spendif-ai
Libro contable personal híbrido (determinista + LLM) para extracciones bancarias heterogéneas. Arquitectura offline-first con sanitización PII obligatoria. UI en Streamlit nativo o webview. Python 3.13, SQLite, soporte multi-LLM local/remoto. Licencia PolyForm NC.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 18:10 · upstream 22 sept 2026, 15:59 · release v0.3.0
Qué es spendif-ai
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Spendif.ai es un libro contable personal que normaliza extracciones bancarias heterogéneas (CSV/XLSX) en un único registro cronológico. Utiliza una arquitectura híbrida que combina normalización determinista con clasificación y categorización mediante LLMs, priorizando la privacidad offline-first. La aplicación elimina el doble conteo en liquidaciones de tarjetas y transferencias internas mediante algoritmos específicos.
La interfaz se basa en Streamlit (17 páginas) o un launcher nativo con pywebview/PyInstaller. El sistema soporta múltiples backends de LLM (llama.cpp, Ollama, OpenAI, Claude) con circuit breaker y sanitización PII obligatoria antes de cualquier llamada remota para proteger datos sensibles como IBANs y nombres.
El proyecto está en fase alpha bajo licencia PolyForm Noncommercial. La arquitectura sigue una separación estricta de capas (ui -> services -> core -> db) validada por CI, con soporte para taxonomías multilingüe y exportación de reportes. Requiere Python 3.13+ y uv para gestión de dependencias.
- Consolidación de múltiples extracciones bancarias en un único libro contable
- Categorización inteligente de transacciones mediante LLMs locales o remotos
- Auditoría financiera local sin enviar datos sensibles a la nube
- Reconciliación automática de tarjetas de crédito y gastos subyacentes (beta)
- Detección de transferencias internas para evitar duplicidad en el registro
- Privacidad offline-first con sanitización PII obligatoria antes de llamadas remotas
- Pipeline híbrido que combina reglas deterministas con clasificación por LLM
- Arquitectura modular estricta (UI, Services, Core, DB) validada por CI
- Soporte nativo para múltiples backends de LLM sin dependencias de LangChain
- Interfaz Streamlit completa con internacionalización y 17 páginas funcionales
- Proyecto en fase alpha; algunas funcionalidades como reconciliación están en beta
- Soporte nativo limitado a Apple Silicon para macOS (Intel no planificado)
- Licencia PolyForm NC restringe el uso comercial sin licencia separada
- Dependencia de modelos LLM externos para clasificación avanzada si no se usa local
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere Python 3.13+ y uv. Instalar con `uv sync --extra desktop` o vía Homebrew en macOS (Apple Silicon). Para despliegue local, configurar backend LLM (llama.cpp/Ollama) o usar remoto opt-in. Ejecutar `./start.sh` o `streamlit run app.py`. La base de datos reside en `~/.spendifai/ledger.db`.
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.