Ctrl K
ComunidadGuías…
GITHUB · ANALIZADO

TRUTHWARD

Plataforma open source de autogestión para verificación de calidad de IA con flujos de trabajo de pruebas completos, trazabilidad de evidencia y seguimiento de incidencias.

Ficha actualizada 26 sept 2026, 17:24 · upstream 26 sept 2026, 17:05 · release sin release detectada

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
00

Qué es TRUTHWARD

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

TRUTHWARD es una plataforma de software de código abierto diseñada para la autogestión de espacios de trabajo de pruebas de proyectos. Permite organizar el alcance del proyecto y entorno, crear planes de prueba, ejecutar pruebas con restricciones, inspeccionar resultados y seguir incidencias. El sistema conecta tareas, artefactos, contexto de fallos, invocaciones, trazas y detalles de auditoría generados por ejecuciones reales, evitando dispersión en logs o herramientas separadas.

CASOS DE USO
  • Ejecución de flujos completos de pruebas con organización de proyectos, planes, ejecución restringida y seguimiento de incidencias
  • Preservación de evidencia en origen conectando tareas, artefactos, contexto de fallos, invocaciones y trazas de auditoría
  • Normalización de salida de herramientas en Findings estructurados y conversión de incidencias confirmadas a WorkItems
  • Uso controlado de IA y extensiones con vinculación de modelos por alcance y autorización de servicios para agentes y Skills
  • Gestión de identidad local con primera configuración de administrador, tokens revocables y roles fijos de proyecto
PUNTOS DESTACADOS
  • Flujo de trabajo unificado que integra ejecución, evidencia y análisis de fallos como partes sucesivas del mismo proceso
  • Soporte para modelos vinculados por rol (PRIMARY, CHALLENGER, JUDGE, LOCAL_FALLBACK) con configuración por proyecto/entorno
  • Registro de migraciones en ledger de base de datos con verificación de checksums y refuerzo contra sobrescritura de datos existentes
  • Skills locales confiables con registro JSON explícito y habilitación/deshabilitación para presentaciones de regresión y observación de invocaciones
  • Vinculación segura de SCM (GitHub/GitLab) con proyecciones de configuración limitadas al alcance del proyecto
PRECAUCIONES
  • No incluye imagen precompilada, ruta automática de actualización ni configuración de alta disponibilidad
  • Requiere instalación manual de dependencias y configuración inicial sin cuenta compartida o contraseña de administrador
  • Los proveedores externos y modelos alojados permanecen no verificados en la composición Community
  • Flujos de aprobación de alto riesgo, Replay/Scheduler gestionado y rollback automático no están expuestos en la edición Community
  • Despliegue limitado a localhost con acceso SSH para servidores remotos sin ingress público ni TLS automático
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

Regression view after a real functional execution
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO30 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Instalación en Linux con Bash. Requiere Python 3.11-3.14, Node.js 22.13+ o 24 LTS, Docker Engine y Compose v2 para PostgreSQL 16 y Redis 7. Clonar repositorio, crear entorno virtual Python, generar configuración con scripts/community.py configure, inicializar base de datos vacía con init-db y servir backend/frontend. No soporta actualizaciones in-place ni imágenes precompiladas.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
ReactNode.jsFastAPIPython
SERVICIOS
PostgreSQLRedis
BASES DE DATOS
PostgreSQLRedis
PUERTOS
51738000
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.