proferai

Profer é um aplicativo de desktop de IA agente de uso geral local-first, construído sobre o Claude Agent SDK e o runtime duplo Pi Agent. Ele visa encaminhar problemas simples para o Chat, tarefas complexas para o Agent, e adicionar uma camada de colaboração em equipe sobre as poderosas capacidades locais de IA agente. **Recursos principais** - **Agente de uso geral**: Baseado em `@anthropic-ai/claude-agent-sdk`, com suporte a decomposição de grafo de tarefas, orquestração de dependências de subtarefas, saída em streaming e confirmação de planos, podendo alternar entre os runtimes duplos Claude / Pi. - **Subagentes colaborativos**: Divide tarefas complexas em paralelo para múltiplas sub-sessões reais que progridem de forma independente, agregando os resultados ao final, com visibilidade e rastreabilidade em todo o processo. - **Automação de tarefas agendadas**: Suporte a agendamento persistente (intervalo / diário / semanal / mensal), com histórico de execução, proteção contra falhas e revisão de resultados, adequado para relatórios diários/semanais, verificações automáticas e outros cenários não supervisionados. - **Acesso remoto móvel**: Conexão remota ao desktop via HTTP/WS local, com suporte no celular para Chat, sincronização de configurações e reconexão após desconexão (o cliente está em um repositório separado, Profer-pocket, baseado em Capacitor Android). - **Workspace de equipe**: Equipes por convite (com papéis de Owner / Admin / Member / Viewer), suporte a mercado compartilhado de Skills, sincronização de arquivos na nuvem e personalização de marca. - **Chat multi-modelo**: Suporte a conversas com múltiplos provedores, análise de anexos (PDF / Office / imagens), Markdown / Mermaid / KaTeX / realce de código, comparação lado a lado e gerenciamento de contexto. - **Skills & MCP**: Cada workspace pode configurar Skills e MCP Server de forma independente, com visualização de tela cheia para busca, ativação, atualização, importação, desinstalação e publicação para a equipe. - **Robôs remotos**: Suporte a integração com Feishu / Lark / DingTalk / WeChat, permitindo acionar fluxos de trabalho do agente local via celular ou chat em grupo. - **Experiência de desktop**: Atualização automática, atalhos globais, janela de tarefas rápidas, entrada de voz em streaming (Doubao), temas claros / escuros / vários temas refinados. **Canais de modelo suportados** Suporte a Anthropic, DeepSeek, Kimi API, Kimi Coding Plan, OpenAI, Google, Zhipu AI, MiniMax, Doubao, Tongyi Qianwen e endpoints personalizados (compatíveis com OpenAI). Entre eles, os canais Anthropic e compatíveis com Anthropic suportam recursos de Agente, enquanto OpenAI, Google e endpoints personalizados suportam apenas Chat. **Stack tecnológico** - Runtime: Bun - Framework de desktop: Electron 43 - Frontend: React 18 + TypeScript + Jotai - Estilos: Tailwind CSS + Radix UI - Rich text / gráficos: TipTap · Beautiful Mermaid · KaTeX · Shiki - Build: Vite + esbuild + electron-builder - SDK de Agente: `@anthropic-ai/claude-agent-sdk@0.3.201` (Claude) + `@earendil-works/pi-agent@0.82.1` (Pi) runtime duplo - Móvel: Capacitor (Android) - Backend de equipe: Hono + better-sqlite3 + JWT **Início rápido** Baixe a versão mais recente dos Releases do GitHub, com instaladores para macOS Apple Silicon / Intel e Windows. A configuração inicial requer verificação do ambiente (dependências de Git, Node.js / Bun e um shell disponível), depois adicione canais de IA nas configurações e selecione o canal, modelo e workspace padrão. Os recursos de colaboração em equipe exigem a implantação de um serviço de backend leve (Hono + SQLite), que pode ser implantado com um clique em qualquer servidor Linux. **Desenvolvimento local** Monorepo com workspace Bun, contendo packages (shared, core, project-core, session-core, ui), apps (electron, cli) e o diretório server. Use `bun install` para instalar dependências, `bun run dev` para iniciar o modo de desenvolvimento, `bun run typecheck` para verificação de tipos e `bun test` para executar testes. **Contribuição** PRs são bem-vindos, seguindo as diretrizes do projeto: usar Bun, gerenciamento de estado com Jotai, TypeScript sem `any`, e ao adicionar novos IPC, sincronizar os tipos e o código de ponte relacionados. **Licença** Profer é desenvolvido com base no Proma, e a versão comunitária usa a licença AGPL-3.0.