WallpaperMachine
당신이 사랑하는 배경화면, 맥에서 새롭게 만나보세요
다른 사람이 만든 업무 오후에 밀라노‑리스본 여행 일정, AI 5명이 항공·숙소·활동·이동을 추적해 예약 시점과 날짜를 제시
Da Milano a Lisbona in un pomeriggio di lavoro, fatto da altri. Cinque agenti AI tracciano voli, alloggio, attività e spostamenti, e ti lasciano un piano con le date entro cui prenotare.
라이프스타일Python · TypeScriptGitHub @MicheleBellitti온라인운영자 미확인
써 보셨어요? 한 번만 눌러 주세요. 로그인은 필요 없어요.
아직 감지된 업데이트가 없습니다. GitHub 릴리스가 나오면 여기에 보입니다.
개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
로그인이 필요하면 로그인 화면으로 이동합니다. 로그인 후 이곳으로 돌아와 원하는 확인 버튼을 다시 눌러 주세요.
프로젝트 폴더에서 /nomorevibe verify를 실행하면 소유권을 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다.
1분 만에 확인하기메이커가 쓴 소개는 위의 한 줄이 전부입니다. 더 자세한 내용은 저장소 README에서 읽을 수 있습니다. 저장소 README ↗
README 전체를 불러오는 중입니다.
README 전문 보기 ↗Trip Planner (on screen: Atlas) turns a trip request (origin, destination or "suggeriscimi tu", dates, travellers, budget, preferences) into a complete, bookable plan. A Managed Agents session runs a coordinator and four subagents (flights, lodging, activities, transport). You watch them work live, and the finished trip opens in TripTracker with one click. Booking and payment always happen on the supplier's site.
The full spec (Italian) is in docs/spec/implementation-doc.it.md.
Conventions, commands and rules for contributors (human or Claude) are in CLAUDE.md;
the deploy runbook is docs/deploy.md.
| Path | What |
|---|---|
backend/ | FastAPI API, Postgres via SQLAlchemy/Alembic, the Managed Agents consumer (Python 3.12, uv) |
web/ | Next.js 16 planner UI: request form, live timeline, finished plan |
agents/ | Agent prompt templates and per-profile models and numbers |
profiles/ | The files ant apply reads, generated from agents/ by scripts/render_profiles.py |
skills/ | Agent skills shared by both profiles (Trip schema, booking links, research rules) |
scripts/ | Profile rendering, an SDK fallback for ant apply, the paid live probes |
evals/ | Reference requests, checks, LLM judge, baseline comparison |
schema/ | JSON Schemas generated from the backend models |
docs/ | Spec, research notes, backend interfaces, deploy runbook, TripTracker patch |
You need uv, Node 24 and either Docker or a local PostgreSQL.
docker compose up -d # Postgres 16 on localhost:5432
cd backend
cp .env.example .env # development settings, local auth, no API key
uv sync
uv run alembic upgrade head
export TEST_DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://trip_planner:trip_planner@localhost:5432/trip_planner_test
uv run pytest # creates and migrates trip_planner_test by itself
With a local Homebrew Postgres instead of Docker, set DATABASE_URL in backend/.env to
postgresql://localhost:5432/trip_planner_dev (create the database first) and leave
TEST_DATABASE_URL unset.
The demo replays recorded agent sessions through the real backend and web app: no API key, no network, no cost.
# terminal 1, in backend/
DEMO_MODE=true uv run uvicorn app.main:app --reload # http://localhost:8000/health
# terminal 2, in web/
cp .env.example .env.local
npm ci && npm run dev # http://localhost:3000
Every plan you create replays happy_path, about 75 seconds long. DEMO_PACE=0.2 makes it five
times faster. To see another plan state, call the API with a scenario name, for example
budget_reached (it waits for "Continua") or three_rejections_failed:
curl -X POST 'http://localhost:8000/plans?demo_scenario=budget_reached' \
-H 'Origin: http://localhost:3000' -H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"origin":"Milano","destination":"Lisbona","dates":{"exact_start":"2027-04-14","exact_end":"2027-04-18"},"travelers":[{"kind":"adult"},{"kind":"adult"}],"budget_eur":1500}'
Then open http://localhost:3000/plans/<id>. An unknown name answers 422 with the list of
scenarios. The agents' events come from the recording, whatever the request says.
Tests and the demo run offline. They never contact Anthropic or the travel MCP servers. A real
plan needs the development API key and an applied agent profile (docs/deploy.md, step 7).