no_human

De ticket a pull request revisado.Gratis y de código abierto, en tu máquina.

Dale un ticket. Recibe un pull request, con la evidencia de que funciona.

getnohuman.com · Inicio rápido · Documentación · Míralo trabajar en un sprint

▶ Mira el bucle — un ticket entra, un pull request revisado sale; todo el bucle en 57 segundos.

Conoces el bucle. Pides el cambio. Vuelve seguro de sí mismo y equivocado de una manera que tarda más en refutar que en escribir. Lo corriges. Se disculpa y lo vuelve a hacer. Y todo el tiempo eres tú quien comprueba que ejecutó las pruebas, siguió las convenciones y no inventó una API que no existe. Eso no es delegación. Es supervisión, con pasos adicionales.

no_human cierra el bucle. Dale un ticket y aléjate: planifica, escribe el cambio, ejecuta tus pruebas y entrega el trabajo a un segundo modelo que nunca lo vio escribirse — uno al que se le dice que refute el «hecho» y que cite archivo y línea para cada hallazgo. Lo que llega a tu bandeja de entrada es un pull request que ya ha sido destrozado. Tú lo revisas y lo fusionas.

Activa el pool y las tareas se ejecutan en paralelo, mientras tus ingenieros se quedan con el trabajo que los necesita. Cada tarea tiene un límite de gasto, establecido antes de que comience. Nada que desplegar: se ejecuta en la máquina del desarrollador, sobre SQLite y tu servidor de git existente.

Se ejecuta con tu propia credencial de Claude, y no es una herramienta offline: tu código va a Anthropic como prompts, y la rama y el pull request van a tu servidor de git. Exactamente qué sale de tu máquina, y qué puedes desactivar: docs/security.md.

Instalación

Sea cual sea la forma de instalación, necesitas una credencial de Claude: un token OAuth de claude setup-token (suscripción personal o empresarial), así que instala primero la CLI de Claude Code — npm install -g @anthropic-ai/claude-code, o curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash. La aplicación de escritorio también llama a esa CLI para cada tarea. Para pagar a Anthropic directamente, configura llm.auth_mode: "api_key" y pon tu ANTHROPIC_API_KEY en ~/.no_human/.env.

Aplicación de escritorio

Descarga la compilación para tu plataforma desde la última versión, ábrela y pega tu credencial en la pantalla Connect Claude. La aplicación incluye su propio Python, el servidor y el tablero: nada que clonar, sin uv sync.

• macOS (Apple silicon) — no_human-<version>.dmg, firmado y notarizado. Arrástralo a Applications.

• Windows (x64) — no_human-<version>-UNSIGNED.exe. Aún no está firmado con código, así que SmartScreen avisa: elige Más información → Ejecutar de todos modos. Se instala por usuario, sin aviso de administrador.

• Linux (x64) — no_human-<version>-linux-amd64.deb (recomendado; sudo apt install ./no_human-<version>-linux-amd64.deb) o el .AppImage.

Cada versión incluye un SHA-256 junto al artefacto. Notas por plataforma y la guía de la primera ejecución: docs/quickstart.md.

Desde el código fuente

git clone https://github.com/no-human-ai/no_human.git && cd no_human
uv sync                 # installs the `nh` entry point into .venv
(cd web && npm install && npm run build)   # builds the board (cold first install can take minutes)
uv run nh init          # token, config, first repo (about 2 minutes)
uv run nh doctor        # verify the install is real before relying on it

La compilación web no es opcional si quieres el tablero: una copia del código fuente no incluye web/dist, así que sin ella nh start sirve solo la API y no renderiza ninguna interfaz. Necesita Python 3.12+, uv, git, y Node con npm para la compilación del tablero.

Related MCP server: github-mcp

Ejecutar una tarea

Ejecuta nh sin argumentos para el shell: tus carriles, una cola de eventos en vivo y una entrada de tareas a la que describes una tarea en inglés sencillo. Todos los comandos siguientes siguen funcionando.

nh                                   # the shell
nh start                             # board + worker on 127.0.0.1:8420
nh task add https://github.com/org/repo/issues/42 --repo ~/git/repo
nh status                            # needs-you / working / waiting / done
nh review <id>                       # the reviewer's evidence checklist
nh diff <id>                         # the diff it wants to ship
nh approve <id>                      # your approval squash-lands the PR (git.approve_identity)
nh reject <id> --reason "..."        # send it back with feedback

Lo que obtienes

• Un plan antes de cualquier código, a partir del ticket y de lo que encuentre en tu repositorio.

• Una revisión adversarial. Un modelo distinto, contexto nuevo, herramientas de solo lectura, al que se le dice que refute el «hecho». Recibes una lista de verificación de apto/no apto que cita archivo y línea — nunca una autoevaluación numérica.

• Una protección contra manipulaciones. Pruebas eliminadas, nuevos skips, una aserción convertida en tautología — bloqueado antes de que se gaste un token de revisor.

• Prueba de que el arreglo arregló el bug. Para una corrección de errores, las pruebas ofrecidas como evidencia deben fallar en la base de fusión y pasar en el nuevo árbol — la puerta de reproducción lo exige, y puedes requerirlo para cada cambio.

• Tus pruebas se ejecutan, localmente y opcionalmente a través de tu CI.

• Una parada honesta. Cuando no puede terminar, se detiene con una pregunta concreta en lugar de inventar un diff plausible.

El agente nunca fusiona

Fusionar es cosa tuya. gh pr merge, glab mr merge y los equivalentes REST se deniegan a las sesiones del agente antes de que se ejecuten, y los pushes a main/master/release/* se rechazan en la capa de git. nh approve es tu comando: fusiona el pull request con squash como la identidad de operador que configuras en git.approve_identity; nada se fusiona sin que un humano lo ejecute. Git es manejado por el propio código de no_human bajo una identidad de commit distinta, no por el modelo; durante la revisión el backend es de solo lectura. Las credenciales viven en ~/.no_human/.env (chmod 600), nunca en el repositorio. Detalle: docs/security.md.

Cada tarea tiene un límite de gasto impuesto. nh logs <id> muestra el gasto real contra ese límite, por tarea.

Integraciones

Apunta no_human al gestor de tareas que ya usas y trae los tickets a tu tablero — el filtro de un gestor vive en tu configuración, nunca en el texto de la propia tarea, y un error de transporte se registra y se reintenta en el siguiente ciclo en lugar de tumbar el pool.

Con la escritura inversa activada (write_back, desactivada por defecto), el ticket se mueve con la tarea — emparejado por categoría de estado, tipo o la etiqueta que nombres, nunca por un id de transición hardcodeado — y recibe el enlace del PR; una tarea que necesita a un humano recibe un comentario, nunca se transiciona. Los issues de GitHub y GitLab se importan como tareas por URL, y los PRs o MRs se abren en tu propio servidor; Slack y Teams reciben un mensaje cuando una tarea te necesita; Jenkins y CircleCI pueden ejecutar tus capas de prueba y controlar el bucle. Configuración para cada uno: docs/adapters.md.

Mira el flujo de Jira de principio a fin — tickets sincronizados desde un tablero de Jira, acotados, implementados y entregados como un pull request que pasó la revisión (haz clic para ver el video completo con todos los pasos):

Servidor MCP — entrégale trabajo desde el agente en el que ya estás

no_human incluye un servidor MCP (Model Context Protocol): un puente stdio, construido sobre el SDK oficial de MCP para Python, que permite a Claude Code, Cursor o cualquier cliente MCP presentar trabajo a tu no_human local y hacerle seguimiento.

nh mcp-serve        # the MCP server, over stdio

Dos herramientas, y no más:

Habla con tu propio no_human en http://127.0.0.1:8420 y con nada más: sin autenticación, porque esa dirección es localhost, y sin ningún servicio nuestro en medio. Para Claude Code, el mismo servidor se incluye como plugin — apúntalo a plugins/no-human/ y las dos herramientas aparecen en tu sesión.

// .mcp.json
{ "mcpServers": { "no_human": { "command": "nh", "args": ["mcp-serve"] } } }

Documentación

Desarrollo

uv sync
uv run pytest -q
uv run nh --help

Los issues y pull requests son bienvenidos; ejecuta uv run pytest -q antes de enviarlos.

Licencia

MIT — consulta LICENSE. La licencia cubre el código, no el nombre: TRADEMARK.md es la política sobre el uso de «no_human» y el logotipo. Empaquetar un binario conlleva obligaciones que el árbol de código fuente no tiene, enumeradas en THIRD-PARTY-NOTICES.md.