{"id":50367508,"url":"https://github.com/eminem5410/devmind-platform","last_synced_at":"2026-05-30T05:01:38.214Z","repository":{"id":360849858,"uuid":"1251984845","full_name":"eminem5410/devmind-platform","owner":"eminem5410","description":"Linux-first CLI for AI environment diagnostics, repair \u0026 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align=\"center\"\u003e\n  \u003cimg width=\"600\" alt=\"DevMind Platform\" src=\"https://img.shields.io/badge/DevMind-Platform-00d4ff?style=for-the-badge\u0026labelColor=0a0a1a\u0026logo=data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciIHZpZXdCb3g9IjAgMCAyNCAyNCIgZmlsbD0id2hpdGUiPjxwYXRoIGQ9Ik0xMiAyTDIgN2wxMCA1IDEwLTV6TTIgN2wxMCA1IDEwLTUtMTAgNXptMCAwTDIgMTJsMTAtNSAxMCA1LTIgN3ptMCAwTDIgMTdsMTAtNSAxMCA1LTIgN3oiLz48L3N2Zz4=\"\u003e\n  \u003cbr/\u003e\n  \u003cstrong\u003eLinux-first AI environment diagnostics, observability \u0026 automation\u003c/strong\u003e\n  \u003cbr/\u003e\n  \u003cbr/\u003e\n  \u003ca href=\"https://pypi.org/project/devmind/\"\u003e\u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/Python-3.11+-3776AB?style=flat-square\u0026logo=python\u0026logoColor=white\" alt=\"Python\"\u003e\u003c/a\u003e\n  \u003ca href=\"https://pypi.org/project/devmind/\"\u003e\u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/pip_install-devmind-00d4ff?style=flat-square\" 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src=\"https://img.shields.io/badge/GUI-Pico_CSS-9CF\"\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n---\n\n\u003e *\"Diagnosticar impresiona. Reparar automaticamente enamora. Observar es comprender. Servir es integrar. Visualizar es comprender.\"*\n\nDevMind es una CLI que **diagnostica, recomienda, repara, observa, configura, explica y expone** tu entorno de desarrollo AI en Linux. Detecta tu hardware, verifica herramientas, calcula un health score, repara problemas automaticamente, exporta snapshots, benchmarkea modelos locales, genera ambientes completos con perfiles predefinidos, explica warnings en profundidad, hace seguimiento de todo tu historial de actividad, expone todo via API REST con 17 endpoints con persistencia en SQLite, y ahora incluye un **Dashboard Web GUI** con 9 paginas interactivas.\n\n## Demo (v0.16.0 — Quality \u0026 Polish)\n\n![DevMind Demo GIF](docs/assets/devmind_demo.gif)\n\n### Screenshots\n\n| | | |\n|:---:|:---:|:---:|\n| ![Monitor](docs/assets/screenshots/monitor.png) | ![Doctor](docs/assets/screenshots/doctor.png) | ![Config](docs/assets/screenshots/config.png) |\n| **monitor --ai --once** | **doctor -c** | **config show** |\n| ![Stats](docs/assets/screenshots/stats.png) | ![Search](docs/assets/screenshots/search.png) | ![Help](docs/assets/screenshots/help.png) |\n| **stats -c** | **search 'embedding'** | **--help** |\n\n### Dashboard Web\n\n![DevMind Dashboard](devmind-preview.gif)\n\n\u003e Dashboard interactivo con 9 paginas: Home, Diagnosis, Benchmarks, Setup, History, Explain, Compare, Forecast y Optimize.\n\u003e Ejecuta `devmind serve` y abre `http://localhost:8080` en tu navegador.\n\n## Por que DevMind\n\nConfigurar un entorno de IA en Linux es fragmentado: drivers NVIDIA, CUDA, Ollama, Docker, Python versions, RAM limits, modelos... DevMind unifica todo eso en un flujo inteligente:\n\n```\nDiagnosticar  →  Recomendar  →  Reparar  →  Observar  →  Configurar  →  Explicar  →  Servir  →  Visualizar\n```\n\n## Instalacion\n\n### Linux / macOS\n\n```bash\n# Desde PyPI (recomendado)\npip install devmind\n\n# O clonar el repo\ngit clone https://github.com/eminem5410/devmind-platform.git\ncd devmind-platform\npython3 -m venv .venv\nsource .venv/bin/activate\npip install -e .\n```\n\n### Windows (PowerShell)\n\n```powershell\n# Desde PyPI (recomendado)\npip install devmind\n\n# O clonar el repo\ngit clone https://github.com/eminem5410/devmind-platform.git\ncd devmind-platform\npython -m venv .venv\n.venv\\Scripts\\Activate.ps1\npip install -e .\n```\n\n### Windows (CMD)\n\n```cmd\npip install devmind\n\ngit clone https://github.com/eminem5410/devmind-platform.git\ncd devmind-platform\npython -m venv .venv\n.venv\\Scripts\\activate.bat\npip install -e .\n```\n\n### Windows (WSL)\n\n```bash\n# Dentro de WSL funciona igual que Linux\npip install devmind\n```\n\n## Quick Start\n\n```bash\n# Diagnosticar tu sistema completo\ndevmind doctor\n\n# Levantar el Dashboard Web + API REST\ndevmind serve\n# → Dashboard: http://localhost:8080\n# → Swagger UI: http://localhost:8080/docs\n\n# Configurar un stack de AI completo (adaptado a tu hardware)\ndevmind setup local-llm          # Ollama + OpenWebUI\ndevmind setup ai-dev             # Docker + Ollama + Jupyter + deps\ndevmind setup rag-lab            # Ollama + ChromaDB + FastAPI\n\n# Benchmark de modelos Ollama (tokens/s, RAM, latencia)\ndevmind benchmark ollama\n\n# Explicar warnings del doctor en profundidad\ndevmind explain ram              # RAM y modelos AI\ndevmind explain gpu              # GPUs para IA\n\n# Ver historial de actividad\ndevmind history                  # Eventos recientes\ndevmind history -b               # Historial de benchmarks\ndevmind history -d               # Evolucion del health score\n\n# Exportar estado del sistema a JSON\ndevmind snapshot -o state.json\n\n# Proyectar costos API vs Local a 12 meses\ndevmind forecast run --tps 10 --daily-tokens 100000\n\n# Recomendar modelo y proveedor optimo\ndevmind optimize run --ram 8 --budget 50\n\n# Explicar precision de cuantizacion\ndevmind explain attention-precision\n\n# Reparar todo automaticamente\ndevmind repair all\n```\n\n## Forecast + Optimize (v0.12.0)\nProyecta costos de API vs inferencia local a 12 meses con crecimiento compuesto. Calcula el punto de break-even donde invertir en hardware se amortiza. Recomienda los 3 mejores proveedores API dentro del presupuesto y la mejor opcion de modelo local segun RAM disponible, GPU detectada y caso de uso. Incluye deteccion de precision FP4/FP8/FP16 en GPU para optimizar la seleccion.\n\nDashboard Web (v0.6.0)\n\nDevMind ahora incluye un dashboard web interactivo accesible desde el navegador. Se levanta automaticamente con `devmind serve` y consume los mismos endpoints REST.\n\n```bash\ndevmind serve\n# → http://localhost:8080\n```\n\n### Paginas disponibles\n\n| Pagina | URL | Descripcion |\n|--------|-----|-------------|\n| **Dashboard** | `/` | Vista general: health score, sistema, actividad reciente, quick actions |\n| **Doctor** | `/doctor` | Diagnostico completo con checks detallados, recomendaciones y severity |\n| **Snapshots** | `/snapshots` | Captura y visualiza estado del hardware, software y red |\n| **Benchmarks** | `/benchmarks` | Ejecuta benchmarks Ollama con graficos de rendimiento (Chart.js) |\n| **Setup** | `/setup` | Explora y genera perfiles de configuracion con preview de archivos |\n| **History** | `/history` | Historial completo con tabs: Doctors, Benchmarks, Snapshots |\n| **Explain** | `/explain` | Conceptos de IA explicados en profundidad (6 topics) |\n\n### Stack del Dashboard\n\n| Componente | Tecnologia | Por que |\n|-----------|-----------|---------|\n| Templates | Jinja2 + herencia | Server-side rendering, sin Node.js |\n| Estilos | Pico CSS (CDN) | Dark theme, responsive, sin build step |\n| Graficos | Chart.js (CDN) | Barras para benchmarks historicos |\n| Interactividad | HTMX + vanilla JS | Actualizaciones parciales sin recarga |\n\n### Capturas\n\n**Dashboard** — Health score, stats del sistema y actividad reciente.\n\n**Benchmarks** — Ejecucion con graficos, tabla de resultados e historial con Chart.js.\n\n**History** — Tabs para filtrar diagnosticos, benchmarks y snapshots.\n\n## API REST (v0.5.0+)\n\nTodos los endpoints JSON siguen disponibles junto con las paginas HTML. Ideal para integraciones, CI/CD, GUIs y herramientas propias.\n\n### Endpoints JSON\n\n| Method | Endpoint | Descripcion |\n|--------|----------|-------------|\n| GET | `/api/health` | Health check del servicio |\n| GET | `/api/version` | Version de la API |\n| GET | `/api/doctor` | Diagnostico completo (JSON) |\n| GET | `/api/snapshot` | Snapshot del sistema (JSON) |\n| POST | `/api/benchmark/ollama` | Benchmark de modelo Ollama |\n| GET | `/api/setup/profiles` | Lista perfiles disponibles |\n| POST | `/api/setup/{profile}` | Genera archivos de un perfil |\n| GET | `/api/history` | Historial completo (SQLite) |\n| GET | `/api/history/doctors` | Historial de diagnosticos |\n| GET | `/api/history/benchmarks` | Historial de benchmarks |\n| GET | `/api/history/snapshots` | Historial de snapshots |\n| GET | `/api/explain` | Topics disponibles |\n| GET | `/api/explain/{topic}` | Explicacion de un topic |\n\n### Ejemplos con curl\n\n```bash\n# Diagnostico completo\ncurl -s http://localhost:8080/api/doctor | jq '.summary'\n# {\"total_checks\": 15, \"health_score\": 93, \"health_label\": \"Excelente\", ...}\n\n# Benchmark de modelo\ncurl -X POST http://localhost:8080/api/benchmark/ollama \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"model\": \"phi3:mini\", \"runs\": 3}'\n```\n\n### Opciones del servidor\n\n```bash\ndevmind serve                     # localhost:8080\ndevmind serve --port 3000         # Puerto custom\ndevmind serve --host 0.0.0.0      # Todas las interfaces\ndevmind serve --reload            # Auto-reload (desarrollo)\n```\n\n### Persistencia\n\nLos resultados de `/api/doctor`, `/api/snapshot` y `/api/benchmark/ollama` se guardan automaticamente en **SQLite** (`~/.devmind/devmind.db`). Los endpoints `/api/history/*` leen directamente de SQLite para consultas de historial entre sesiones.\n\n## Output real\n\n### `devmind doctor` — Diagnostico completo\n\n```\n╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮\n│ DevMind Doctor — Diagnostico inteligente del sistema                    │\n╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯\n\n  Salud del sistema: 93/100 (Excelente)\n  ████████████████████████████░░\n\nSistema\n  [INFO]   OS                    Linux x86_64\n  [WARN]   Python                3.14.4  Version muy reciente\n  [INFO]   CPU                   Intel(R) Core(TM) i5-7400 (4 cores)\n  [WARN]   RAM                   6.5 / 7.1 GB (91%)  RAM limitada para modelos grandes\n  [INFO]   Disco libre           287.2 GB\n\nOllama\n  [INFO]   Ollama                0.24.0\n  [INFO]   Ollama Server         ejecutando\n  [INFO]   Ollama Modelos        phi3:mini\n\nRecomendaciones\n  [!] RAM limitada (7.1 GB)\n      Se recomienda usar modelos pequenos (1B-4B) como phi3:mini.\n      Accion: Considerar upgrade de RAM o usar quantization para modelos grandes\n\n╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮\n│ Tu sistema esta listo para desarrollo de IA                             │\n╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯\n```\n\n### `devmind serve` — Dashboard Web + API\n\n```\nDevMind API — Server v0.6.0\n\n  Host: 127.0.0.1\n  Port: 8080\n  Dashboard: http://127.0.0.1:8080\n  Docs: http://127.0.0.1:8080/docs\n  Redoc: http://127.0.0.1:8080/redoc\n\nINFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8080 (Press CTRL+C to quit)\n```\n\n### `devmind benchmark ollama` — Rendimiento de modelos\n\n```\n╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮\n│ DevMind Benchmark — Ollama Performance                                   │\n╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯\n\n  Run 1 — phi3:mini\n\n  Throughput                4.70 tokens/s (Aceptable)\n  TTFT (Time to First Token) 2654 ms\n  Total time                26154 ms\n  Tokens generados          579\n  RAM pico Ollama           3700 MB\n\nResumen\n  Benchmarks OK             3/3\n  Avg throughput            4.70 tokens/s\n  Avg TTFT                  2654 ms\n  Avg RAM pico              3700 MB\n```\n\n## Comandos\n\n### Diagnostico y reparacion\n\n| Comando | Descripcion |\n|---------|-------------|\n| `devmind doctor` | Diagnostico completo con severity, health score y recomendaciones |\n| `devmind doctor --compact` | Output de 10 lineas para CI y scripting |\n| `devmind doctor --json` | Output JSON estructurado para APIs, GUIs, telemetry |\n| `devmind repair ollama` | Instala, inicia Ollama y descarga modelo recomendado |\n| `devmind repair docker` | Inicia daemon, instala Compose, verifica permisos |\n| `devmind repair all` | Ejecuta todas las reparaciones en secuencia |\n\n### Observabilidad\n\n| Comando | Descripcion |\n|---------|-------------|\n| `devmind snapshot` | Exporta estado completo del sistema (terminal) |\n| `devmind snapshot -o state.json` | Guardar snapshot a archivo JSON |\n| `devmind snapshot -o state.yaml` | Guardar snapshot a archivo YAML |\n| `devmind snapshot --json` | Snapshot como JSON por stdout |\n| `devmind snapshot -c` | Snapshot compacto de 6 lineas |\n| `devmind benchmark ollama` | Benchmark de modelos Ollama (tokens/s, TTFT, RAM) |\n| `devmind benchmark ollama --runs 3` | 3 runs y promedia resultados |\n| `devmind benchmark ollama -m phi3:mini` | Benchmark un modelo especifico |\n| `devmind benchmark ollama -c` | Benchmark compacto de 1 linea |\n| `devmind benchmark ollama --json` | Benchmark como JSON estructurado |\n\n### Ecosistema\n\n| Comando | Descripcion |\n|---------|-------------|\n| `devmind setup` | Lista perfiles disponibles |\n| `devmind setup local-llm` | Chat local: Ollama + OpenWebUI |\n| `devmind setup ai-dev` | Entorno AI: Docker + Ollama + Jupyter + dependencias |\n| `devmind setup rag-lab` | Stack RAG: Ollama + ChromaDB + FastAPI template |\n| `devmind setup \u003cperfil\u003e --dry-run` | Simula sin escribir archivos |\n| `devmind setup \u003cperfil\u003e --force` | Sobreescribe archivos existentes |\n| `devmind explain` | Explica warnings del ultimo `devmind doctor` |\n| `devmind explain ram` | Deep dive: RAM y modelos de IA |\n| `devmind explain gpu` | Deep dive: GPUs para IA, VRAM, presupuesto |\n| `devmind explain python` | Deep dive: Versiones Python y compatibilidad |\n| `devmind explain ollama` | Deep dive: Ollama, modelos, API |\n| `devmind explain docker` | Deep dive: Docker para entornos IA |\n| `devmind history` | Muestra historial de actividad reciente |\n| `devmind history -b` | Historial de benchmarks con promedios |\n| `devmind history -d` | Evolucion del health score entre diagnosticos |\n| `devmind history -n 50` | Ultimos 50 eventos |\n| `devmind history --json` | Historial como JSON estructurado |\n\n### API REST + Dashboard Web\n\n| Comando | Descripcion |\n|---------|-------------|\n| `devmind serve` | Levanta Dashboard + API REST en localhost:8080 |\n| `devmind serve --port 3000` | Puerto custom |\n| `devmind serve --host 0.0.0.0` | Escuchar en todas las interfaces |\n| `devmind serve --reload` | Auto-reload para desarrollo |\n\n### Herramientas\n\n| Comando | Descripcion |\n|---------|-------------|\n| `devmind gpu` | Analisis detallado de GPU, drivers CUDA y Vulkan |\n| `devmind init` | Scaffolding interactivo de proyectos AI |\n\n## Features\n\n### Cost Intelligence (v0.7.0)\nCompara el costo de inferencia local contra 32 modelos de API en 11 providers. Calcula ROI mensual considerando throughput real (auto-detectado del último benchmark), ratio de output/cache, tokens diarios y costo eléctrico estimado. Soporta exportación a 5 formatos: JSON, CSV, HTML (auto-contenido con tema oscuro), Markdown y YAML.\n\n\n### Forecast + Optimize (v0.12.0)\nProyecta costos de API vs inferencia local a 12 meses con crecimiento compuesto. Calcula el punto de break-even donde invertir en hardware se amortiza. Recomienda los 3 mejores proveedores API dentro del presupuesto y la mejor opcion de modelo local segun RAM disponible, GPU detectada y caso de uso. Incluye deteccion de precision FP4/FP8/FP16 en GPU para optimizar la seleccion.\n\nDashboard Web (v0.6.0)\nInterfaz grafica accesible desde el navegador con 9 paginas: Dashboard con health score y stats, Doctor con checks detallados y recomendaciones, Snapshots con hardware/software/red, Benchmarks con graficos Chart.js e historial, Setup con preview de perfiles, History con tabs filtrables, Explain con contenido educativo, Forecast con proyeccion de costos, y Optimize con recomendaciones de modelos. Todo server-side con Jinja2 + Pico CSS, sin necesidad de Node.js ni build tools.\n\n### Health Score\nPuntuacion 0-100 que evalua la preparacion de tu sistema para IA, basada en todos los checks realizados. Se visualiza con barra de progreso y etiqueta (Excelente/Bueno/Aceptable/Necesita atencion/Critico).\n\n### Severity Levels\nCada check tiene un nivel de severidad: `INFO`, `WARNING`, `ERROR`, `CRITICAL`. Permite filtrar, colorear y priorizar issues para UIs, APIs y repair engines.\n\n### Recomendaciones inteligentes\nEl motor analiza tu hardware y software para generar recomendaciones contextuales. Con 7.1 GB RAM recomienda modelos 1B-4B; con GPU NVIDIA recomienda `llama3.1:8b`; detecta Python 3.14 y sugiere 3.12 LTS.\n\n### Auto-repair\nRepara automaticamente problemas detectados: instala e inicia Ollama, descarga el modelo optimo segun tu hardware, verifica Docker daemon y Compose.\n\n### API REST + SQLite\nServidor FastAPI que expone toda la funcionalidad como endpoints REST. Incluye CORS, Swagger UI, ReDoc y persistencia automatica en SQLite (`~/.devmind/devmind.db`). Cada `/api/doctor`, `/api/snapshot` y `/api/benchmark/ollama` queda grabado para consultas de historial entre sesiones.\n\n### Setup Profiles\nGenera stacks completos de desarrollo AI con un solo comando. Los templates se adaptan a tu hardware (RAM, GPU) para recomendar el modelo optimo y configurar limites de recursos. Tres perfiles: `local-llm`, `ai-dev`, `rag-lab`.\n\n### Explain Mode\nExplica en profundidad los warnings del doctor y temas clave de IA. Con topic especifico (`ram`, `gpu`, `python`, `ollama`, `docker`), muestra guias completas con tablas comparativas, comandos y recomendaciones de hardware.\n\n### History\nHistorial completo de actividad desde SQLite. Filtra por tipo: diagnosticos, benchmarks o snapshots. Muestra tablas con evolucion del health score, promedios de throughput y tendencias.\n\n### Snapshot\nExporta el estado completo del sistema a JSON o YAML. Incluye hardware (CPU, RAM, GPU, disco), software (OS, Python, Docker, Ollama, Git) y red. Ideal para compartir en issues, comparar antes/despues, y debugging remoto.\n\n### Benchmark\nMide rendimiento real de modelos Ollama usando la API de streaming: tokens/s (throughput), TTFT (time to first token), RAM pico consumida, duracion total. Color coding de rendimiento y tips para optimizar.\n\n### 3 modos de output\nUn solo modelo de datos (Pydantic), tres renderizadores:\n- **Rich**: Terminal interactiva con colores, paneles y recomendaciones\n- **Compact**: 10 lineas para CI, scripts y quick checks\n- **JSON**: Estructura completa para APIs, GUIs, telemetry y pipelines\n\n## Arquitectura\n\n```\nsrc/devmind/\n├── cli.py                  # Typer entry point (12 comandos)\n├── api/                    # FastAPI REST server + Web GUI\n│   ├── main.py             # App con CORS + lifespan + static files\n│   ├── routes/\n│   │   ├── doctor.py       # GET /api/doctor\n│   │   ├── snapshot.py     # GET /api/snapshot\n│   │   ├── benchmark.py    # POST /api/benchmark/ollama\n│   │   ├── setup.py        # GET /api/setup/profiles, POST /api/setup/{profile}\n│   │   ├── history.py      # GET /api/history/*\n│   │   ├── explain.py      # GET /api/explain/*\n│   │   ├── forecast.py     # GET /api/forecast, /api/optimize\n│   │   └── web.py          # HTML pages (Dashboard, Doctor, Snapshots, ...)\n│   ├── templates/          # Jinja2 HTML templates (v0.6.0)\n│   │   ├── base.html       # Layout base con nav + footer + Pico CSS\n│   │   ├── dashboard.html  # Vista general con health score\n│   │   ├── doctor.html     # Diagnostico con checks y recomendaciones\n│   │   ├── snapshots.html  # Hardware, software, red\n│   │   ├── benchmarks.html # Charts Chart.js + historial\n│   │   ├── setup.html      # Perfiles con preview de archivos\n│   │   ├── history.html    # Tabs filtrables\n│   │   ├── forecast.html   # Cost forecast form + results\n│   │   ├── optimize.html   # Model optimizer form + results\n│   │   └── explain.html    # Topics educativos\n│   └── static/             # Archivos estaticos\n├── db/                     # SQLAlchemy ORM + SQLite\n│   ├── models.py           # DoctorRunRecord, BenchmarkRunRecord, SnapshotRecord\n│   └── database.py         # Engine, session factory, init_db\n├── services/\n│   ├── __init__.py\n│   ├── forecast.py      # Cost projection service\n│   ├── optimize.py      # Model/provider recommendation\n│   └── hardware.py      # GPU specs + precision support (27 GPUs)\n├── commands/\n│   ├── forecast.py      # Cost projection CLI command\n│   ├── optimize.py      # Model/provider recommendation CLI\n│   ├── benchmark.py        # Ollama performance benchmark\n│   ├── doctor.py           # Diagnostico con severity + health score\n│   ├── explain.py          # Deep dive explanations\n│   ├── gpu_check.py        # Analisis detallado de GPU\n│   ├── history.py          # Activity history from logs\n│   ├── init_cmd.py         # Scaffolding de proyectos AI\n│   ├── repair.py           # Auto-repair engine\n│   ├── serve.py            # CLI launcher para API REST\n│   ├── setup.py            # Setup profiles orchestrator\n│   └── snapshot.py         # System snapshot export\n├── data/\n│   └── profiles/\n│       └── __init__.py     # Profile templates + generators\n├── models/\n│   ├── benchmark.py        # Pydantic: BenchmarkResult, BenchmarkReport\n│   ├── diagnostic.py       # Pydantic: Severity, Check, Recommendation, Report\n│   └── snapshot.py         # Pydantic: SnapshotReport, Hardware, Software\n└── utils/\n    ├── docker.py           # Docker + Compose detection\n    ├── gpu.py              # NVIDIA/AMD, CUDA, Vulkan\n    ├── logging.py          # Structured JSON logger with rotation\n    ├── ollama.py           # Ollama version + model listing\n    ├── recommendations.py  # Intelligent recommendation engine\n    └── system.py           # OS, CPU, RAM, disk info\n```\n\nTodos los datos fluyen a traves de modelos Pydantic, lo que permite:\n- Renderizado consistente en cualquier formato (terminal, JSON, HTML)\n- Validacion de tipos\n- Serializacion JSON nativa\n- Reutilizacion directa en la API REST y templates web\n\n## Tech Stack\n\n| Componente | Tecnologia |\n|-----------|-----------|\n| CLI Framework | [Typer](https://typer.tiangolo.com/) |\n| Terminal UI | [Rich](https://rich.readthedocs.io/) |\n| Data Models | [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) v2 |\n| REST API | [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/) |\n| Database | [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) + SQLite |\n| Web Templates | [Jinja2](https://jinja.palletsprojects.com/) |\n| CSS Framework | [Pico CSS](https://picocss.com/) |\n| Charts | [Chart.js](https://www.chartjs.org/) |\n| Server | [Uvicorn](https://www.uvicorn.org/) |\n| System Info | [psutil](https://psulib.org/) |\n| HTTP Client | [httpx](https://www.python-httpx.org/) |\n| Build System | [Hatch](https://hatch.pypa.io/) |\n\n## Roadmap\n\n### v0.1.0 — Diagnostics ✅\n- ✅ `devmind doctor` — Health score, severity, recomendaciones\n- ✅ `devmind repair` — Reparacion automatica de Ollama y Docker\n\n### v0.2.0 — Benchmarks ✅\n- ✅ `devmind benchmark ollama` — Medir tokens/s, RAM, latencia\n\n### v0.3.0 — Observabilidad ✅\n- ✅ `devmind snapshot` — Exportar estado completo a JSON/YAML\n- ✅ `devmind benchmark ollama` — Medir tokens/s, RAM, latencia con streaming\n- ✅ Logs estructurados JSON en `~/.devmind/logs/` con rotacion\n\n### v0.4.0 — Ecosistema ✅\n- ✅ `devmind setup local-llm` — Perfil: Ollama + OpenWebUI\n- ✅ `devmind setup ai-dev` — Perfil: Docker + Ollama + Jupyter + deps\n- ✅ `devmind setup rag-lab` — Perfil: Ollama + ChromaDB + FastAPI\n- ✅ `devmind explain` — Explicaciones en profundidad\n- ✅ `devmind history` — Historial de actividad con filtro por tipo\n\n### v0.5.0 — API REST ✅\n- ✅ `devmind serve` — Servidor FastAPI en localhost:8080\n- ✅ 13 endpoints REST (doctor, snapshot, benchmark, setup, history, explain)\n- ✅ Swagger UI + ReDoc\n- ✅ Persistencia SQLite (`~/.devmind/devmind.db`)\n- ✅ CORS habilitado para desarrollo\n- ✅ Publicado en [PyPI](https://pypi.org/project/devmind/)\n\n### v0.6.0 — GUI Dashboard ✅\n- ✅ Dashboard Web con 9 paginas interactivas\n- ✅ Jinja2 templates + Pico CSS (dark theme)\n- ✅ Chart.js para graficos de benchmarks\n- ✅ HTMX para interactividad sin recarga\n- ✅ Server-side rendering (no Node.js)\n- ✅ Publicado en [PyPI](https://pypi.org/project/devmind/0.6.0/)\n\n### v0.7.0 — Cost Intelligence ✅\n✅ devmind compare — Comparar costo local vs 32 modelos API\n✅ 11 providers: OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Groq, Mistral, Cerebras, Together AI, OpenRouter, xAI, Fireworks\n✅ ROI calculator: costo eléctrico local vs API más barata\n✅ Auto-detección de TPS desde último benchmark (SQLite)\n✅ 5 formatos de exportación: JSON, CSV, HTML, Markdown, YAML\n✅ API endpoints: /api/compare, /api/compare/providers\n✅ Página web /compare con filtros interactivos y sliders\n\n### v0.8.0 — Forecast + Attention Intelligence\n- ✅ `devmind forecast` — Proyecta costos API vs Local a 12 meses con break-even\n- ✅ `devmind optimize` — Recomienda modelo y proveedor por hardware/presupuesto\n- ✅ `devmind explain attention-precision` — FP4/FP8/FP16/ThriftAttention\n- ✅ `devmind doctor` — Check de precision FP4/FP8/FP16 en GPU\n- ✅ API endpoints: /api/forecast, /api/optimize\n- ✅ Web pages: /forecast, /optimize con formularios interactivos\n- ✅ Hardware service: 27 GPUs con soporte FP4/FP8/FP16/BF16/FP32\n- ✅ Publicado en [PyPI](https://pypi.org/project/devmind/0.8.0/)\n\n### v0.9.0 — Abstraccion de plataforma + soporte Windows\n- ✅ `devmind/utils/platform.py` — Deteccion automatica de distro Linux / WSL / Windows\n- ✅ `devmind/utils/system.py` — Rewritten: fallback psutil para RAM, CPU y disco (sin /proc)\n- ✅ `devmind/utils/gpu.py` — Rewritten: deteccion CUDA_PATH y vulkan-1.dll en Windows\n- ✅ `devmind doctor` — Nuevo check \"Plataforma\" con shell y gestor de paquetes\n- ✅ Classifiers Windows en pyproject.toml (OS Independent, Windows 10/11)\n- ✅ Publicado en [PyPI](https://pypi.org/project/devmind/0.9.0/)\n\n### v0.10.0 — LLM Benchmark Suite\n- ✅ `devmind llm-benchmark run` — Compara Ollama local vs API providers\n- ✅ `devmind llm-benchmark providers` — Lista proveedores soportados\n- ✅ 4 API providers: Groq, Together AI, OpenRouter, Fireworks\n- ✅ Quality heuristics: completitud, claridad, estructura, vocabulario (0-10)\n- ✅ Metricas: tokens/s, TTFT, costo estimado, detalle de calidad\n- ✅ Publicado en [PyPI](https://pypi.org/project/devmind/0.10.0/)\n\n### v0.12.0 — Interactive LLM Chat + Setup Wizard\n- ✅ `devmind chat` — Chat interactivo streaming con Ollama + 4 API providers\n- ✅ Slash commands: `/model`, `/provider`, `/clear`, `/sessions`, `/info`, `/quit`\n- ✅ Multi-turno con contexto acumulativo\n- ✅ Persistencia SQLite: sesiones y mensajes\n- ✅ `devmind chat --session N` — Retomar sesiones previas\n- ✅ `devmind chat --prompt \"texto\"` — Modo non-interactive\n- ✅ Auto-title desde primer mensaje\n- ✅ `devmind init --interactive` — Wizard para API keys, provider y modelo\n- ✅ `~/.devmind/config.toml` — Config persistente con API keys\n- ✅ Nuevo modulo: `config/settings.py` — Config management TOML\n- ✅ Publicado en [PyPI](https://pypi.org/project/devmind/0.12.0/)\n\n### v0.13.0 — Analytics Dashboard + FTS5 Search\n- ✅ `devmind stats` — Dashboard de analytics (tokens, sesiones, providers, modelos)\n- ✅ `devmind stats -c` — Output compacto de una linea (para scripts)\n- ✅ `devmind stats -d N` — Ventana de actividad configurable\n- ✅ `devmind search \"query\"` — Busqueda full-text en historial de chats\n- ✅ Filtro por provider (`-p`) y rol (`-r`) en search\n- ✅ `devmind search -e md -o file.md` — Export Markdown con metadatos\n- ✅ Tabla FTS5 con triggers auto-sync (insert/update/delete)\n- ✅ Auto-backfill de mensajes existentes en primer init\n- ✅ Tabla de actividad diaria con periodo configurable\n- ✅ Publicado en [PyPI](https://pypi.org/project/devmind/0.13.0/)\n\n### v0.14.0 — Configuration Management + Session Export\n- ✅ `devmind config show` — Ver configuracion actual (API keys enmascaradas)\n- ✅ `devmind config set` — Cambiar provider, model, API keys, base URLs\n- ✅ `devmind config reset` — Restaurar defaults (con confirmacion)\n- ✅ `devmind config validate` — Verificar Ollama, API keys, Docker\n- ✅ `devmind config path` — Mostrar ruta del config file\n- ✅ `devmind export --session N` — Exportar sesion como Markdown o JSON\n- ✅ `devmind export --all` — Exportar todas las sesiones\n- ✅ `devmind export --provider` / `--model` — Filtrar por provider o modelo\n- ✅ `devmind export -f md` / `-f json` — Formato de salida\n- ✅ Publicado en [PyPI](https://pypi.org/project/devmind/0.14.0/)\n\n### v0.15.0 — Real-time AI Monitor\n- ✅ `devmind monitor` — Dashboard en tiempo real del entorno de IA\n- ✅ `devmind monitor --once` — Snapshot unico (para scripts)\n- ✅ `devmind monitor --json` — Output JSON estructurado\n- ✅ `devmind monitor --ai` — Metricas especificas de IA (Ollama RAM, active model, tokens hoy, pressure)\n- ✅ `devmind monitor -i N` — Intervalo de refresh configurable\n- ✅ CPU, RAM, Disk con colores por nivel de presion\n- ✅ Ollama status + version + modelos detectados\n- ✅ GPU info + VRAM, Docker status + containers\n- ✅ Health score 0-100 con barra visual\n- ✅ Publicado en [PyPI](https://pypi.org/project/devmind/0.15.0/)\n\n### v0.16.0 — Quality \u0026 Polish\n- ✅ `devmind --help` categorizado: Diagnostics, Environment, Observability, AI Tools, Platform\n- ✅ CHANGELOG.md con historial completo desde v0.1.0\n- ✅ `scripts/release.sh` — Script de release automatizado (bump/build/tag/publish)\n- ✅ `tests/test_critical.py` — 24 tests cubriendo config, database, monitor, export\n- ✅ Cero comandos nuevos — solo calidad y experiencia de uso\n- ✅ Publicado en [PyPI](https://pypi.org/project/devmind/0.16.0/)\n\n### v0.11.0 — SQLite Benchmark History + CI/CD\n- ✅ `devmind/db/manager.py` — SQLite storage para benchmarks LLM\n- ✅ `devmind llm-benchmark run` — Auto-save resultados a ~/.devmind/devmind.db\n- ✅ `devmind history --llm` — Historial de benchmarks con estadisticas\n- ✅ CI/CD: test.yml (Ubuntu + Windows + macOS, Python 3.11-3.13)\n- ✅ CI/CD: publish.yml (PyPI trusted publisher en tag push)\n- ✅ Publicado en [PyPI](https://pypi.org/project/devmind/0.11.0/)\n\n\n\n\n## Requisitos\n\n- Linux (Ubuntu 20.04+, Fedora 38+, Arch Linux, Debian 12+)\n- Windows 10/11 (experimental)\n- Python 3.11+\n- Opcional: NVIDIA GPU + drivers, Docker, Ollama\n\n## Licencia\n\n[Licensed under the Apache License, Version 2.0](LICENSE)\n\n---\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  Hecho con ❤️ para la comunidad Linux/AI\n\u003c/p\u003e\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Feminem5410%2Fdevmind-platform","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Feminem5410%2Fdevmind-platform","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Feminem5410%2Fdevmind-platform/lists"}