Instalación

Requisitos

Windows, macOS o Linux. No necesitas permisos de administrador: todo se instala en tu cuenta de usuario.
Python 3.12 o posterior. No tienes que instalarlo tú: uv descarga un Python adecuado cuando hace falta.
Al menos un agente admitido: Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini CLI, o una herramienta que acepte una dirección compatible con OpenAI, con Anthropic o con Gemini (consulta GitHub Copilot, JetBrains, Zed y otras herramientas).

Instalador de una línea

En macOS y Linux:

curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/Latet-AI/latet/main/scripts/install.sh | sh

En Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/Latet-AI/latet/main/scripts/install.ps1 | iex

El script hace dos cosas, en este orden:

Instala uv, el gestor de herramientas de Python, si todavía no está en tu equipo.
Instala desde GitHub la última versión de Latet como herramienta de línea de comandos aislada, con uv. Incluye la detección de nombres local y la lectura de texto en imágenes; sus modelos solo se descargan cuando lo pides. Donde no se pueden instalar, Latet se instala sin ellas, y el script lo dice al terminar; en cambio, un Latet ya instalado con ellas se queda como estaba. Si se está ejecutando un Latet anterior, lo detiene, y no lo vuelve a iniciar. Para actualizar, latet upgrade es el mejor camino. Después de que el script haya actualizado un Latet, ejecuta latet start, y latet agents apply claude si Claude Code pasa por Latet de forma permanente, para que obtenga el plugin nuevo.

En macOS y Linux, abre un terminal nuevo después: el script añade Latet a tu PATH para los terminales que abras a continuación, no para aquel en el que se ejecutó. Si ese tampoco encuentra latet, ejecuta uv tool update-shell y abre otro.

El script no cambia nada más: ningún ajuste de tus agentes, nada que se inicie al arrancar la sesión. ¿Es la primera vez que usas Latet? latet tutorial te lo muestra en acción en unos 30 minutos. Después pasa una sesión por Latet con latet claude o latet codex, como muestra el Inicio rápido, y haz pasar tus agentes por Latet de forma permanente con latet global-install cuando encaje en tu trabajo.

Dos variables de entorno cambian lo que hace el script:

Variable	Efecto
`LATET_NO_MODIFY_PATH=1`	No toca tu `PATH` ni el perfil de tu shell. Si el script instala uv, define también `UV_NO_MODIFY_PATH=1`, para el instalador propio de uv.
`LATET_SOURCE`	Qué instalar en lugar de la última versión: un archivo wheel, o un requisito como `latet @ <url>`.

Recomendado: nombres e imágenes desde el primer día

Los patrones encuentran lo que tiene un formato: una clave, una dirección de correo electrónico, un IBAN. Hay dos cosas que no lo tienen, y necesitan un modelo que se ejecute en tu equipo:

Los nombres y las direcciones postales en texto libre, como Emily Carter vive en 42 Mill Lane: los encuentra el modelo local de nombres.
El texto de las capturas de pantalla, como un IBAN en una factura: el reconocimiento de texto lo lee, y Latet cubre cada valor de la imagen con su valor ficticio. Sin él, las imágenes salen tal cual.

El instalador instala lo que ambos necesitan para ejecutarse. Descarga sus modelos una vez:

latet ner install   # the name model, about 1.6 GB
latet ocr install   # the text recognition models, about 31 MB

O deja que latet global-install --ner --ocr los descargue con el resto de su configuración. Ambos se ejecutan solo en este equipo: los modelos llegan una sola vez de huggingface.co, en una revisión fijada y comprobados con SHA-256 fijados, y no se envía nada a ningún sitio. Detección de nombres y Texto en imágenes, más abajo, cuentan más sobre cada uno.

Actualizar

latet upgrade

Instala la última versión desde GitHub como lo hace el instalador, con la detección de nombres local y la lectura de texto en imágenes incluidas. Primero detiene el daemon (Windows no puede sustituir archivos que están en uso), instala el nuevo plugin de Claude Code si usas Claude Code y vuelve a iniciar el daemon. Un Latet instalado sin detección de nombres o sin lectura de texto en imágenes las obtiene así. Donde la nueva versión no puede tenerlas, un Latet que las tiene se queda como estaba, y uno que no las tiene se actualiza sin ellas.

Instalar con un agente de IA

Pide a tu agente de IA que siga llms-install.md, en el repositorio. Instala Latet, que por sí solo no cambia nada, y después te explica cómo puedes seguir: verlo primero en acción con latet tutorial; probarlo una sesión cada vez, sin cambiar ningún ajuste de tus agentes; tenerlo activado en todas las sesiones; configurar tus otras herramientas; descargar los modelos locales. Espera tu elección y ejecuta latet global-install con tus respuestas solo si eliges todas las sesiones, por ejemplo:

latet global-install --yes --profile balanced --agents claude,codex --auto-mode-review block --ner --ocr

Ejecutarlo en Docker

Para no tener Python en tu equipo, ejecuta en su lugar el daemon como contenedor y conecta tus agentes a él: consulta Docker.

Detección de nombres

Los nombres y las direcciones postales en texto libre, como Emily Carter vive en 42 Mill Lane, necesitan un modelo estadístico, que Latet ejecuta en tu equipo. Los secretos y los datos estructurados, como los correos electrónicos y los IBAN, no lo necesitan; los nombres sí, así que vale la pena tenerlo desde el primer día.

latet ner install   # downloads the model once (about 1.6 GB)

Se ejecuta con el extra ner (ONNX Runtime y un tokenizador), que el instalador instala con Latet.

El modelo es Privacy Filter de OpenAI, con licencia Apache-2.0, en su compilación ONNX int8: lee muchos idiomas, entre ellos italiano, inglés, francés, alemán y español. Llega de huggingface.co en una revisión fijada, y cada archivo se comprueba con un SHA-256 fijado antes de usarlo. Mientras el daemon se ejecuta, ocupa hasta unos 2 GB de memoria.
Tras la descarga, se ejecuta en tu CPU. No se envía nada a ningún sitio, y Latet solo se conecta a huggingface.co cuando ejecutas latet ner install.
Un daemon en ejecución empieza a usarlo al momento. latet ner status muestra si está en uso; latet ner remove lo borra. Para tenerlo instalado pero sin usarlo, pon ner: off en la configuración.

Lo que busca depende del perfil; consulta Detección.

Texto en imágenes

Las capturas de pantalla también llevan valores: una dirección de correo electrónico en un terminal, un IBAN en una factura. Latet puede leer el texto de las imágenes en tu equipo y enmascararlo, cubriendo cada valor de la imagen con su valor ficticio.

latet ocr install   # downloads the models once (about 31 MB)

Los modelos son PP-OCRv6 small de PaddleOCR, con licencia Apache-2.0, descargados de huggingface.co en una revisión fijada y comprobados con SHA-256 fijados; se ejecutan en tu CPU, con el extra ocr (ONNX Runtime y Pillow) que el instalador instala con Latet. Consulta Capturas de pantalla e imágenes.

Un revisor local (opcional)

Si ejecutas un modelo de lenguaje en un servidor tuyo (llama.cpp, Ollama, LM Studio), Latet puede hacer que lea cada texto antes de que salga y enmascare lo que se les escapa a los detectores: nombres mencionados de pasada, datos de salud, una contraseña escrita en una frase. No hay nada que instalar en Latet: actívalo en la página Reglas del panel, o consulta Revisor local.

Ejecutar desde el código fuente

Para quienes contribuyen, o para probar cambios que todavía no están en ninguna versión.

git clone https://github.com/Latet-AI/latet.git
cd latet
uv sync
uv run latet version
uv run latet serve      # the daemon in the foreground on http://127.0.0.1:5283; Ctrl+C stops it

Pon uv run delante de cada comando: uv run latet global-install, uv run latet claude, etc. Hay dos diferencias respecto a una copia instalada:

Inicia tú el daemon. Cuando el daemon no se está ejecutando, el plugin de Claude Code lo inicia con el comando latet, y en un clon ese comando no está en tu PATH. Ejecuta uv run latet start, o deja que uv run latet global-install lo inicie al arrancar la sesión. uv run latet claude también lo inicia.
Compila los archivos web del panel. En dashboard/, ejecuta npm ci y después npm run build (Node.js 22.12 o posterior). Hasta entonces, latet dashboard abre una página que dice que faltan los archivos, y latet tutorial avisa de que su página no se mostrará. Tampoco los tiene un Latet instalado desde la dirección del repositorio (git+https://...).

El inicio al arrancar la sesión ejecuta el daemon desde el entorno virtual del clon, así que ejecuta uv run latet global-uninstall antes de mover o borrar el clon. Consulta Contribuir para el flujo de trabajo de desarrollo.