Votre constructeur de workflows IA ne devrait pas téléphoner à la maison. Celui-ci ne le fait pas.
Il y a un compromis silencieux que la plupart d'entre nous ont accepté avec les outils IA : la commodité en échange de nos données qui quittent le bâtiment. Chaque prompt, chaque document, chaque workflow — acheminé via les serveurs de quelqu'un d'autre, journalisé quelque part, soumis à des conditions qui changent quand ils en ont envie.
Nous voulions voir si nous pouvions avoir le bon côté sans la contrepartie. Nous avons donc construit C0fi.
C0fi est un constructeur de workflows visuel — pensez au canevas glisser-déposer de n8n — qui fonctionne 100 % sur votre propre machine. Pas de comptes. Pas de télémétrie. Pas de cloud. C'est un seul fichier HTML qui parle à votre modèle local via Ollama. Vos flux, vos fichiers, votre modèle. Rien ne quitte votre ordinateur portable sauf si vous connectez un nœud qui le fait.
Voici ce que C0fi fait pour vous :
Une confidentialité qui n'est pas un simple interrupteur de paramètres. C'est architectural. Il n'y a pas de serveur duquel se désinscrire car il n'y a pas de serveur. Votre processus propriétaire, vos données clients, vos idées à moitié cuites — elles restent locales par défaut, pas par permission.
Pas d'enfermement, pas d'abonnement. C'est un seul fichier sous licence MIT. Les flux s'exportent en JSON que vous possédez. Les flux terminés s'exportent en applications autonomes que vous pouvez donner à un collègue. Rien à annuler, rien à migrer plus tard.
Mais local ne signifie pas forcément primitif — et c'est la partie dont nous sommes fiers. Dans C0fi v6.8, le modèle ne se contente pas de fonctionner à l'intérieur des boîtes. Il construit les boîtes. Décrivez un workflow en langage clair — « échantillonne trois réponses, prends un vote majoritaire, puis vérifie le gagnant par rapport aux règles réelles » — et le modèle connecte les nœuds pour vous. Il y a un orchestrateur de chat qui voit tout votre canevas et le connecte à partir de votre conversation. Vous pouvez dessiner un flux à la main et lui demander d'étendre ce que vous avez dessiné.
Et une fois qu'un flux fonctionne, il peut s'exécuter tout seul — planifiez-le toutes les N minutes, quotidiennement ou hebdomadairement (Auto Brews), chaque exécution sauvegardant automatiquement son résultat. Un workflow qui fait tranquillement son travail pendant que vous faites le vôtre.
Des nœuds pour les choses que vous voudriez réellement : décisions, boucles de critique, recherche web, lecture de pages, outils MCP, mémoire partagée, chat en direct. Vingt et une démos sont incluses, dont une où trois échantillons indépendants raisonnent sur un puzzle, votent, puis un vérificateur de règles déterministe vérifie le gagnant — car voter seul peut blanchir une réponse fausse mais confiante, et le vérificateur vérifie la réponse, pas le modèle.
Vous pouvez assigner jusqu'à 5 modèles différents pour des tests et des benchmarks faciles.
Rien de tout cela ne vous coûte une facture de cloud ou un accord de partage de données.
Si vous êtes curieux à propos de l'IA locale mais que vous pensiez que les outils n'étaient pas encore là — ça vaut dix minutes. Vous avez besoin d'Ollama, d'un modèle instruct de taille moyenne, et du seul fichier HTML. Chargez une démo, appuyez sur Brew, regardez-la fonctionner entièrement sur votre propre matériel.
Essayez-le : Lien dans les commentaires — sous licence MIT, pas d'inscription, rien à perdre à part un peu d'espace disque.
Qu'automatiseriez-vous si vous aviez un outil simple et que tout tournait sur votre machine ?
Tourne sur un M4 Max 36 Go Mackbook (quen3-coder:30b)
