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GitHub · apache/maka

Espacio de trabajo local para agentes de IA

Apache Maka es un espacio de trabajo de agente de IA local que mantiene mensajes modelo, interacciones de herramientas, decisiones de consentimiento y eventos de terminación en un registro que solo se puede agregar a registros nuevos.

Actualizaciones

  • 15 de octubre de 2026: Estrellas 4,732 → 5,745.
  • 5 de septiembre de 2026: Estrellas 3,701 → 4,732.
  • 27 de agosto de 2026: Estrellas 2,064 → 3,701, última versión v0.1.11 (18 de agosto de 2026).
  • 22 de agosto de 2026: Estrellas 2,062 → 2,064, última versión v0.1.11 (18 de agosto de 2026).

Qué aporta

  • Almacena datos de forma segura en su computadora local
  • Registra el historial de transacciones y llamadas de vehículos.
  • Ofrece herramientas nativas como edición de archivos y ejecución de comandos.

Instalación

Iniciando el entorno de desarrollo
git clone https://github.com/apache/maka.git
cd maka
npm ci
npm run dev
Crear todos los espacios de trabajo
npm run dev:full

Ejecución

Iniciar la interfaz del terminal
npm run cli:dev

Si no programa

Pegue esto en su agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

En el espacio de trabajo de Maka, necesitas analizar un proyecto, organizar los archivos usando las herramientas necesarias y mantener todas tus acciones en un registro rastreable. Controle los permisos en todo su flujo de trabajo, conserve los mensajes del modelo y administre el proceso de manera recuperable en caso de errores.

Repositorio: https://github.com/apache/maka. Sigue las instrucciones oficiales del archivo README de este repositorio para la instalación y ejecución.

Antes de empezar, comprueba en qué sistema operativo estamos y si las herramientas necesarias (ej. Python, Node.js, Git, Docker) están instaladas. Instala las que falten paso a paso según este sistema.

Crea una carpeta nueva y vacía para trabajar. No toques ningún archivo fuera de esta carpeta y no borres nada. Antes de ejecutar cada comando, dime qué vas a hacer en una frase.

Dime qué debería ver en la pantalla al final de cada paso. Si ocurre un error, te pegaré el mensaje de error tal cual y lo solucionaremos juntos.

Términos relacionados del glosario

Para quién esEs adecuado para desarrolladores de software y desarrolladores de agentes de inteligencia artificial que desean gestionar sus proyectos localmente con control total sobre sus datos.
LicenciaApache-2.0

Enlaces

TreScout no desarrolló esta herramienta · la encontramos en las tendencias de GitHub y la presentamos. Esta página describe el repositorio tal como estaba el 2026-08-22: El número de estrellas y nuestro texto son de ese día, el repositorio puede haber cambiado desde entonces. Consulte el enlace del repositorio para ver el estado actual. El texto de presentación se preparó con IA a partir de la propia documentación del repositorio y esta página se tradujo automáticamente del original en turco · prevalece la versión turca.