explicable que justifica por qué se asigna un tipo de pregunta hoy
- Gestión de planes de estudio personalizados según nivel de dominio detectado
- Algoritmos de decisión transparentes: cada plan incluye la justificación lógica del sistema
- Arquitectura BYOK (Bring Your Own Key): no incluye API Keys, el usuario gestiona sus credenciales
- Licencia AGPL-3.0 con código abierto y transparencia en las decisiones algorítmicas
- Diseño modular con SPIs para desacoplar lógica de negocio de dependencias externas
- Repositorio en fase P0: solo tiene esqueleto Spring Boot Initializr sin implementación real
- No incluye Dockerfiles ni archivos de composición; requiere configuración manual de PostgreSQL y Redis
- Falta implementación de los 16 paquetes de negocio planificados en la arquitectura objetivo
- Sin soporte nativo para Elasticsearch (requiere configuración manual si se desea usar)
- Pruebas de integración y E2E deben ejecutarse en CI o entorno de despliegue externo
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere PostgreSQL 16 con extensiones vector y citext, más Redis 7. No incluye Dockerfiles; los contenedores deben configurarse manualmente o usarse en CI. El frontend React necesita compilación separada. Para producción, configurar variables de entorno en .env con credenciales de IA propias.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.