KSPR AI CLI TOOL

Knowledge Source Parsing & Reconstruction Artificial Intelligence Command Line Interface Tool

KSPR AI CLI TOOL es una herramienta de línea de comandos para descomponer y reconstruir procesos ingenieriles, sistemas legados, objetos técnicos y fuentes de conocimiento complejas. Convierte código, documentación, artefactos binarios y contexto disperso en una representación técnica estructurada, trazable y reutilizable por personas y agentes de IA.

Su principio es simple: separar lo que la evidencia demuestra de lo que el análisis infiere. KSPR identifica componentes, relaciones, flujos, dependencias, riesgos y preguntas abiertas; conserva las referencias que sustentan cada hallazgo y entrega un paquete de contexto que puede inspeccionarse, contrastarse y continuar desarrollándose.

Qué resuelve

• Descomposición de sistemas: extrae interfaces, handlers, rutas HTTP, operaciones SQL, dependencias, eventos y mutaciones de estado.
• Reconstrucción de conocimiento: organiza múltiples fuentes en índices, inventarios, mapas de flujo, contratos, riesgos, contradicciones y preguntas abiertas.
• Ingeniería inversa estática: inspecciona archivos, binarios, firmware y capturas sin ejecutar el artefacto analizado; conserva hashes, offsets, símbolos y firmas.
• Análisis progresivo: combina respuesta directa para contextos pequeños con jobs asíncronos, streaming de progreso e iteraciones para contextos grandes.
• Orquestación extensible: conecta Gemini, proveedores OpenAI-compatible, modelos locales, MCP, plugins y capabilities externas bajo permisos explícitos.
• Salida auditable: exporta Markdown y JSON para que otro equipo, sistema o agente pueda verificar el origen de cada conclusión.

Capacidades verificables

• Importación de archivos pegados, múltiples archivos, ZIP y repositorios Git mediante --git-url.
• Shell interactivo con sesiones persistentes, paleta Ctrl/Cmd+K, comandos slash, referencias @archivo, historial y configuración de agente.
• Catálogo de modelos consultable por API y modelos manuales con proveedor y endpoint compatible.
• KSPR Local para validar el flujo de conversación sin credenciales externas.
• Configuración portable en examples/kspr.config.example.json.
• UI React con estados de progreso observables y contexto de sesión.

Ejecutar el motor

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e '.[dev]'
uvicorn kspr_engine.main:app --app-dir backend --reload

La API queda en http://localhost:8000 y la documentación OpenAPI en /docs.

Ejecutar la UI

cd frontend
npm install
npm run dev

La UI espera la API en http://localhost:8000 o en VITE_API_URL.

Para Vercel, importa frontend/ como proyecto Vite y define VITE_API_URL con la URL pública del backend. El rewrite SPA ya está incluido en frontend/vercel.json. El backend FastAPI puede desplegarse como proyecto Vercel independiente siguiendo la entrada backend/kspr_engine/main.py y manteniendo las variables KSPR_* exclusivamente en el entorno del servidor.

CLI de KSPR AI

Puedes instalar y ejecutar KSPR directamente desde npm:

npm install -g kspr-ai
# o ejecución instantánea con npx:
npx kspr-ai

O bien ejecutar el script localmente:

python cli/kspr.py ./mi-repositorio --output ./kspr-context --iterations 3
# o interactivo tipo OpenCode:
python cli/kspr.py
# o un repositorio Git:
python cli/kspr.py --git-url https://github.com/org/repo.git --output ./kspr-context

La CLI nunca ejecuta el código analizado: solo lee archivos permitidos y genera evidencia estructurada.

Shell interactivo

El shell usa prompt_toolkit + rich con paleta grayscale y temas opcionales (/theme phosphor, amber, ice, void). Al escribir / se despliega el menú completo de comandos y cada letra filtra por similitud fuzzy (/c → clear, config, carve, crypto, cfg…) mostrando categoría, alias, uso y advertencia para comandos peligrosos. @ autocompleta archivos del workspace, # modelos, % agentes. Ctrl+K abre la paleta de comandos, F1 la ayuda, F2 el mapa de comandos, F3 la interconexión de rutas y el toolbar inferior muestra proveedor, modelo, contexto, workspace y tema en vivo. El historial persiste en ~/.kspr/shell_history. Cuando no hay TTY se usa un fallback readline con historial.

El motor visual aplica el tema activo tanto en rich como en el fallback ANSI 24-bit (colores truecolor derivados de cada tema) e incluye animaciones de escaneo, typewriter y spinner con resultado ✓/✕ y tiempo transcurrido. Se controlan con /visual on|off|preview|demo|status.

Comandos visuales e interconexión: /map (mapa de comandos por categoría), /palette <texto> (buscador fuzzy), /status (panel con barra de contexto y sparkline de actividad), /routes (introspecciona las rutas FastAPI del backend y las mapea al comando CLI equivalente), /tour (recorrido animado de bienvenida) y /visual (efectos, temas y demo de componentes).

Ingeniería inversa estática

Comandos de análisis: /recon, /file, /hashes, /strings, /hex, /sections, /imports, /exports, /symbols, /entropy, /disasm, /decompile, /pseudo, /cfg, /graph, /callgraph, /xrefs, /diff, /signature, /packer, /yara, /capa, /crypto, /iocs, /pcap (capturas de red), /carve, /recover, /extract, /unpack, /firmware, /report, /sbom, /ask, /index (RAG), /kg (grafo de conocimiento), /verify, /agents, /plan, /memory y /tools. El motor parsea ELF/PE/Mach-O/archivos, desensambla con capstone/objdump, decompila con radare2/RetDec o pseudocódigo asistido por IA anclado a evidencia, detecta packers/YARA/crypto, y recupera archivos con carving (interno o foremost). /tools detect|install detecta e instala herramientas externas (radare2, binwalk, ghidra, jadx…).

Comandos base: /help, /doctor, /config, /api, /project, /model, /provider, /mcp, /plugins, /capabilities, /prompts, /skills, /decompilate, /trees, /todo, /ast, /remember, /recall, /sandbox, /run, /export, /context, /compact, /new, /sessions, /banner, /theme, /update, /map, /palette, /status, /routes, /tour, /visual y /exit. El wordmark ASCII de KSPR se dibuja al iniciar y con /banner.

Proveedores de IA

Configura KSPR_GEMINI_API_KEY en el entorno o conéctala desde /connect en la interfaz. KSPR consulta los modelos reales mediante models.list y el chat usa models.generateContent con el modelo seleccionado. También puedes conectar un endpoint openai-compatible desde la misma pantalla. Las credenciales se mantienen en el ámbito de la sesión y no se persisten en el servidor.