HyCanvas
Plataforma de diseño nativa para IA, autohospedable y gratuita. Combina frontend Next.js con backend Go que integra motor de renderizado propio. Soporta múltiples tipos de documentos (presentaciones, video, whiteboards) y exportación a formatos abiertos (.hyc JSON).
Ficha actualizada 24 sept 2026, 4:20 · upstream 24 sept 2026, 4:00 · release v0.3.15
Qué es HyCanvas
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
HyCanvas es una plataforma de diseño nativa para IA, autohospedable y gratuita. Combina un frontend Next.js con un backend Go que integra un motor de renderizado propio. Soporta múltiples tipos de documentos (presentaciones, video, whiteboards) y exportación a formatos abiertos (.hyc JSON). Incluye capa AI vía API generativa y endpoint MCP para agentes.
La arquitectura es un monorepo con workspaces npm: frontend Next.js estático embebido en binario Go único (`dist/hycanvas`). El backend Go maneja REST API, WebSocket realtime y migraciones DB. Usa PostgreSQL como DB principal y Redis opcional. Soporta almacenamiento local o S3/MinIO con direct uploads.
El despliegue es simplificado: un solo binario autocontenido que incluye frontend compilado. No requiere Node.js en producción. Incluye wizard de primera ejecución para configurar DB, storage y SMTP. El backend Go sirve tanto UI como API en mismo proceso, reduciendo complejidad de orquestación.
- Diseño gráfico social sin marca de agua (PNG/PDF)
- Generación automática de presentaciones vía API con prompts
- Whiteboards y documentos editables en navegador
- Exportación de video con ffmpeg integrado
- Binario único Go + frontend embebido (sin Node runtime)
- Formatos abiertos (.hyc JSON) para portabilidad
- Direct uploads a S3/MinIO sin pasar bytes por API
- Resumible de interrupciones en uploads locales
- Requiere Go 1.25 (versión futura)
- Video export necesita ffmpeg externo
- Uploads CDN limitados a 100MB por chunk en Free/Pro Cloudflare
- No hay SMTP nativo (solo dev outbox)
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.
Configurar APP_URL y JWT_SECRET mínimo. Usar proxy nginx con client_max_body_size 16m. Para S3, habilitar CORS bucket y S3_DIRECT_UPLOADS=true. El binario auto-genera .env si no existe en wizard interactivo.
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.