kun

Kun é uma bancada de trabalho de AI Agent com prioridade local, cujo objetivo é levar a IA de "responder perguntas" para "concluir trabalho". Ele oferece dois modos principais: Code, voltado à entrega de software, e, na mesma tarefa, um canvas de Design; Work, voltado à escrita, organização de materiais, análise de documentos e produção de apresentações. O Agent pode ler o contexto do workspace, elaborar planos, chamar ferramentas, modificar arquivos, executar validações e deixar as evidências ao lado da tarefa. A GUI de desktop é adequada para observar, revisar e controlar o processo, enquanto a TUI de terminal é adequada para trabalho focado no teclado. Ambas compartilham threads, objetivos, planos, aprovações e tarefas em segundo plano por meio do mesmo runtime local `kun serve`, em vez de duas sessões separadas. Principais capacidades: - Modo Code: contexto do projeto, edição de arquivos, terminal, Git / Worktree, Diff, testes e revisão. - Canvas de Design: consolidação de protótipos, design system e contexto Design → Code na mesma tarefa de Code. - Modo Work: edição de Markdown, pré-visualização, citação e análise de documentos PDF / Office, análise de planilhas, criação de apresentações a partir de esboços; arquivos Office permanecem somente leitura. - Automação: Scheduled tasks, Loops, Hooks, MCP, Skills e extensões instaláveis. - Integração de modelos: assinaturas, planos, API, serviços compatíveis com OpenAI / Anthropic e modelos auto-hospedados podem ser integrados via configuração de Provider, com presets cobrindo ecossistemas como ChatGPT / Codex, Claude, Gemini, Cursor, Ollama, DeepSeek, Kimi, GLM, Qwen, MiniMax, Xiaomi MiMo, entre outros. O fluxo de trabalho é: esclarecer o objetivo → formar um plano → executar e colaborar → verificar evidências → entregar ou continuar. Requisitos e planos podem, por padrão, ser salvos no projeto, facilitando controle de versão, revisão de código e recuperação posterior. Prioridade local significa que sessões, preferências, logs e dados de runtime são, por padrão, salvos na máquina local; ao escolher um modelo em nuvem, prompts, anexos e contexto da tarefa serão enviados ao Provider selecionado. Permissões de ferramentas, operações sensíveis e permissões de extensões são apresentadas claramente na interface, cabendo ao usuário decidir se autoriza. Instalação e execução: pacotes de instalação para macOS (.dmg / .zip, Apple Silicon / Intel), Windows (.exe, x64) e Linux (.AppImage / .deb, x64) podem ser baixados do GitHub Releases. Executar a partir do código-fonte requer Node.js 22.19+, npm e pelo menos uma conexão de modelo disponível; os comandos comuns incluem `npm run dev`, `npm run dev:tui`, `npm run typecheck`, `npm run lint`, `npm run test`, `npm run build` e comandos de empacotamento para cada plataforma. A licença é a PolyForm Noncommercial License 1.0.0, apenas para estudo, pesquisa e uso não comercial; uso comercial, distribuição comercial, SaaS / serviços hospedados, revenda ou integração em produtos comerciais exigem autorização escrita separada do autor.