main.py
README.md
config.jsonPROBLEMA
Tu chat está lleno.
Sigues necesitando el proyecto, pero un chat nuevo no conoce tu workspace.
RITA it.
RESULTADO
Dale los índices al siguiente chat y continúa desde el primer prompt.
TU WORKSPACE. TU CONTROL.RITA IT.DALE EL MAPA A LA IA.
RITA convierte tu workspace en índices semánticos compactos para que tu IA entienda el proyecto desde el primer prompt, sin explorar antes todo el workspace.
8FAMILIAS DE FUENTES
Python
Markdown
JSON
Runner
TypeScript
TSX
JavaScript
CSS
8FAMILIAS DE FUENTES
138RESÚMENES
~4 MINTIEMPO DEL BENCHMARK
123,5 KBTAMAÑO DE RESÚMENES
PROBLEMA → SOLUCIÓN
Tres momentos en los que RITA cambia el workflow
RITA resuelve más de un problema. Prepara tu workspace para la IA antes de que empiece la conversación.
PROBLEMA
¿Vuelves a un workspace antiguo?
Un proyecto con decenas o cientos de archivos es difícil de volver a explicar de memoria.
RITA it.
RESULTADO
Obtén un mapa semántico del workspace y empieza el siguiente chat ya en contexto.
PROBLEMA
¿No quieres que tu IA explore el repo?
Quieres controlar lo que recibe la siguiente IA.
RITA it.
RESULTADO
Dale a la IA el mapa, no el workspace completo.
MISMO WORKSPACE. UNA CONVERSACIÓN MÁS INTELIGENTE.
HOW IT WORKS
Cómo RITA funciona
Un flujo simple pensado para workspaces reales y nuevas sesiones de IA.
01
DROP
src/
main.py
README.md
...
02
MAP
Code
Docs
APIs
Structure
RITA
03
DOWNLOAD
04
PROMPT
New chat
RITA.zip×
Here's my workspace.
Let's dive in.
MISMO WORKSPACE. UNA CONVERSACIÓN MÁS INTELIGENTE.
PRUEBA DE COMPRESIÓN
Del workspace al mapa del workspace
RITA comprime la complejidad del workspace en un mapa compacto legible por IA.
WORKSPACE
3.8 MB
EJEMPLO DE PROYECTO REAL
Proyecto benchmark real
≈103.668 líneas
8 familias de fuentes
Múltiples dependencias
RITA
SEMANTIC INDEXES
MAPA DEL WORKSPACE
123.5 KB
ÍNDICES SEMÁNTICOS COMPACTOS
138 resúmenes semánticos
Referencias de fuente
Anclas
Índices portátiles
≈31× más pequeño
Un ejemplo real de cómo RITA convierte un workspace grande en índices semánticos compactos.
Resúmenes semánticosContexto listo para IA
Referencias de fuenteRastreables en cualquier momento
AnclasContexto estable y preciso
Índices portátilesÚsalos entre herramientas
LO QUE OBTIENES
Lo que obtienes de RITA
RITA te entrega un mapa del workspace que tu próxima IA puede entender de inmediato.
Familias de índices separadas para cada tipo de fuenteRITA genera índices optimizados para todas las familias de fuentes compatibles: Python, Markdown, JSON, Runner, TypeScript, TSX, JavaScript y CSS.
Pysemantic_workspace_index.jsonEntrada de ejemplo (simplificada)JSON
1
Usa RITA a tu manera
El mismo producto RITA está disponible en el navegador y como app dedicada para Mac.
ACCESO EN LA WEBRITA WebUsa RITA directamente en m-pathy.ai.
APP DE ESCRITORIORITA para MacDescarga RITA como aplicación de escritorio dedicada para macOS.
Descargar para MacPrecios simples. Resultados rápidos.
RITA se factura con créditos y está diseñado para crear un mapa del workspace en minutos.
DESDE€5.99100 créditos
Empieza con 100 créditos y mapea tu workspace de inmediato.
CRÉDITOS DEL BENCHMARK57.64
Medido en una ejecución real con unas 103.668 líneas fuente, 3,8 MB y 8 familias de fuentes.
SALIDA DEL BENCHMARK123.5 KB
138 resúmenes semánticos en 8 familias de fuentes.
TIEMPO DEL BENCHMARK~4 minutos
Medido sobre unas 103.668 líneas fuente.
Gasta una pequeña cantidad una vez y evita usar tus primeros prompts para volver a explicar el workspace.
Dale el mapa a la AI.No el workspace.
RITA te ayuda a controlar lo que recibe la siguiente sesión de AI.
Sin modificación de código
RITA mapea el workspace. No reescribe tu código fuente.
Entrega controlada
Tú decides adónde va después el mapa del workspace.
Sin acceso directo al repo para la AI de trabajo
Tu próximo chat puede trabajar desde el mapa en lugar de explorar primero todo el repository.
Procesado para crear índices
RITA procesa el contenido del workspace, crea índices semánticos y devuelve un mapa compacto del workspace.
FAQ
Preguntasfrecuentes
Todo lo que necesitas saber antes de mapear tu workspace con RITA.
01¿Qué es RITA?
RITA es una aplicación de mapeo semántico del workspace para desarrollo de software asistido por AI. Convierte las fuentes compatibles de un proyecto en Semantic Workspace Indexes compactos y explícitos que ayudan a una AI a orientarse dentro del proyecto.
02¿Cómo uso RITA?
Usa RITA como aplicación web en m-pathy.ai o descarga RITA para Mac como aplicación de escritorio. Sube una carpeta de proyecto o un ZIP, inicia el mapping, descarga los índices generados y añádelos al workflow de AI donde quieras continuar trabajando.
03¿Cuánto cuesta RITA?
RITA utiliza créditos de m-pathy. El paquete más pequeño incluye 100 créditos por 5,99 €. En el benchmark real actual, un workspace de unas 103.668 líneas fuente, 3,8 MB y 8 familias de fuentes utilizó 57,64 créditos. El consumo real varía según las fuentes, el tamaño y el procesamiento necesario.
Comprar créditos04¿Cuánto tarda RITA?
En el benchmark real actual, RITA mapeó un workspace de unas 103.668 líneas fuente en aproximadamente 4 minutos. El tiempo varía según el tamaño del workspace, las fuentes y el procesamiento necesario.
05¿Qué obtengo de RITA?
Obtienes un mapa semántico de tu workspace. Los índices contienen referencias de fuente, explicaciones breves de los archivos mapeados y anclas estructurales que identifican funciones o estructuras importantes. Esto proporciona a una AI una capa compacta de orientación desde el primer prompt.
06¿Qué tan pequeños son los archivos de RITA?
RITA puede comprimir drásticamente la capa de orientación frente al workspace original. En el benchmark real actual, unos 3,8 MB de source produjeron 123,5 KB de resúmenes semánticos: aproximadamente 31× más pequeño, cerca del 3,2 % del tamaño original. La proporción exacta varía según el proyecto.
07¿RITA envía mis archivos a un LLM?
Sí. RITA usa un LLM para la etapa de resumen semántico del pipeline de mapping. Antes de eso realiza admisión determinista de fuentes, fingerprinting, extracción de anclas estructurales y preparación acotada de orientación. El LLM es una parte del pipeline, no toda la arquitectura.
08¿Mi AI de trabajo necesita acceso a mi repositorio?
No. Puedes darle a tu AI de trabajo los índices de RITA en lugar de acceso directo a todo tu repositorio. Es uno de los casos de uso centrales de RITA: dale a la AI el mapa, no el workspace.
09¿RITA modifica mi código?
No. RITA mapea el workspace y produce artefactos de índices semánticos. No edita automáticamente archivos fuente, no crea commits ni hace push a Git.
10¿RITA admite todos los lenguajes de programación?
Todavía no. RITA admite actualmente ocho familias de fuentes: Python, Markdown, JSON, Runner / Shell, TypeScript, TSX, JavaScript y CSS.
11¿Puedo usar el mapa de RITA con distintos sistemas de AI?
La salida de RITA se entrega como archivos de índice JSON explícitos y no está ligada a un único agente de coding. Tú decides qué AI o workflow recibe el mapa. La compatibilidad directa depende del sistema externo y de cómo le proporciones los archivos.
12¿RITA es un agente de coding?
No. RITA no intenta reemplazar tu herramienta de coding con AI. Prepara la orientación del workspace que tu AI necesita antes de empezar el trabajo.
TU WORKSPACE. TU CONTROL.RITA IT.DALE EL MAPA A LA IA.
Tu próxima sesión de AI debería empezar con el proyecto, no con horas de redescubrimiento. Mapea tu workspace una vez. Llévate el mapa. Sigue construyendo.