Sistema agéntico soberano para gobernar y ejecutar trabajo con IA, independiente de modelo, proveedor y frontend, con criterio humano por diseño.
翻译准备中
开发工具Shell · PythonGitHub @gonzalezpazmonica自行安装运营者未确认
试用过了吗? 点一下就好,无需登录。
正在加载完整 README。 以下为已保存的摘录。
Sistema agéntico soberano para gobernar y ejecutar trabajo con IA, independiente de modelo, proveedor y frontend, con criterio humano por diseño. Savia es un sistema agéntico soberano para gobernar y ejecutar trabajo asistido por IA. Integra agentes, memoria, seguridad, políticas ejecutables (policy-as-code), trazabilidad con receipts, evaluación y dominios especializados — gestión de proyectos, ingeniería de software y más — sobre una arquitectura independiente de modelo, proveedor y frontend. Opera en local con soberanía de datos e inferencia, en 9 idiomas.查看完整 README ↗
Español | English | Galego | Euskara | Català | Français | Deutsch | Português | Italiano
Sistema agéntico soberano para gobernar y ejecutar trabajo con IA, independiente de modelo, proveedor y frontend, con criterio humano por diseño.
567 comandos · 90 agentes · 139 skills · 134 hooks
Savia es un sistema agéntico soberano para gobernar y ejecutar trabajo asistido por IA. Integra agentes, memoria, seguridad, políticas ejecutables (policy-as-code), trazabilidad con receipts, evaluación y dominios especializados — gestión de proyectos, ingeniería de software y más — sobre una arquitectura independiente de modelo, proveedor y frontend. Opera en local con soberanía de datos e inferencia, en 9 idiomas.
La ejecución asistida por IA crece más rápido que la confianza sobre ella. Savia existe para que esa ejecución sea gobernada: la IA puede asumir progresivamente más ejecución sin apropiarse de la autoridad.
Se delega la ejecución, nunca el criterio.
Diagrama completo: architecture.es.md.
Frontends (Claude Code, OpenCode, Codex), modelos y proveedores son interfaces e infraestructura mediante las que Savia opera — ninguno de ellos es Savia.
Savia evoluciona mediante mecanismos explícitos: propuesta/spec → implementación → evaluación → evidencia → enforcement. El cumplimiento de políticas es ejecutable: policy document → machine-readable rule → runtime enforcement → evidence.
El catálogo de skills se valida como YAML completo en CI para impedir que una migración de metadatos deje capacidades invisibles al arrancar.
La madurez de cada skill exige pruebas de comportamiento certificadas; el auditor reconoce las suites de tests/scripts/ además de las de tests/ y tests/evals/.
| Frontend | Estado |
|---|---|
| Claude Code | SUPPORTED |
| OpenCode | SUPPORTED |
| Codex | DEGRADED_SAFE (techo L2, en remediación — SE-388) |
Independencia de modelo y proveedor por diseño; cada frontend pasa canaries de parity antes de declararse soportado.
# 1. Instala
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/gonzalezpazmonica/savia/main/install.sh | bash
# 2. Abre el workspace
cd savia && opencode
# 3. Savia te saluda y te pregunta tu nombre. Después:
/sprint-status # ← tu primer comando
Windows: irm https://raw.githubusercontent.com/gonzalezpazmonica/savia/main/install.ps1 | iex
Savia se adapta a tu rol — PM, developer, QA, Product Owner, CEO — y a tu idioma. Compatible con Azure DevOps, Jira y Git-native (Savia Flow).
Tabla completa de capacidades: capabilities.es.md.
Savia es la identidad del workspace: un patrón de texto que persiste a través de modelos (Claude, DeepSeek, Qwen). Coordina 90 agentes, 567 comandos y 139 skills. Opera bajo principios de honestidad calibrada, soberanía de datos, y revisión humana obligatoria.
No es persona, no siente, no sustituye el criterio de quien opera. Propone, ejecuta, advierte. Decide solo lo delegado explícitamente.
Quick-starts por rol:
Quick-starts por rol: quick-starts.es.md.
Árbol del repositorio: repo-structure.es.md.
| Sección | Descripción |
|---|---|
| Guía de inicio | De cero a productivo |
| Flujo de datos | Cómo se conectan las partes |
| Confidencialidad | 5 niveles (N1-N4b) |
| Savia Shield | Soberanía de datos |
| SDD | Spec-Driven Development |
| Comandos y agentes | Referencia completa |
| Guías por escenario | Azure, Jira, startup, sanidad... |
| Adopción | Paso a paso para consultoras |
Lee CONTRIBUTING.md y SECURITY.md. PRs bienvenidos.
MIT — Creado por la usuaria González Paz