Ugrás a fő tartalomhoz

Apphouz Craftingtable

Offline-first, spec-driven asztali tervezőasztal — szoftver- és infrastruktúra-tervezéshez.

Electron + React shell, Go sidecar engine, .craftingtable/ JSON/Markdown Single-Source-of-Truth Git alatt, determinisztikus Work Package generátor, és két kimeneti csatorna: Export & Handoff (embernek) és beépített MCP szerver (AI kódoló ágensnek).

Pozicionálás

A Craftingtable elsősorban tervezőeszköz, másodsorban AI-kontextusforrás. Aki soha nem indít AI ágenst, annak is teljes értékű a termék — az MCP szerver csak egy a kimeneti csatornák közül.

Egy mondatban​

Pontosan megtervezed a következő fejlesztésedet — üzleti eseteket, user story-kat, folyamatábrákat, fájlstruktúrát, adatmodelleket, API-kat, infrastruktúrát, design elemeket és technológiai szabványokat —, az alkalmazás pedig ebből mesterséges intelligencia nélkül, determinisztikusan összeállítja azokat az atomi munkacsomagokat, amelyeket egy ember ugyanúgy fel tud venni és le tud dolgozni, mint egy AI kódoló ágens.

Amit NEM építünk: nem kódgenerátor, nem AI chat, nem felhős SaaS, nem projektmenedzsment eszköz, nem Miro-klón.

A probléma, amit megold​

Elsődleges: a terv és a valóság széttartása​

A termékről szóló tudás szétszóródik — fejekben, Miro-táblákon, elavult Confluence-oldalakon, Word-doksikban, Slack-szálakban és a kódban. Ennek mérhető következményei: lassú onboarding, érzésre-becslés, követhetetlen változáskezelés, utólag gyártott audit-dokumentáció, és átadáskor „csak a kód" a megrendelőnek. Ezek egyike sem AI-probléma.

Másodlagos: az AI kontextus-fragmentációja​

Amikor egy fejlesztő odaad egy 50+ fájlos projektet egy LLM-nek, az ágens nem látja a rendszerszintű architektúrát, nem tudja hol kellene lennie egy fájlnak, nem ismeri az üzleti szándékot, és nem tudja, egy feladat mely adatmodellt, API-t és design tokent érinti. Ebből lesz a „vibe coding": gyors kezdet, majd architekturális erózió.

A megoldás mindkettőre ugyanaz​

A Craftingtable a szándékot géppel is olvasható, verziózott artefaktumokká alakítja, és ezekből tűpontosan kimetszi az adott feladathoz szükséges — és csak ahhoz szükséges — kontextust. Ez a csomag ugyanaz, akár egy ember olvassa el, akár egy ágens tölti be.

Kinek szól​

SzegmensMit nyer veleAI-t használ?
Saját technológiai termékkel bíró cégekEgyetlen igazságforrás; onboarding, becslés, változáskezelésVáltozó
Szoftverházak, ügynökségekÁtadható specifikáció a megrendelőnek; ismételhető projektindításEgyre inkább
Power userek, solo fejlesztőkArchitektúra-fegyelem egyedül is; gyorsabb AI-fejlesztésIgen
DevOps / SysOps / rendszerintegrátorokInfrastruktúra-blueprint, topológia, IaC-terv, változásnaplóRitkán
Üzleti oldal (BA, PO, CTO)Level 1–2: üzleti eset, story, elfogadási kritérium, riportNem

Technikai lényeg: három dolog egyszerre​

  1. Egy strukturált szerkesztő (a felület). Desktop app, amiben modulok mentén tervezel. Minden modul kimenete tipizált JSON + kísérő Markdown, és a modulok kényszerítetten összefüggnek — ez a hivatkozási lánc (traceability graph) a termék magja.
  2. Egy fájlformátum és tárolási konvenció (az adat). A projekt gyökerében egy .craftingtable/ mappa, determinisztikusan formázott JSON és Markdown, Git alatt. Ez nem az app belső adatbázisa — ez maga a termék kimenete.
  3. Két kimeneti csatorna (az integráció). A determinisztikus motor egyetlen artefaktumot állít elő — a Work Package-et —, amit emberi (MD/HTML/PDF) és gépi (MCP) úton is el lehet fogyasztani. Ugyanaz az adat, ugyanaz a generátor, két megjelenítés.

Hol tovább​

A dokumentáció státusza

Ez a doksi most váz + mag állapotban van: az architektúra, a modul-áttekintés, az MCP és a telepítés fejezetek részletesen kész, a többi oldal vázlatos és körökben töltjük fel. A képernyőképek helyén jelenleg helyőrzők állnak.