Finance-Guru
Finance-Guru es un motor de oficina familiar auto-alojado que combina calculadoras financieras en Python con validación estricta (Pydantic), un ledger privado en SQLite y agentes especializados para Claude Code o Codex.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 17:13 · upstream 24 sept 2026, 16:55 · release v2.4.0
Qué es Finance-Guru
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Finance-Guru actúa como un sistema operativo para cuentas de corretaje, separando deliberadamente la capacidad de juicio de los agentes de IA del cálculo aritmético. Utiliza una arquitectura 'guardrails fail-closed' donde las acciones irreversibles pasan por validaciones en Python con tests, bloqueándose si faltan inputs críticos como el NAV o tasas de margen. Cada número reportado proviene de un calculador CLI ejecutado localmente, no de la memoria del modelo.
El sistema opera sobre una instancia privada fuera del repositorio, almacenando datos sensibles en SQLite y evitando sincronización automática con nubes públicas. La capa de integración (`src/integrations/`) sincroniza datos de brokers como SnapTrade y SimpleFIN solo cuando se autoriza explícitamente, leyendo credenciales locales. Los archivos rastreados describen comportamientos y nunca contienen valores personales.
Para los agentes, el repositorio ofrece una suite de 20 CLIs con más de 1100 pruebas que cubren un 80% del código. Los skills y especialistas en `.claude/` orquestan estas herramientas para generar análisis de riesgo, optimización de carteras o auditoría de tickets, siempre citando la fuente de datos y la fecha de ejecución.
- Cálculo de métricas de riesgo (VaR, CVaR, Sharpe) para acciones específicas contra benchmarks.
- Auditoría automática de tickets de compra contra límites de concentración y cobertura de margen.
- Sincronización segura de datos de brokers a una base de datos SQLite local privada.
- Análisis de correlación y optimización de carteras con validación matemática estricta.
- Generación de informes financieros con fuentes verificables y descargos de responsabilidad educativos.
- Cálculos en Python tipado (Pydantic) separados de los LLMs para evitar alucinaciones numéricas.
- Datos privados locales en SQLite, sin envío automático a la nube para información sensible.
- Guardrails fall-closed que bloquean operaciones si faltan datos críticos como NAV o tasas.
- Suite de 20 CLIs con más de 1100 tests y un gate de cobertura del 80%.
- Licencia AGPL-3.0, permitiendo uso y modificación en entornos open source.
- Arquitectura 'local-first' que permite análisis de mercado sin depender de APIs externas.
- No incluye Dockerfile ni Compose nativo para despliegue contenedorizado inmediato.
- Requiere Python 3.12 o superior y el gestor de paquetes uv instalado.
- La sincronización de datos depende de credenciales configuradas manualmente en .env.
- Los agentes requieren configuración inicial manual en la carpeta .claude/ del instance.
- No soporta un solo clic (one-click install) sin ejecución previa de comandos CLI.
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.
Instalar uv y Python 3.12+. Clonar repositorio y ejecutar 'uv run python -m src.cli.instance_init ~/finance-guru-data --repo .'. Configurar credenciales en el instance (no en repo). Usar hooks de pre-push para escaneo de secretos. Ejecutar 'refresh_all' para sincronizar datos de brokers. Verificar que FIN_GURU_DATA_ROOT apunte a la instancia privada.
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.