Visión general de Takuto Core
Takuto Core es una pipeline de código con IA autoalojada que va a tu ritmo. Apúntala a Jira o GitHub Issues y déjala trabajar de forma autónoma — recogiendo tickets, creando una rama, escribiendo código, ejecutando tests y abriendo un pull request — o ponte al volante y dispara tú cada fase desde el dashboard. Cada workflow corre dentro de su propio container de Docker, detrás de un egress firewall, en hardware que tú controlas.
Beta. Takuto Core está en beta activa. Es usable hoy, pero espera asperezas — y, por favor, envía feedback. Cada reporte ayuda a dar forma al rumbo del proyecto.
Qué puedes hacer con él
- Modo totalmente automatizado — conecta Jira o GitHub Issues y Takuto consulta automáticamente: recoge tickets en “To Do”, ejecuta la pipeline completa (worktree → install → implementar → lint/tests → PR) y pasa al siguiente.
- Modo manual, a tu ritmo — añade tú mismo cualquier ticket o tarea al dashboard, refina su descripción con ayuda de IA antes de que el agente la vea, y dispara cada fase del workflow cuando estés listo.
- Combina ambos — recoge automáticamente el trabajo rutinario mientras curas a mano los tickets delicados.
- Ejecuta tickets en paralelo — cada workflow recibe su propio git worktree y entorno aislado; tú eliges la concurrencia.
- Monitoriza en tiempo real — un dashboard en vivo transmite la salida de terminal por workflow y te permite pausar, reanudar, reintentar o inspeccionar cualquier ejecución.
- Define tu propia pipeline — encadena fases (implementar → revisar → testear → PR → mergear base) con dependencias, editadas en la pestaña Workflows del dashboard. Los archivos TOML incluidos siembran los valores por defecto de un nuevo workspace.
- Trabaja sin un sistema de ticketing — pega una descripción en el dashboard y Takuto la trata como un workflow. No requiere cuenta de Jira.
En qué se diferencia de un asistente de IDE
| Asistente de IDE (Copilot, Cursor integrado) | Takuto Core | |
|---|---|---|
| Dónde corre | En tu editor, en tu máquina | En Docker, en cualquier máquina o servidor |
| Supervisión | Apruebas cada paso | Autónomo o disparo manual — tú eliges |
| Ticketing | Ninguno | Jira, GitHub Issues o autónomo |
| Pipeline | Un solo prompt | TOML multipaso: implementar, revisar, testear, PR |
| Concurrencia | Una tarea a la vez | Varios tickets en paralelo |
| Límite de seguridad | Acceso total a internet | Egress firewall — solo hosts aprobados son alcanzables |
| Despliegue en equipo | Solo por desarrollador | Autoaloja en un servidor; dashboard compartido |
| Persistencia | Termina al cerrar el editor | Sobrevive a reinicios; los workflows en pausa se reanudan |
Dos formas de ejecutarlo
Hay dos vías compatibles. Elige la que se ajuste a cuánto control necesitas.
1. La Takuto CLI (recomendada para empezar)
La Takuto CLI complementaria genera tu configuración y orquesta Docker
Compose por ti. Desde un directorio vacío llegas a un dashboard funcionando en minutos:
instala la CLI, ejecuta takuto setup (crea una carpeta .takuto/ en el directorio actual)
y luego takuto start para levantarlo y abrir el dashboard — donde terminas la configuración
(cuenta admin, proveedor de IA, GitHub). Es la forma más rápida de probar Takuto Core en un
solo proyecto.
→ Empieza con el Inicio rápido.
2. Crea tu propio container desde Takuto Core
Si quieres control total — un despliegue en servidor, una imagen a medida, un reverse proxy
delante — clona el motor Takuto Core desde https://github.com/takuto-team/takuto-core y ejecútalo con
Docker Compose directamente. Gestionas config.toml, el build y el despliegue tú mismo.
→ Consulta Instalar Takuto Core.
Ambas vías ejecutan el mismo motor Takuto Core y el mismo dashboard. La CLI es solo una capa de comodidad sobre la configuración de Compose.
Requisitos previos
Antes de empezar, reúne esto:
- Docker (o Podman) con
docker compose— se recomienda Docker 24+ / Podman 4+. La Takuto CLI detecta automáticamente cuál tienes. - RAM: ≥ 8 GiB para un solo workflow; ≥ 12 GiB en macOS con Podman (la VM de Podman
necesita su propia parte). Ajusta
[general] max_concurrent_workflowsa tu máquina. - Disco: ≥ 30 GiB libres. Los worktrees, las cachés de npm/cargo, los toolchains de mise y la capa opcional de almacenamiento de Docker-in-Docker viven todos en volúmenes de Docker.
- Una cuenta y un token de GitHub — un personal access token (PAT) de grano fino o una
GitHub App configurada. Consulta Configuración →
[github]. - Una cuenta de un proveedor de IA — Claude Code (API key de Anthropic, OAuth Pro/Max, o un proxy corporativo), Cursor Agent, Codex, o un modelo autoalojado vía OpenCode.
- (Opcional) Acceso a Atlassian — solo cuando
ticketing_system = "jira".
Se recomienda un host Linux para despliegues en servidor; macOS funciona bien para uso local.
Licencias de un vistazo
- Takuto Core (el motor) es open source bajo AGPL-3.0. Autoalojarlo es gratis; si los términos de la AGPL no encajan con tus necesidades, escribe a morphet.contact@gmail.com.
- La Takuto CLI está licenciada bajo MIT.
Consulta las FAQ para más detalles sobre licencias, coste, privacidad y estado de beta.