scribedog
ScribeDog es un editor de Markdown WYSIWYG con IA personalizable y chat agénico, sin necesidad de nube ni rastreo. Es una herramienta open source, local por defecto, para escribir documentos privados.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 21:53 · upstream 22 sept 2026, 21:31 · release v0.16.0
Qué es scribedog
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
ScribeDog es un editor de texto en pantalla visible (WYSIWYG) que permite redactar y formatar contenido como documento limpio, sin caracteres de sintaxis visibles. La herramienta incluye un asistente de IA integrado que puede reescribir, extender o generar texto directamente sobre el documento. Se puede ejecutar completamente localmente con modelos como Ollama, Jan.ai o LM Studio, o usar proveedores en la nube mediante una clave API propia. El enfoque principal es mantener los textos privados y no compartidos con terceros.
La interfaz incluye un panel lateral de chat agénico que lee el documento actual y propone correcciones o redacciones, todo revisado antes de aplicarse. También permite vincular notas entre sí mediante enlaces, importar archivos desde Word, PDF o HTML, exportar a formatos como DOCX, ODT o PDF, y gestionar versiones con snapshots locales.
Se destaca su enfoque en privacidad: no hay rastreo ni registro de actividad, se requiere una API key propia para servicios en la nube, y todo el procesamiento ocurre localmente en el dispositivo del usuario. El editor soporta edición WYSIWYG con encabezados, tablas, imágenes, listas y resaltado de texto.
- Guardar notas personales o diarios sin que ninguna plataforma externa pueda acceder al contenido
- Redactar cartas, correos electrónicos o documentos oficiales con ayuda de corrección ortográfica y gramatical local
- Generar borradores creativos (historias, ensayos) que luego se revisan manualmente
- Documentar proyectos técnicos o metodologías sin necesidad de servidores externos
- Crear bases de conocimiento personal organizadas por carpetas o temas
- Edición WYSIWYG con encabezados, tablas y listas que se ven como documento real
- Chat agénico en panel lateral que propone correcciones antes de aplicarlas
- Soporte para modelos locales (Ollama, Jan.ai, LM Studio) sin necesidad de infraestructura cloud
- Edición multinivel: el chat puede proponer cambios a archivos cerrados del vault con revisión previa
- Importación y exportación nativa de Word, PDF y HTML como Markdown
- Resaltado de texto y resaltador de marca para marcar párrafos específicos
- Requiere un modelo de IA local (9B+ tokens) o una API key válida para servicios en la nube; no funciona con modelos pequeños sin configuración adicional
- La edición multinivel requiere que el archivo objetivo esté abierto y disponible en el vault, lo cual puede ser ineficiente si hay miles de archivos
- El chat agénico depende del modelo seleccionado: modelos más grandes requieren GPU dedicada o acceso a API cloud
- No se soporta exportación directa a formatos como DOCX nativo sin plugins adicionales
- La sincronización con servicios externos requiere configuración manual y puede generar conflictos de archivos
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalación local: ejecutar el proyecto con Node.js, instalar dependencias (Tauri, Rust, dependencies del repo) y arrancar la aplicación. Para usar modelos locales, configurar un endpoint de Ollama o LM Studio en la variable de entorno `OLLAMA_URL`. Para servicios cloud, generar una API key y registrarla en `scribedog.env`. El proyecto no requiere Docker ni contenedores; se ejecuta directamente como CLI desktop app. Se recomienda guardar archivos en carpetas con permisos adecuados para evitar conflictos de escritura.
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.