loom

Zhilu Loom es un banco de trabajo local de pipelines de agentes, diseñado para resolver la cadena completa de tareas complejas como modelado matemático, informes de investigación y redacción de documentos extensos. Descompone las tareas en flujos editables de múltiples pasos, donde cada paso puede vincularse a una habilidad (skill), un nombre de archivo de producto, un rol (ejecución/revisión/edición), un motor y un modelo, y soporta la configuración de puntos de control para pausar y esperar confirmación. Funciones principales: - Orquestación de flujos: añadir y eliminar pasos visualmente, configurar cada paso con flexibilidad. - Biblioteca de habilidades: gestionar las especificaciones de prompts de cada paso, soportando creación, edición, guardado de copias e importación de paquetes skill estándar (zip / SKILL.md). - Ejecución: ejecución en streaming en tiempo real vía SSE, la zona de transcripción muestra paso a paso las llamadas a herramientas y sus salidas, la tarjeta de proceso en la esquina superior derecha corresponde al estado de cada paso, el panel de archivos del espacio de trabajo lista en tiempo real los archivos que el agente está escribiendo (markdown renderizado in situ, vista previa en línea de imágenes/PDF). - Revisión parcial conversacional: si el resultado no es satisfactorio, se puede señalar un paso y decir cómo modificarlo, reescribiendo solo ese paso sin necesidad de volver a ejecutar todo el flujo. - Importación/exportación de flujos: un flujo = un archivo JSON, que se puede compartir, respaldar y reimportar. Una regla estricta: el contenido del cuerpo solo puede ser producido por el agente CLI local. Loom por sí mismo no se conecta directamente a ninguna interfaz de modelo grande para generar contenido; los ajustes de API preestablecidos solo sirven para inyectar el endpoint/clave/modelo a Claude Code o Codex CLI. Antes de usarlo, es necesario instalar e iniciar sesión en uno de ellos: Claude Code (comando claude disponible) o Codex CLI (comando codex disponible). Ejecución desde el código fuente: pip install -r requirements.txt python run.py # http://127.0.0.1:8000 python run.py --port 8001 # cambiar puerto python run.py --auto-kill # liberar automáticamente el puerto si está ocupado por un proceso antiguo Pruebas de regresión (sin necesidad de red): python -m pytest -q Estructura de directorios: - app/: backend FastAPI, incluye main.py (rutas y todos los /api), runner.py (motor de ejecución de flujos: puntos de control, flujo de eventos SSE, espacio de trabajo, productos), agents.py (capa de adaptación Claude / Codex CLI), updater.py (verificar actualizaciones, descargar paquete de instalación, verificar sha256). - static/: frontend (HTML/CSS/JS nativo, sin framework, sin paso de build). - tests/: pruebas de regresión pytest, incluye pruebas de contrato de assets estáticos. - loom_launch.py: entrada en modo empaquetado (ventana nativa pywebview, retrocede a navegador si falla). - run.py: entrada en modo código fuente. - make_release.py: PyInstaller onedir + Inno Setup, produce release/Loom-[versión]-setup.exe. - upload_cos.py: subir paquete de instalación y latest.json a Tencent Cloud COS. Directorio de datos: en ejecución desde código fuente en modex-data/, tras la instalación en data/ junto al exe (SQLite + espacio de trabajo + habilidades personalizadas + exportaciones). Las actualizaciones no lo sobrescriben, y la desinstalación tampoco lo elimina. Empaquetado y publicación: python make_icon.py # solo necesario si se cambió el icono python make_release.py --version 1.0.1 --notes "…" # produce setup.exe + latest.json python upload_cos.py # subir a COS (requiere archivo de claves local, no se incluye en el repositorio) El paquete de instalación solo incluye el cuerpo de la aplicación y sus dependencias, no incluye el modex-data/ de la máquina de desarrollo (make_release.py tiene una verificación explícita). Privacidad: no hay sistema de cuentas en el servidor, no hay telemetría, no se sube ningún contenido. Los flujos, prompts y productos se quedan todos en la máquina local. Las únicas solicitudes externas son leer una lista de versiones al verificar actualizaciones, y la comunicación del agente CLI con el servicio de modelos. Descarga: https://lxlrwxs.top/modelflow/ | Requiere Windows 10/11 | Ejecución completamente local, sin cuenta, sin telemetría.