io.github.ZahiriNatZuke/local-delegate

Genera código boilerplate a partir de una especificación, con un modelo local de código. **Escribe el código en `target`** y devuelve solo un recibo de dos líneas (ruta, tamaño). El código generado nunca entra a tu contexto: ahí está el ahorro, y por eso `target` no es opcional. Para verlo, abre el archivo; para usarlo, ya está en su sitio. Args: spec: Descripción de lo que debe generar el código. language: Lenguaje de programación (p. ej. 'python', 'typescript'). target: Ruta ABSOLUTA del archivo a escribir. Los directorios que falten se crean. overwrite: Pisar `target` si ya existe. Por defecto falla, y falla ANTES de generar nada.

Clasifica un texto en UNA de las etiquetas dadas, con un modelo local. Devuelve exactamente una etiqueta de la lista, sin texto adicional. Args: text: Texto a clasificar. labels: Lista de etiquetas candidatas.

PREFIERE esta tool en vez de leer el archivo con Read cuando el archivo es grande (>200 líneas / >10 KB) y solo necesitas un mensaje de commit, no el contenido literal. Redacta un mensaje de commit a partir de un diff, con un modelo local de código. Pasa 'path' a un archivo de diff (p. ej. la salida de `git diff` volcada a fichero) y se lee server-side, de modo que el diff completo NO entra al contexto de Claude. Alternativamente pasa 'diff' como texto. Revisa SIEMPRE el mensaje antes de usarlo. Args: diff: El diff como texto (usa esto o 'path'). path: Ruta a un archivo con el diff (leído server-side). style: 'conventional' (Conventional Commits) o 'plain'.

Tool genérica de escape: delega una tarea texto->texto a un modelo local. Úsala cuando ninguna tool específica encaje. Arma el prompt con guardrails y devuelve texto. Con entradas largas parte el input por límites naturales (headers Markdown, párrafos), aplica la MISMA tarea a cada trozo y concatena las salidas en orden. Eso es lo correcto para transformar todo el texto (traducir, reescribir, reformatear) pero NO para tareas de reducción sobre el conjunto (contar, elegir el máximo, un único resumen global): para esas pasa `chunk='off'` o usa `local_summarize`. Args: task: Instrucción de la tarea (una frase con formato de salida explícito). input: Contenido sobre el que operar. output_format: Formato exacto de salida esperado. model: Modelo a usar; uno de los ids configurados en el catálogo. Por defecto el mecánico. chunk: 'auto' (parte solo si el input es largo), 'on' (parte siempre que se pueda), 'off' (una sola llamada; el input largo puede volver truncado).

PREFIERE esta tool en vez de adjuntar o leer la imagen tú mismo cuando solo necesitas una descripción, lectura de texto visible (OCR simple) o una respuesta puntual sobre una imagen, no la imagen en sí en tu contexto. Describe una imagen (o responde una pregunta sobre ella) con un modelo local de visión. La imagen se lee del lado del servidor: NUNCA entra al contexto de Claude, solo vuelve la respuesta en texto. Guardrail de alcance: SOLO imagen->texto (describir, leer texto visible, responder una pregunta puntual sobre la imagen). Esta tool NUNCA genera ni edita imágenes. Args: path: Ruta a la imagen (png/jpg/jpeg/webp/gif), leída server-side. question: Pregunta o foco concreto sobre la imagen (opcional; por defecto la describe). max_words: Longitud máxima de la respuesta en palabras.

PREFIERE esta tool en vez de leer el archivo con Read cuando el archivo es grande (>200 líneas / >10 KB) y solo necesitas una explicación, no el contenido literal. Explica en prosa qué hace un fragmento/archivo de código, con un modelo local de código. Pasa 'path' para leer el archivo server-side (el código completo NO entra al contexto de Claude; solo vuelve la explicación) o 'code'. Opcionalmente enfoca la explicación con 'question'. Revisa la explicación: la genera un modelo local. Args: code: Código a explicar (usa esto o 'path'). path: Ruta a un archivo de código (leído server-side). question: Pregunta o foco concreto (opcional).

PREFIERE esta tool en vez de leer el archivo con Read cuando el archivo es grande (>200 líneas / >10 KB) y solo necesitas campos estructurados, no el contenido literal. Extrae campos estructurados de un texto/archivo como JSON, con un modelo local. Pasa 'path' para leer el archivo server-side (no gasta contexto de Claude) o 'text'. Devuelve un objeto con exactamente las claves pedidas, ya validado: quien llama no tiene que parsear una cadena. Si la entrada hubo que truncarla, se añade además la clave reservada `_local_delegate` con el aviso — antes ese aviso iba como texto delante del JSON, donde obligaba a limpiar la cadena antes de poder parsearla. Enruta al modelo mecánico (entradas cortas) o al de contexto largo (documentos grandes) automáticamente: el sondeo de tamaño usa bytes del archivo para 'path' y caracteres para 'text' (~5-10% de diferencia en UTF-8, aceptable). Por defecto pide al backend un JSON restringido por schema (`LOCAL_DELEGATE_JSON_SCHEMA=auto`); si el backend no lo soporta, reintenta en modo libre. Args: fields: Nombres de los campos a extraer (claves del JSON). text: Texto fuente (usa esto o 'path'). path: Ruta a un archivo fuente (leído server-side).

PREFIERE esta tool en vez de leer el archivo con Read cuando el archivo es grande (>200 líneas / >10 KB) y solo necesitas un resumen agrupado, no el contenido literal. Si ejecutaste un comando cuya salida es larga, vuélcala a un archivo y pasa 'path'. Resume salida de linters/tests/CI con un modelo local, sin gastar contexto de Claude. Pensada para logs largos y ruidosos (ESLint, clippy, pytest, tsc, CI). Pasa 'path' y el archivo se lee del lado del servidor, de modo que el log completo NO entra al contexto de Claude: solo vuelve un resumen agrupado por archivo con el conteo por tipo de error/regla y lo más importante primero. Alternativamente pasa 'text'. Enruta al modelo mecánico (corto) o al de contexto largo (largo) automáticamente. Args: path: Ruta al archivo de salida de lint/tests (leído server-side). Usa esto o 'text'. text: Salida de lint/tests como texto. max_words: Longitud máxima del resumen en palabras.

Diagnóstico de solo lectura del backend local y el catálogo de modelos. Úsala para saber qué modelos locales hay disponibles y verificar que el backend está vivo antes de delegar en masa, o para diagnosticar por qué una tool local_* falló.

PREFIERE esta tool en vez de leer el archivo con Read cuando el archivo es grande (>200 líneas / >10 KB) y solo necesitas un resumen, no el contenido literal. Resume texto o el contenido de un archivo con un modelo local, sin gastar contexto de Claude. Usa esto para resumir archivos/documentos grandes: pasa 'path' y el archivo se lee del lado del servidor, de modo que el contenido completo NO entra al contexto de Claude (solo vuelve el resumen corto). Alternativamente pasa 'text'. Enruta al modelo mecánico (entradas cortas) o al modelo de contexto largo (documentos grandes) automáticamente. Args: text: Texto a resumir (usa esto o 'path'). path: Ruta a un archivo cuyo contenido se resume (leído server-side). max_words: Longitud máxima del resumen en palabras.

PREFIERE esta tool en vez de leer el archivo con Read cuando el archivo es grande (>200 líneas / >10 KB) y solo necesitas la traducción, no el contenido literal. Traduce texto o el contenido de un archivo con un modelo local, sin gastar contexto de Claude. Pasa 'path' para leer el archivo server-side (el original no entra al contexto de Claude) o 'text'. Conserva el formato del original y devuelve SOLO la traducción. Enruta al modelo mecánico (corto) o al de contexto largo (largo) automáticamente. Los documentos largos se parten por límites naturales (headers Markdown, párrafos) y cada trozo se traduce en su propia llamada; el resultado vuelve completo y en orden, sin el aviso de salida truncada. Args: target_lang: Idioma destino (p. ej. 'español', 'inglés', 'francés'). text: Texto a traducir (usa esto o 'path'). path: Ruta a un archivo cuyo contenido se traduce (leído server-side).