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GITHUB · ANALIZADO

zmNinjaNg

zmNinjaNg es un cliente multiplataforma para ZoneMinder que soporta iOS, Android, Windows, macOS y Linux. Proporciona visualización en vivo, revisión de eventos y un agente de IA integrado. Es una reescritura moderna de zmNinja basada en React, TypeScript y Electron.

Ficha actualizada 22 sept 2026, 11:19 · upstream 22 sept 2026, 11:19 · release zmNinjaNg-2.5.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
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Qué es zmNinjaNg

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

zmNinjaNg actúa como interfaz cliente para ZoneMinder, disponible en web, escritorio y dispositivos móviles. Utiliza una arquitectura híbrida con React, TypeScript, Capacitor y Electron, permitiendo la visualización de feeds en vivo, montajes multi-cámara y gestión de eventos en línea de tiempo. El soporte incluye certificados auto-firmados para entornos sin infraestructura SSL dedicada.

La aplicación integra capacidades avanzadas mediante un agente de IA que permite consultar el estado de las cámaras o analizar incidentes. Para notificaciones push, es necesario utilizar zmesNg junto con zmNinjaNg, ya que la funcionalidad nativa depende de este servicio externo para la entrega de alertas en tiempo real.

El proyecto mantiene una estrategia de desarrollo automatizada donde agentes de IA generan gran parte del código bajo reglas estrictas definidas en AGENTS.md. Se implementan pruebas unitarias y end-to-end (E2E) tanto para web como para dispositivos, asegurando la estabilidad antes de cada lanzamiento oficial.

CASOS DE USO
  • Visualización remota de cámaras de seguridad en móviles y escritorio
  • Revisión histórica de eventos mediante línea de tiempo interactiva
  • Consultas a un agente de IA sobre detección de movimientos o incidentes
  • Gestión de alertas push integradas con zmesNg
  • Monitorización multi-cámara en mosaico simultáneo
PUNTOS DESTACADOS
  • Soporte nativo para iOS, Android, Windows, macOS y Linux sin necesidad de emuladores
  • Integración con modelos de IA como Qwen3:8b para análisis contextual del video
  • Arquitectura basada en React/TypeScript con suite de pruebas E2E robusta
  • Compatibilidad con certificados auto-firmados mediante configuración avanzada
  • Código generado y revisado por agentes de IA bajo contratos estrictos
PRECAUCIONES
  • Requiere instalación obligatoria de zmesNg para habilitar notificaciones push
  • Soporte del desarrollador principal limitado, delegando a la comunidad o ZoneMinder
  • El agente de IA depende de un servidor Ollama externo o modelos locales instalados
  • Builds de escritorio empaquetan Chromium, incrementando el consumo de memoria RAM
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Instalar Node.js 22+. Para móviles, activar certificados auto-firmados en Settings > Advanced. Usar zmesNg para push notifications. Para IA, recomendar Qwen3:8b en Ollama o Qwen3 4B local. Los builds binarios están disponibles o se pueden compilar desde fuente con npm run electron:build. Documentación completa en docs/developer-guide.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
ReactNode.jsPython
SERVICIOS
S3/MinIO
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
No detectados
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.