プロジェクトのアイデアを仕様、実装、検証に変える 結果。 Siesta のインタビュー、問題に仕事を壊し、コーディングエージェントを実行します。 そして、自分の仕事を検査するために必要な決定と証拠を記録します。

コンピュータ上で動作する小さなアプリケーション用に設計されています。 生成される コードはまだ使用する前にレビューが必要です。

使い方

オーケストラはPython: [python3 -m pipeline です。 構成されたロールを選択します。 そしてPiのコーディングの代理店を呼びます、 Ollama に接続し、ワーカーのファイルとシェルツールを提供します。 レビュアーは、ワーカーの役割を使用します。承認プロキシと学習者は、ワーカーの役割を使用します。 コンサルタントの役割。

| 役割 | 仕事 | 既定モデル | お問い合わせ | プランナー | インタビュー・仕様・問題プラン | 【[T1] | | 作業者 | 実装・コードレビュー・検証 | [[T2] | | コンサルタント | 助言・承認代理・学習 | [glm-5.2:cloud |

モデルは明示的に選択されます [factory/config/models.json]。 自動モデル選択はありません。 Python は実際の課題をプリント スタートアップ

オラマクラウドではデフォルトモデルが実行されます。 地元のオラマデーモンは、 プロキシ。 あなた自身の機械の完全で、従って下さい

Siesta 💤

Turn a project idea into a specification, an implementation and a verified result. Siesta interviews you, breaks the work into issues, runs coding agents, and records the decisions and evidence needed to inspect their work.

It is designed for small applications that run on your computer. Generated code still needs your review before use.

How it works

flowchart LR
    Idea --> Interview --> Spec --> Plan
    Plan --> Worker
    Worker --> Review --> Verify --> Result
    Worker --> Consultant --> Worker
    Worker --> Learning
    Result --> Learning
    Learning --> KB
    KB --> Spec
    KB --> Worker

The orchestrator is Python: python3 -m pipeline. It selects a configured role and invokes the Pi coding agent, which connects to Ollama and provides the worker’s file and shell tools. The reviewer uses the worker role; the approval proxy and learner use the consultant role.

Models are selected explicitly in factory/config/models.json. There is no automatic model selection. Python prints the actual assignments at startup.

The default models run on Ollama Cloud. The local Ollama daemon acts as their proxy. For inference entirely on your own machine, follow the local Ollama guide, including the native tool probe and served-context check.

Installation

Requirements: Python 3.10+, Git, Bash, Node.js supported by Pi, and a running Ollama installation. Run these commands from the cloned repository root:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install pytest
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent
ollama list
pi --help

The Python orchestrator uses the standard library. Keep pytest available in the active environment for generated Python projects and the regression suite. All 15 agent skills are included in the repository.

Git must be configured to create commits with your chosen public attribution. Generated projects have their own Git repositories.

Configure access to the selected models before starting. Cloud routing requires Ollama Cloud access; local routing uses the isolated Ollama profile. Register each model in Pi with its actual served context window.

Usage

Start an interview:

./factory/bin/siesta.sh 'Build a small Python CLI timer with tests'

For an already detailed request, skip the interview:

./factory/bin/siesta.sh --auto 'Build a Python CLI that adds two integers, with pytest tests in every issue'

Resume with the same idea and model profile: