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GitHub · apache/maka

Espaço de trabalho local para agentes de IA

Apache Maka é um espaço de trabalho de agente de IA local que mantém mensagens de modelo, interações de ferramentas, decisões de consentimento e eventos de encerramento em um log que só pode ser adicionado a novos registros.

Atualizações

  • 15 de outubro de 2026: Estrelas 4,732 → 5,745.
  • 5 de setembro de 2026: Estrelas 3,701 → 4,732.
  • 27 de agosto de 2026: Estrelas 2,064 → 3,701, versão mais recente v0.1.11 (18 de agosto de 2026).
  • 22 de agosto de 2026: Estrelas 2,062 → 2,064, versão mais recente v0.1.11 (18 de agosto de 2026).

O que você ganha

  • Armazena dados com segurança em seu computador local
  • Registra histórico de transações e chamadas de veículos
  • Oferece ferramentas nativas como edição de arquivos e execução de comandos

Instalação

Iniciando o ambiente de desenvolvimento
git clone https://github.com/apache/maka.git
cd maka
npm ci
npm run dev
Crie todos os espaços de trabalho
npm run dev:full

Execução

Iniciando a interface do terminal
npm run cli:dev

Se você não programa

Cole isto no seu agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

No espaço de trabalho Maka, você precisa analisar um projeto, organizar os arquivos usando as ferramentas necessárias e manter todas as suas ações em um registro rastreável. Controle as permissões em todo o seu fluxo de trabalho, preserve as mensagens do modelo e gerencie o processo de forma recuperável em caso de erros.

Repositório: https://github.com/apache/maka. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.

Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.

Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.

Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.

Termos relacionados do glossário

Para quem éÉ adequado para desenvolvedores de software e desenvolvedores de agentes de inteligência artificial que desejam gerenciar seus projetos localmente com controle total sobre seus dados.
LicençaApache-2.0

Links

A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-08-22: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. O texto de apresentação foi preparado com IA a partir da própria documentação do repositório e esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.