shiba
Shiba es un coworker AI auto-alojado en Cloudflare para delegar tareas de ingeniería de software, revisar código y gestionar correos mediante una arquitectura basada en Workers y Durable Objects.
Ficha actualizada 27 sept 2026, 11:37 · upstream 27 sept 2026, 11:35 · release sin release detectada
Qué es shiba
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Shiba es un proyecto open source que implementa un 'AI coworker' auto-alojado sobre la plataforma Cloudflare. El repositorio funciona como un monorepo pnpm que integra un dashboard React (Next.js), documentación Astro/Starlight y un backend de Workers construido con Agents y Sandbox containers ejecutando OpenCode. La arquitectura se centra en la delegación de tareas de ingeniería de software, permitiendo describir GitHub tasks, revisar propuestas de delegación y aprobar o rechazar cambios mediante diffs generados en sandbox.
- Delegación de tareas de ingeniería de software a un agente AI con aprobación humana previa
- Revisión de código mediante inspección de diffs generados en contenedores sandbox
- Gestión de correos electrónicos a través de una API propia con autenticación por acceso
- Integración con Claude Code vía protocolo MCP para ejecutar herramientas de ejecución y lectura
- Arquitectura basada en Cloudflare Workers con Durable Objects para orquestación de tareas
- Licencia AGPL-3.0 garantizando código abierto y auto-alojamiento
- Sandbox containers con egress interceptado a través del AI Gateway del propietario de la cuenta
- Seguridad por defecto con Cloudflare Access requiriendo identidad verificada para el dashboard
- Estado actual: prototipo local, no listo para producción (no hay ejecución end-to-end en la nube)
- Falta de soporte nativo para Dockerfile o Docker Compose
- Dependencia de Cloudflare Containers con límites máximos de standard-4 (4 vCPU / 12 GiB RAM)
- Configuración manual obligatoria de claves de proveedor AI y aplicaciones de Slack/Telegram
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue del UI: pnpm build seguido de wrangler pages deploy public. Despliegue del Worker backend: requiere Alchemy (pnpm run bootstrap) o Wrangler manual con npx wrangler deploy --config apps/backend/wrangler.jsonc. Configurar REQUIRE_ACCESS=1 para autenticación estricta y añadir provider keys BYOK al AI Gateway manualmente.
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.