Vue d’ensemble de Takuto Core
Takuto Core est un pipeline de code IA auto-hébergé qui avance à votre rythme. Pointez-le sur Jira ou GitHub Issues et laissez-le tourner en autonomie — récupérer les tickets, créer une branche, écrire le code, lancer les tests et ouvrir une pull request — ou gardez la main et déclenchez chaque phase vous-même depuis le dashboard. Chaque workflow tourne dans son propre container Docker, derrière un firewall d’egress, sur du matériel que vous contrôlez.
Bêta. Takuto Core est en bêta active. Il est utilisable dès aujourd’hui, mais attendez-vous à des rugosités — et n’hésitez pas à faire des retours. Chaque rapport aide à orienter l’évolution du projet.
Ce que vous pouvez en faire
- Mode entièrement automatisé — branchez Jira ou GitHub Issues et Takuto interroge automatiquement : il récupère les tickets « To Do », déroule tout le pipeline (worktree → install → implémenter → lint/tests → PR), puis passe au suivant.
- Mode manuel, à votre rythme — ajoutez vous-même n’importe quel ticket ou tâche au dashboard, affinez sa description avec l’aide de l’IA avant même que l’agent ne la voie, puis déclenchez chaque phase du workflow quand vous êtes prêt.
- Combinez les deux — laissez-le piocher le travail routinier pendant que vous gérez les tickets délicats à la main.
- Traitez les tickets en parallèle — chaque workflow obtient son propre git worktree et un environnement isolé ; c’est vous qui choisissez la concurrence.
- Surveillez en temps réel — un dashboard en direct diffuse la sortie terminal par workflow et vous laisse mettre en pause, reprendre, relancer ou inspecter n’importe quelle exécution.
- Définissez votre propre pipeline — enchaînez les phases (implémenter → relire → tester → PR → fusionner la base) avec des dépendances, éditées dans l’onglet Workflows du dashboard. Les fichiers TOML fournis amorcent les valeurs par défaut d’un nouveau workspace.
- Travaillez sans système de ticketing — collez une description dans le dashboard et Takuto la traite comme un workflow. Aucun compte Jira requis.
En quoi il diffère d’un assistant IDE
| Assistant IDE (Copilot, Cursor intégré) | Takuto Core | |
|---|---|---|
| Où il tourne | Dans votre éditeur, sur votre machine | Dans Docker, sur n’importe quelle machine ou serveur |
| Supervision | Vous approuvez chaque étape | Autonome ou déclenchement manuel — à votre choix |
| Ticketing | Aucun | Jira, GitHub Issues, ou autonome |
| Pipeline | Prompt unique | TOML multi-étapes : implémenter, relire, tester, PR |
| Concurrence | Une tâche à la fois | Plusieurs tickets en parallèle |
| Frontière de sécurité | Accès internet complet | Firewall d’egress — seuls les hôtes approuvés sont joignables |
| Déploiement en équipe | Par développeur uniquement | Auto-hébergé sur un serveur ; dashboard partagé |
| Persistance | Se termine à la fermeture de l’éditeur | Survit aux redémarrages ; les workflows en pause reprennent |
Deux façons de le faire tourner
Il y a deux voies prises en charge. Choisissez celle qui correspond au niveau de contrôle dont vous avez besoin.
1. Le Takuto CLI (recommandé pour démarrer)
Le Takuto CLI compagnon génère votre config et orchestre Docker Compose à
votre place. À partir d’un répertoire vide, vous obtenez un dashboard opérationnel en quelques
minutes : installez le CLI, lancez takuto setup (il crée un dossier .takuto/ dans le répertoire
courant), puis takuto start pour tout démarrer et ouvrir le dashboard — c’est là que vous terminez
la configuration (compte admin, fournisseur d’IA, GitHub). C’est la façon la plus rapide d’essayer
Takuto Core sur un seul projet.
→ Commencez par le Démarrage rapide.
2. Construisez votre propre container à partir de Takuto Core
Si vous voulez un contrôle total — un déploiement serveur, une image personnalisée, un reverse
proxy en façade — clonez le moteur Takuto Core depuis https://github.com/takuto-team/takuto-core et faites-le
tourner directement avec Docker Compose. Vous gérez config.toml, le build et le déploiement
vous-même.
→ Voir Installer Takuto Core.
Les deux voies font tourner le même moteur Takuto Core et le même dashboard. Le CLI n’est qu’une couche de confort par-dessus la configuration Compose.
Prérequis
Avant de commencer, rassemblez ceci :
- Docker (ou Podman) avec
docker compose— Docker 24+ / Podman 4+ recommandés. Le Takuto CLI détecte automatiquement celui dont vous disposez. - RAM : ≥ 8 Gio pour un seul workflow ; ≥ 12 Gio sur macOS avec Podman (la VM Podman a
besoin de sa propre part). Ajustez
[general] max_concurrent_workflowsà votre machine. - Disque : ≥ 30 Gio libres. Les worktrees, les caches npm/cargo, les toolchains mise et la couche de stockage Docker-in-Docker optionnelle vivent tous dans des volumes Docker.
- Un compte et un token GitHub — un personal access token (PAT) fine-grained ou une GitHub
App configurée. Voir Configuration →
[github]. - Un compte chez un fournisseur d’IA — Claude Code (clé API Anthropic, OAuth Pro/Max ou un proxy d’entreprise), Cursor Agent, Codex, ou un modèle auto-hébergé via OpenCode.
- (Optionnel) Un accès Atlassian — uniquement lorsque
ticketing_system = "jira".
Un hôte Linux est recommandé pour les déploiements serveur ; macOS convient bien pour un usage local.
La licence en un coup d’œil
- Takuto Core (le moteur) est open source sous AGPL-3.0. L’auto-hébergement est gratuit ; si les termes de l’AGPL ne correspondent pas à vos besoins, écrivez à morphet.contact@gmail.com.
- Le Takuto CLI est sous licence MIT.
Voir la FAQ pour les détails sur la licence, le coût, la confidentialité et le statut bêta.