nomi

Nomi é uma aplicação desktop open-source e local-first para produção de vídeo com IA, distribuída para macOS (Apple Silicon e Intel) e Windows x64. O objetivo é cobrir todo o pipeline em um único ambiente de trabalho: escrever a intenção, construir um storyboard editável e um plano de canvas, gerar imagens ou vídeo com modelos configurados, organizar os resultados em uma timeline real e exportar MP4. Traga seus próprios modelos O Nomi não faz proxy nem revende inferência. Você conecta provedores com suas próprias chaves: dois provedores selecionados (APIMart e Kie.ai) já vêm integrados, ao lado de cerca de dez outras integrações prontas para uso, como ModelScope, Volcengine, Runway, fal, Replicate, MiniMax e ElevenLabs. Qualquer endpoint compatível com OpenAI, Anthropic, Responses ou relay pode ser adicionado colando uma URL e uma chave. Uma instância local do ComfyUI também é tratada como provedor: o Nomi converte o formato padrão de workflow "Save" para que workflows baixados possam ser importados, e compara o grafo com /object_info para reportar nós personalizados e arquivos de modelo ausentes antes de uma execução. O README menciona um registro de certificação de integrações em crescimento contínuo (atualmente 66 entradas certificadas). Fluxo de trabalho orientado por agente O projeto expõe 24 ferramentas MCP para que Codex, Claude Code ou Cursor possam conduzir o Nomi para geração, orquestração e edição. Um documento dedicado, "Let your AI connect Nomi for you", foi escrito para ser entregue a um agente de codificação, cobrindo quatro caminhos: provedores personalizados/relay, ComfyUI local, operação via MCP e importação de skills. O repositório também inclui um Skill Pack v2 em skills/, documentado em docs/skill-pack-format.md. Local-first e privacidade Projetos, prompts, takes gerados, workflows e configuração de provedores são armazenados na máquina do usuário. Não é necessária conta nem telemetria; quando uma API de modelo externa é chamada, apenas as entradas necessárias para aquela tarefa são enviadas ao provedor configurado. O README divulga que um link de provedor selecionado carrega um código de indicação, enquanto os usuários sempre pagam os provedores diretamente com suas próprias chaves. Fluxo de trabalho orientado a custos A motivação declarada é que a geração é o custo dominante em vídeo com IA. O Nomi incentiva combinar fontes de geração baratas ou gratuitas (preços de relay, promoções, créditos de agente inclusos, fontes gratuitas, ComfyUI local) com um padrão de "rascunho para referência para finalização": modelos baratos para esboços de storyboard, quadros de pose e vídeos de referência, depois alimentando resultados selecionados como referências em um modelo de maior qualidade para a etapa final. Desenvolvimento e comunidade Compilar a partir do código-fonte requer Node.js 20+ e pnpm; a estrutura do repositório separa o processo principal do Electron (runtime local, armazenamento, chamadas de modelo) do ambiente de trabalho em React + Vite + Tailwind. As verificações incluem pnpm run test, pnpm run typecheck e pnpm run gates. Um script de pesquisa (scripts/research/tikhub-search.mjs) busca comentários de criadores em plataformas sociais chinesas e lê sua credencial apenas da variável de ambiente TIKHUB_API_KEY. As versões são AGPL-3.0-only, com versões históricas Apache-2.0 mantendo sua licença original; os contribuidores não assinam um CLA. Os canais de feedback incluem GitHub Discussions e Issues, além de grupos no WeChat para usuários de língua chinesa. Desenvolvimento personalizado, integração, implantação e treinamento pagos em conformidade com a AGPL são oferecidos para equipes.