smart-home-bot
Plataforma autohospedada para gestión del hogar con portal familiar, asistentes IA locales y globales, control de cámaras y voz, todo en una PC. Requiere configuración manual o agente de despliegue.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 16:02 · upstream 25 sept 2026, 15:12 · release sin release detectada
Qué es smart-home-bot
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
smart-home-bot es una pila completa de automatización doméstica diseñada para ejecutarse en un único ordenador local, eliminando la dependencia de servicios en la nube para datos sensibles. Integra un portal familiar centralizado para tareas compartidas como listas de compras, menús semanales y gestión de chores, junto con asistentes de IA personalizados para cada miembro del hogar y uno compartido para las habitaciones. La arquitectura soporta paneles de voz locales, registro de cámaras con análisis visual local y almacenamiento de documentos mediante Paperless-ngx, todo orquestado en una sola máquina.
El sistema está construido utilizando tecnologías como Next.js, PHP y Python, y aunque el análisis técnico inicial sugiere ausencia de Dockerfile, la documentación confirma el uso de contenedores y plugins de Compose para gestionar los servicios. Se destaca por su enfoque "vibe coded", desarrollado principalmente por agentes de IA bajo supervisión humana, lo que permite una implementación rápida pero requiere precaución extrema al manejar credenciales y datos personales sin revisión exhaustiva de código humano.
La configuración inicial es compleja, requiriendo la gestión manual de secretos, claves API para modelos hospedados (como OpenCode Zen) y la asignación de roles a los servicios. El despliegue se realiza mediante scripts personalizados o integrando un agente como Claude Code, lo que implica una curva de aprendizaje significativa. Es ideal para usuarios técnicos que buscan privacidad total y control sobre sus datos, pero no apto para entornos sin supervisión experta debido a la falta de revisión humana lineal del código.
- Gestión centralizada de tareas domésticas compartidas (compras, menús, chores) con sistema de puntos.
- Asistentes IA locales para procesamiento de voz y texto en el hogar con privacidad garantizada.
- Monitorización de cámaras con análisis visual local y registro de movimiento sin enviar video a la nube.
- Archivo documental seguro con Paperless-ngx integrado para gestión de facturas y documentos físicos.
- Notificaciones personalizadas en red propia mediante ntfy sin depender de servicios externos.
- Privacidad total: Procesamiento local de modelos LLM, voz y visión en GPU propia sin enviar datos a la nube.
- Modularidad: 20 servicios independientes con roles definidos (hub, compute, storage) para escalabilidad.
- Soporte multilenguaje: Interfaz y asistentes disponibles en siete idiomas incluyendo español e inglés.
- Gestión de modelos locales: Librería de modelos para Ollama/llama.cpp con prueba automática antes del despliegue.
- Integración MQTT: Broker incluido para comunicación entre dispositivos IoT y servicios internos.
- Código "vibe coded": Desarrollado por agentes de IA sin revisión humana exhaustiva, requiriendo auditoría manual antes de uso crítico.
- Configuración compleja: Necesita gestión manual de secretos, claves API y configuración de red inicial.
- Dependencia de GPU opcional: Funcionalidades avanzadas de visión y modelos locales requieren hardware NVIDIA o CPU potente.
- Despliegue no automático: No soporta instalación con un clic; requiere scripts manuales o agente externo.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere Linux, Docker/Compose plugin y Python 3.9+. Verificar requisitos con `./home-stack install --check`. Configurar `OPENCODE_API_KEY` en secrets antes de desplegar. Usar `./home-stack deploy` para activar servicios o `deploy admin` para gestión. No confiar ciegamente en el código; revisar cambios antes de aplicar. Asegurar acceso SSH y red local segura.
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.
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