quietrabbit
Plataforma de IA personal auto-alojada enfocada en privacidad y aislamiento de contextos. Construida con Rust/Tauri, integra Ollama nativamente y organiza tareas mediante Personas, Focuses y Guides. Actualmente en fase 1 de desarrollo sin instalador oficial.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 1:47 · upstream 24 sept 2026, 1:37 · release sin release detectada
Qué es quietrabbit
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Quiet Rabbit es una plataforma de IA personal auto-alojada diseñada para mantener cada aspecto de la vida del usuario organizado y aislado. Utiliza un sistema modular basado en Personas (contextos separados como Trabajo, Personal, Médico), Focuses (tareas estructuradas) y Guides (agentes especializados). La arquitectura permite que cada Persona tenga su propio contexto, memoria y configuración de privacidad sin que información cruce entre ellas sin permiso explícito.
La aplicación está construida con Rust y Tauri, lo que garantiza un rendimiento nativo en escritorio. Incluye Ollama por defecto para inferencia local, aunque soporta rutas tiered opcionales hacia servicios en la nube cuando el usuario lo autoriza. El modelo de privacidad es estricto: los datos sensibles (Médico, Legal, Finanzas) nunca salen del dispositivo y no hay telemetría.
Actualmente se encuentra en fase 1 de desarrollo activo. No dispone de instalador oficial ni de archivos Docker/Compose. La instalación requiere ejecutar la aplicación directamente desde el repositorio o esperar al lanzamiento del instalador. La licencia es Business Source License 1.1 para uso personal (≤5 usuarios) y Apache 2.0 tras cuatro años.
- Gestión de contextos separados: aislar tareas profesionales, creativas o personales en entornos independientes para evitar contaminación de datos entre dominios.
- Investigación estructurada con equipos de agentes: asignar Guides especializados a cada Focus (ej. redacción técnica, análisis financiero) sin intervención manual constante.
- Asistencia local privada: ejecutar inferencias de IA directamente en el hardware del usuario mediante Ollama integrado, garantizando que los datos sensibles no salgan del dispositivo.
- Flujos de trabajo iterativos: mejorar modelos de respuesta y organización automáticamente a medida que el usuario interactúa con las Personas y Focuses.
- Aislamiento estricto de contextos entre Personas sin fugas de información no autorizadas.
- Inferencia local por defecto con Ollama integrado, eliminando la necesidad de configurar servidores externos manualmente.
- Modelo de privacidad transparente: todas las acciones que tocan servicios externos requieren consentimiento explícito del usuario.
- Arquitectura modular escalable donde los Focuses y Guides se ensamblan dinámicamente según la tarea.
- Sin telemetría ni recopilación de datos de uso por parte del desarrollador.
- Fase 1 en desarrollo activo: no hay instalador oficial disponible actualmente, requiriendo ejecución manual o espera al lanzamiento.
- Dependencia de Rust y Tauri: requiere entorno de desarrollo específico para compilación local si no se usa el binario futuro.
- Infraestructura mínima no estandarizada: ausencia de Dockerfile, docker-compose o archivos de configuración estándar de despliegue.
- Licencia restrictiva inicial: uso comercial requiere licencia explícita bajo Business Source License 1.1 hasta la conversión a Apache 2.0.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Verificar instalación de Rust y Tauri en el sistema operativo objetivo antes de ejecutar la aplicación desde el repositorio. Asegurar que Ollama esté disponible localmente si se desea evitar servicios en la nube. No utilizar Docker ni contenedores, ya que no hay soporte para ello. Esperar al lanzamiento del instalador oficial para una instalación simplificada.
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.