PlanToCodeRevisar y fusionar planes de implementacion
PlanToCode convierte tareas en planes de implementacion estructurados que puedes leer, comparar y editar antes de que un agente ejecute. Genera varios borradores, fusiona el mejor enfoque y entrega a Claude Code o a tu terminal con todo el contexto.
Este sitio es la portada del repositorio de PlanToCode. Desde aquí puedes ver el código, la documentación y la arquitectura.
Resumen del workflow plan-first
Un recorrido corto desde la captura de tarea hasta la revision del plan, merge instructions y execution handoff.
- Ejecuta varios borradores con el mismo contexto de archivos
- Fusiona las mejores ideas con instrucciones explicitas
- Revisa y edita planes en desktop o movil
- Entrega a Claude Code o a un terminal local con logs
Revision de planes antes de la ejecucion
Plans are artifacts you can review, edit, and approve before any agent runs. Logs and history keep changes traceable.
Planes archivo por archivo con rutas exactas
Los planes de implementacion desglosan cambios por archivo y operacion para aclarar el alcance.
Revision, edicion y aprobacion
Planes editables en desktop o movil; cada revision se conserva.
Entrega de ejecucion
Los planes aprobados se entregan a terminales o CLI de agentes con contexto y logs de auditoria.
Workflow de revision de planes en la app
See how file discovery, multi-model planning, merge instructions, and execution handoff keep agent work transparent and traceable.
Resumen del workflow plan-first
Un recorrido corto desde la captura de tarea hasta la revision del plan, merge instructions y execution handoff.
- ✓Ejecuta varios borradores con el mismo contexto de archivos
- ✓Fusiona las mejores ideas con instrucciones explicitas
- ✓Revisa y edita planes en desktop o movil
- ✓Entrega a Claude Code o a un terminal local con logs
Generación de planes multi-modelo
ImplementationPlanProcessor transmite borradores de planes desde el contenido completo de archivos; los trabajos de fusión consolidan múltiples borradores en un solo plan.
- ✓Los trabajos de plan incluyen contenido de archivos seleccionados + árbol de directorios
- ✓Metadatos de plan estructurados capturados por trabajo
- ✓El prompt de fusión usa <source_plans> y <user_instructions>
- ✓El plan final se almacena junto con los borradores fuente
Instrucciones de fusión de planes
ImplementationPlanMergeProcessor fusiona múltiples borradores de planes usando planes fuente etiquetados con XML e instrucciones opcionales.
- ✓Planes fuente obtenidos por ID de trabajo
- ✓Instrucciones de fusión almacenadas en metadatos
- ✓El contenido de archivos + árbol de directorios añaden contexto
- ✓El plan fusionado se almacena junto con las entradas
Botones de automatización de flujo de trabajo
Los botones de copiar insertan prompts basados en plantillas con contexto de tarea para transferencia a terminales o herramientas externas.
- ✓Plantillas obtenidas de la configuración del modelo de tarea
- ✓Marcadores de posición resueltos contra el plan activo
- ✓Transferencia a sesiones PTY o portapapeles
- ✓Acciones vinculadas a metadatos de trabajo para auditoría
Pipeline de descubrimiento de archivos
Un flujo de trabajo Rust de cuatro etapas: selección de raíz asistida por LLM, filtrado regex, puntuación de relevancia y búsqueda de rutas extendida para construir un conjunto de archivos enfocado.
- ✓La selección de carpeta raíz usa el árbol de directorios y la descripción de la tarea
- ✓El filtro regex genera grupos de patrones y aplica git ls-files
- ✓La puntuación de relevancia divide el contenido de archivos con estimaciones de tokens
- ✓El buscador de rutas extendido amplía el contexto con datos de archivos y árbol
Plan history and logs
Cada etapa del flujo de trabajo escribe resultados en background_jobs para que los conjuntos de archivos puedan reutilizarse entre sesiones e inspeccionarse después.
- ✓Etapas del flujo de trabajo almacenadas como registros de trabajos
- ✓Listas de archivos seleccionados persistidas como respuestas JSON
- ✓Los included_files de sesión se reutilizan entre trabajos
- ✓El historial SQLite sobrevive a los reinicios
Configuración de prompts y modelos
La configuración de modelos en tiempo de ejecución se obtiene de `/api/config/desktop-runtime-config`; las anulaciones de prompts se almacenan en SQLite.
- ✓Modelos permitidos y valores predeterminados por tarea
- ✓Prompts del sistema servidos por la API del servidor
- ✓Anulaciones de prompts a nivel de proyecto en project_system_prompts
- ✓key_value_store local para preferencias de runtime
Monitoreo de trabajos en segundo plano
Los procesadores de trabajos Rust transmiten progreso y transiciones de estado a la interfaz mientras persisten el historial de trabajos en SQLite.
- ✓Created, queued, preparing, running, completed/failed/canceled
- ✓Actualizaciones en streaming vía eventos Tauri
- ✓Uso de tokens capturado por ejecución
- ✓Cancelar trabajos de larga duración
Optional screen recording analysis
Screen recordings can be sent to the /api/llm/video/analyze endpoint with a focus prompt and FPS hint to generate analysis summaries.
- ✓Multipart upload includes durationMs and framerate
- ✓Model format is provider/model (google/* required)
- ✓Usage and cost recorded per job
- ✓Summary stored in background_jobs response and can be applied to the task description
Registro de uso y costos
Las entradas de uso del lado del servidor y los metadatos de trabajos capturan el uso de modelos a través de proveedores.
- ✓Metadatos de tokens y costos por trabajo
- ✓Entradas de uso conscientes del proveedor
- ✓Los endpoints de facturación exponen resúmenes de uso
- ✓Usage history for model spend
Listo para revisar planes antes de que los agentes ejecuten?
Descarga la app de escritorio para probar planificacion multimodelo, fusion de planes y execution handoff.
Transparencia y control
System prompts, codigo fuente y self-hosting son visibles y documentados.
System prompts visibles
Los prompts por defecto estan en el repo y la base del servidor para inspeccion y edicion.
Docs de tipos de prompts ->Source available (BSL 1.1)
Todo el sistema esta en GitHub bajo Business Source License para auditar la arquitectura.
Ver repo de GitHub ->Self-hosting y BYOK
Aloja el servidor para controlar el enrutamiento de providers y usar tus propias keys.
Guia de configuracion del servidor ->Preguntas Frecuentes
Todo lo que necesitas saber sobre PlanToCode