tuskledger
Dashboard financiero personal local con integración Plaid, FastAPI + React, SQLite y panel AI opcional vía Ollama. Licencia MIT. Sin nube ni telemetría.
Ficha actualizada 27 sept 2026, 3:02 · upstream 27 sept 2026, 2:39 · release sin release detectada
Qué es tuskledger
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Tusk Ledger es un dashboard financiero personal que ejecuta completamente en tu máquina local, integrando datos bancarios, tarjetas de crédito e inversiones mediante Plaid. Utiliza FastAPI para el backend y React/Next.js para el frontend, almacenando todo en una base de datos SQLite autocontenida sin depender de servicios en la nube ni enviar datos a terceros.
El proyecto incluye funcionalidades avanzadas como análisis fiscal detallado (Form 8949, wash sales con corrección FIFO), proyección de patrimonio neto con simulación Monte Carlo, gestión de préstamos con calculadoras de refinanciación y detección automática de suscripciones. También cuenta con un panel AI opcional que utiliza LLMs locales vía Ollama para generar insights en lenguaje natural sobre tus gastos.
La arquitectura prioriza la privacidad con datos que permanecen en tu dispositivo, incluye modo demo con datos sintéticos para pruebas sin configuración Plaid, y ofrece documentación completa para agentes de IA mediante AGENTS.md. Requiere Python 3.12+ y Node 22 LTS.
- Seguimiento personal de finanzas sin dependencia de SaaS en la nube
- Análisis fiscal preciso para traders activos con cálculos wash sale y FIFO
- Proyección de patrimonio neto con simulación Monte Carlo y RMDs
- Gestión de préstamos con modelado de refinanciación y detección PMI drop-off
- Todo local: datos en SQLite sin telemetría ni envío a terceros
- Panel AI integrado con LLM local vía Ollama (opcional, desactivado por defecto)
- Cálculos fiscales avanzados: Form 8949, wash sales chain-correct y capital loss carryover
- Base de datos SQLite autocontenida sin dependencias externas complejas
- Modo demo con datos sintéticos para pruebas sin configuración Plaid
- Requiere Python 3.12+ y Node 22 LTS instalados manualmente
- Ollama opcional pero necesario para activar AI Insights
- Sin docker-compose (solo Dockerfile disponible)
- Datos sensibles almacenados localmente en SQLite
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere Python 3.12+ y Node 22 LTS. Ejecutar ./start.sh para iniciar con ambas bases de datos (real/demo). Opcional: instalar Ollama para activar AI Insights. No incluye docker-compose, usar Dockerfile manualmente si es necesario. Verificar AGENTS.md antes de desplegar agentes de IA.
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.