jakal-flow
GitHub
CLI + Desktop on the same backend

Traceable Multi-Repo Automation

한 저장소 자동화가 아니라,
여러 저장소 운영을
추적 가능하게.

jakal-flow는 여러 저장소에서 AI 보조 작업을 반복 실행할 때, 각 프로젝트의 계획, 로그, 리포트, 메모리, 체크포인트, 롤백 상태를 섞지 않고 남기는 운영용 워크플로입니다.

Read docs Contact
Per-repo isolation Rollback-safe runs Reports and history built in
Keeps docs, logs, memory, reports, state
Surface CLI plus React + Tauri desktop
Operators status, history, report, logx
jakal-flow / workspace / desktop

Current run

한 화면에서 실행 상태를 보고,
프로젝트별 산출물은 분리합니다.

Running
Input
Plan
Execute
Validate
Closeout
B2 Regression and rollback guard

실패를 재현하고 테스트를 추가한 뒤 safe revision을 지킵니다.

B3 Checkpoint-aware desktop flow

체크포인트 승인, 백그라운드 작업 큐, 공유 링크 흐름을 함께 다룹니다.

B4 Traceable closeout

마지막 리포트와 시도 이력을 남겨 다음 운영자가 다시 읽을 수 있게 합니다.

Backend Python orchestration
Desktop React + Tauri
Control checkpoint and rollback aware
Artifacts history, report, logx, share

Why It Stands Out

멀티 리포 운영에서 중요한 것들을
기본값으로 둡니다.

Per-repo isolation first

각 저장소마다 repo, docs, memory, logs, reports, state를 따로 유지합니다.

Traceability by default

계획 캐시, 실행 로그, closeout report, contract-wave audit trail이 프로젝트에 붙습니다.

Rollback-safe orchestration

safe revision과 복구 흐름이 구현 안에 들어 있어 실패를 운영 이슈로 남기지 않습니다.

CLI and desktop together

React + Tauri 셸이 같은 Python backend를 사용해 제품 경로가 둘로 갈라지지 않습니다.

Workflow

작업을 던지고 끝내는 도구가 아니라,
반복 가능한 운영 루프입니다.

01 Register

`init-repo`로 저장소를 작업공간에 등록하고 실행 기준을 정합니다.

02 Plan and run

`run`과 `resume`으로 블록 단위 실행을 이어가고 체크포인트를 관리합니다.

03 Inspect

`status`, `history`, `report`, `logx`로 현재 상태와 남은 설명 책임을 확인합니다.

04 Operate visually

데스크톱 셸에서 프로젝트 설정, 런 제어, 체크포인트, 공유 링크를 다룹니다.

In Action

실제로 돌아가는 데스크톱 앱,
지금 바로 볼 수 있습니다.

jakal-flow Desktop
프로젝트 선택 / lit
Running: run plan › Completed 3/6 steps
Running
LIVE RUN Working on ST4 – Reconcile Shared Integration Surfaces
50% 남은 단계 설정
Completed 3/6 steps, running: ST4
▣

Send a message to continue the session from the saved txt history.

프로젝트 실행 모델
Project default
코드나 변경 내용을 입력하세요 (Enter로 전송)

Success Cases

jakal-flow로 실제 운영 중인
프로젝트 사례들입니다.

Plan Completed Ahnd6474/lit
lit

jakal-flow로 다단계 계획 및 실행을 완료한 프로젝트. 멀티-블록 run plan을 통해 ST1~ST4 단계를 순차 처리했습니다.

ST1
ST2
ST3
ST4
Running Ahnd6474/experiment2
experiment2

Generate Plan 단계 실행 중. jakal-flow가 계획 단계부터 산출물을 저장소에 분리해 관리합니다.

Generate Plan
Queued Ahnd6474/jakal-work
jakal-work

Generate Plan 대기 중. 병렬 워커 제한 내에서 큐에 예약돼 있으며 앞 작업 완료 후 자동 시작됩니다.

Queued: Generate Plan
Closed Out Ahnd6474/testwebsite
testwebsite

Closed Out 상태로 전체 라이프사이클 완료. 클로즈아웃 리포트와 이력이 저장소에 보존됩니다.

Closed Out
Plan Completed Ahnd6474/backjoon
backjoon

알고리즘 풀이 저장소에 대한 계획 완료 사례. jakal-flow가 반복적 코드 작업에도 추적 가능한 운영 루프를 적용합니다.

Plan Completed

Current Surface

문서만 좋은 프로젝트가 아니라,
지금 바로 돌릴 수 있는 표면이 있습니다.

Operator commands already exist

등록, 재개, 상태 조회, 이력, 리포트, 로그 인덱싱까지 현재 CLI에 연결되어 있습니다.

jakal-flow init-repo
jakal-flow run
jakal-flow resume
jakal-flow list-repos
jakal-flow history
jakal-flow report
jakal-flow logx
Desktop is not a separate rewrite

Tauri shell이 `python -m jakal_flow.ui_bridge`를 호출해 같은 백엔드를 그대로 사용합니다.

Checkpoint and sharing flows are real

체크포인트 승인, background queue, read-only share link 흐름이 UI와 브리지에 반영돼 있습니다.

Shared-contract reporting is built in

SPINE, common requirements, lineage manifest, planning metrics 같은 운영 산출물이 프로젝트 아래에 남습니다.

Release

현재 가치는 명확하고,
앞으로의 제품화 경로도 자연스럽습니다.

Now A real operations tool

여러 저장소를 반복적으로 관리해야 하는 팀이 이미 쓸 수 있는 CLI와 데스크톱 셸이 있습니다.

Open docs Request demo
Desktop React + Tauri shell

프로젝트 설정, 실행 제어, 체크포인트, 공유 링크, 리포트를 같은 운영 표면에서 다룹니다.

Fit Teams with recurring repo work

단발성 AI 세션보다, 저장소별 책임 추적과 운영 이력이 중요한 팀에 맞춰져 있습니다.

Contact

도입, 협업, 데모 문의

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