Certified local mode: managed on-device model with verified setup and egress guard
Los mantenedores suelen responder en 1 día
Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- ollama, typescript
- Área
- ai, cli, documentation, security
Línea de trabajo
Comienza rastreando el punto de entrada de la CLI altimate local, la ruta de compactación del contexto ALTIMATE_TOOL_RETRIEVAL y el selector TUI de la primera ejecución. Revisa cómo se aplican los permisos de las herramientas web (websearch, webfetch y codesearch) y, después, define el registro, la configuración verificada, las sondas de certificación, las reglas de egreso reversibles y la documentación necesaria para la primera implementación propuesta.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Data teams in compliance-bound environments (finance, healthcare) cannot send warehouse schemas, query results, or dbt project contents to cloud LLM providers — today that rules altimate-code out for them entirely, or forces a hand-rolled Ollama/LM Studio setup with no verification that the endpoint actually works for agent workloads (tool calls, long-context prefill, reasoning renders).
Proposal: a managed local mode — altimate local — that makes the local path a first-class, verified experience:
- one command: hardware detection → pinned, SHA-256-verified model + runtime download → server lifecycle on
127.0.0.1→ certification probes (tool-call round trip, reasoning render, 8K prefill) that must pass before any config is touched - a model registry (multi-model by design;
--model <id>,altimate local models) - an egress guard: wiring local mode adds
askpermission rules for the web tools (websearch/webfetch/codesearch) so a local-first session reaches the internet only with per-step approval; reversible, never overwrites user-set permissions - context diet for small-context local models (skill-listing compaction under the existing
ALTIMATE_TOOL_RETRIEVALflag) - first-run TUI picker row + docs integration so the option is discoverable
Out of scope for the first cut (tracked as follow-ups): Linux AMD/Intel GPU auto-detection (runtime already works via Vulkan), native-Windows certification, live prefill progress in the TUI.
- Lenguaje dominante
- TypeScript
- Estrellas
- 805
- Forks
- 122
- Merge medio
- 2 d 10 h
- PR fusionados (30 d)
- 63
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de AltimateAI/altimate-code
-
test: MCP tests fail when the developer's ~/.claude.json has MCP servers (HOME is not sandboxed)Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 78/100
AltimateAI/altimate-code#1386 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 84/100
AltimateAI/altimate-code#1384 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 84/100
AltimateAI/altimate-code#1323 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 86/100
AltimateAI/altimate-code#1288 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 92/100
AltimateAI/altimate-code#1285 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
Todos los issues de AltimateAI/altimate-code
Issues similares
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
NousResearch/hermes-agent#136483 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 86/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Tool errors containing cycles or BigInt crash getErrorMessage and replace the original failureAbiertofactory-active factory-automatic task-bug-reproduction-success task-identify-harness-labels-done task-identify-issue-type-done
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 62/100
vercel/ai#22796 · 2 comentarios ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
[Bug]: Web chat input doesn't regain focus after a reply finishesPosiblemente ocupada @GaijinSystems la tomó hoy. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 76/100
zeroclaw-labs/zeroclaw#11658 ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 75/100
babylonlabs-io/babylon-toolkit#2711 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día