Características

TUI Interactiva

Pando está construido con Bubble Tea, un framework para crear interfaces de usuario en terminal. Proporciona una experiencia fluida y responsiva directamente en tu terminal.

Editor Vim-like e Integración de Editores

Editor Integrado: Incluye un editor con atajos estilo Vim para componer mensajes y editar código sin salir de la TUI.
Editor Externo: Soporte para abrir tu editor preferido (Neovim, Emacs, VS Code, etc.) para tareas de edición complejas.

WebUI y PWA Embebida

Pando incluye un servidor API (pando serve) que sirve como backend para una interfaz web moderna y PWA. Esto permite interactuar con tus proyectos desde un navegador con una experiencia de escritorio rica, manteniendo toda la lógica y datos en tu máquina local.

Gestión de Sesiones y Persistencia

Guarda y recupera conversaciones anteriores de forma automática.
Soporta múltiples sesiones simultáneas.
Toda la información se almacena localmente en una base de datos SQLite para máxima privacidad y rendimiento.

Integración de Herramientas (Tooling)

La IA puede ejecutar herramientas directamente en tu proyecto para potenciar el flujo de trabajo:

Ejecutar comandos: Shell integrado para compilar, testear o ejecutar scripts.
Manipulación de archivos: Lectura, escritura y búsqueda de archivos con confirmación del usuario.
Parches Atómicos: Aplicación de cambios coordinados en múltiples archivos simultáneamente.
Búsqueda Web: Integración con Google, Brave, Perplexity y Exa para obtener información actualizada en tiempo real.

Navegación Web Interactiva

Pando puede interactuar con la web de manera avanzada:

Automatización de Navegador: Navegar, hacer clic, rellenar formularios y ejecutar JavaScript.
Captura de Contenido: Extracción de texto limpio de sitios complejos y generación de pantallazos o PDFs de páginas web.
Análisis de Red y Consola: Acceso a logs de consola y tráfico de red para depuración de aplicaciones web.

Model Context Protocol (MCP)

Cliente MCP: Conéctate a cualquier servidor MCP para expandir las capacidades de Pando con herramientas de terceros.
Servidor MCP: Pando puede funcionar como un servidor MCP (pando mcp-server), exponiendo sus herramientas internas (filesystem, terminal, navegador, búsqueda) a otros agentes o aplicaciones mediante transportes stdio y HTTP.

Aislamiento y Contenedores

Pando soporta múltiples entornos de ejecución para mayor seguridad y reproducibilidad:

Ejecución Aislada: Soporte nativo para ejecutar comandos y herramientas dentro de contenedores Docker o Podman.
Devcontainers: Integración con entornos de desarrollo estandarizados.
Runtime Embebido: Capacidad de ejecución controlada para minimizar efectos secundarios en el sistema host.

Multiproveedor y Multicuenta

Soporte Amplio: Compatible con Anthropic (Claude), OpenAI (GPT), Google (Gemini), AWS (Bedrock), Azure, Groq, Ollama y OpenRouter.
Gestión de Cuentas: Permite configurar múltiples cuentas para un mismo proveedor y alternar entre ellas o entre diferentes modelos de forma instantánea.

Indexación y RAG Automático

Pando entiende tu código y documentación mediante recuperación aumentada por generación (RAG):

Inyección de Contexto Automática: El motor de enriquecimiento busca en paralelo en la base de conocimientos, el índice de código y eventos de sesiones pasadas para inyectar información relevante en cada prompt.
Indexación de Código: Utiliza tree-sitter y embeddings para crear un mapa semántico de tu proyecto.
Base de Conocimiento (KB): Sincronización de documentación Markdown para una recuperación inteligente.

Personas y Personalización

Soporte de Personas: Define diferentes “personas” o perfiles de IA con instrucciones de sistema específicas. Pando puede alternar entre ellas para adaptarse a diferentes tareas (coding, review, doc, etc.).
Self-Improvement: Herramientas integradas para la evaluación y auto-mejora de prompts basándose en métricas de rendimiento y éxito de las tareas.

Orquestación de Agentes (Mesnada)

Capacidad de delegar tareas complejas a sub-agentes especializados:

Ejecución en Segundo Plano: Lanza tareas que requieren mucho tiempo mientras continúas trabajando.
Motores Flexibles: Soporte para diferentes modelos y configuraciones de agentes delegados.

Inteligencia Contextual y LSP

Integración LSP: Inteligencia de código en tiempo real con diagnósticos, errores y autocompletado informado por el Language Server Protocol.
Memoria de Eventos: Registro de decisiones y observaciones importantes para su recuperación posterior.
Seguimiento de Cambios: Visualización de diffs en tiempo real de todos los cambios realizados por la IA.

Automatización y Hooks

Comandos Personalizados: Define tus propios prompts reutilizables con soporte para argumentos mediante archivos Markdown.
Hooks en Lua: Personaliza el comportamiento de Pando con scripts en Lua para automatizar flujos de trabajo específicos.
API REST y SSE: Pando está totalmente “apificado”, permitiendo su integración en otros flujos de trabajo mediante su API programática.

Optimizaciones Internas de Herramientas

Caché y Paginación de Respuestas de Tools

Cuando una herramienta devuelve una respuesta grande (por encima de los umbrales configurables de bytes o líneas), Pando intercepta automáticamente la respuesta antes de devolverla al LLM y la almacena en una caché LRU por sesión. En lugar de enviar el contenido completo al modelo — consumiendo tokens preciosos — se devuelve un resumen compacto con el identificador de caché, metadatos de tamaño y una previsualización inline con numeración de línea. El agente puede entonces usar la herramienta cache_read para recuperar páginas específicas del contenido cacheado según las necesite. Esto reduce drásticamente el consumo de tokens en respuestas de herramientas grandes como búsquedas extensas o lectura de archivos.

Filtros Lua en el MCP Gateway (antes y después de tools)

Pando expone un MCP Gateway que centraliza las llamadas a herramientas de servidores MCP externos. Este gateway soporta filtros escritos en Lua que se ejecutan en dos puntos estratégicos:

Filtro de entrada (<server-name>-input): Se ejecuta justo antes de llamar a la herramienta, permitiendo modificar, sanitizar o enriquecer los parámetros de la invocación.
Filtro de salida (<server-name>-output): Se ejecuta inmediatamente después de recibir la respuesta de la herramienta, permitiendo transformar o limpiar el resultado antes de devolverlo al agente.

Si no existe un filtro específico para un servidor, se usa un filtro global de caída (global-input / global-output). Los filtros se ejecutan en un sandbox Lua con timeout configurable, y los módulos de shell/OS están explícitamente excluidos por seguridad.

Motor de Hooks Lua en el Sistema de Prompts

Además de los filtros de herramientas, Pando dispone de un sistema completo de hooks Lua que se ejecutan en cada etapa de la composición del prompt del sistema:

hook_system_prompt — Modificación final del prompt completo.
hook_session_start / hook_session_restore — Eventos del ciclo de vida de la sesión.
hook_user_prompt — Sanitización del mensaje del usuario antes de almacenarlo.
hook_agent_response_finish — Notificación al finalizar la generación del modelo.
hook_template_section — Modificación o eliminación de secciones individuales de la plantilla.
hook_capability_check — Anulación de la detección automática de capacidades.
hook_provider_select — Selección dinámica de plantilla de proveedor.
hook_prompt_compose — Reordenación, adición o eliminación de secciones completas del prompt.

Los hooks se escriben en ficheros .lua y se cargan con recarga en caliente (HotReload), ideal para desarrollo iterativo. Incluyen funciones helper como pando_get_config, pando_load_file y pando_list_mcp_servers.

Numeración de Línea al Leer Ficheros

La herramienta view renderiza el contenido de los ficheros con numeración de línea automática (padding a 6 dígitos), facilitando que el agente se refiera a líneas específicas en sus ediciones o explicaciones. Cuando el contenido supera el límite de visualización, se añade una nota indicando cuántas líneas adicionales existen y cómo usar el parámetro offset para continuar la lectura.

Motor de Búsqueda de Alta Velocidad

Pando incorpora un motor de búsqueda propio (internal/search) optimizado para recorrer árboles de directorios con múltiples workers concurrentes (4 por defecto). Las características incluyen:

Escaneo concurrente: Productor-consumidor con workers paralelos que procesan ficheros simultáneamente.
Omitir binarios: Detección heurística de ficheros binarios (misma heurística que ripgrep) para evitar falsos positivos.
Ignorar ficheros: Soporte nativo para .gitignore y .pandoignore, recorriendo la jerarquía de directorios hasta la raíz.
Filtros por tipo: Búsqueda restringida a extensiones de lenguaje específicas (type: go, type: ts, etc.).
Contexto alrededor del match: Parámetros before y after para líneas de contexto, con buffer circular para eficiencia.
Caché de expresiones regulares: Las regex se compilan una sola vez y se reutilizan durante toda la sesión mediante sync.Map.
Multilínea: Soporte para patrones que abarcan múltiples líneas cargando el fichero completo.
Paginación nativa: Los resultados se ordenan por fecha de modificación (más recientes primero) y soportan offset y head_limit para navegar por páginas de resultados.

Esta capa de búsqueda interna está totalmente separada de las herramientas de búsqueda web, operando exclusivamente sobre el sistema de ficheros local para máxima velocidad y privacidad.