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De la intención a la acción.
Una capa de integración y control para que agentes de IA operen interfaces de macOS con límites explícitos.
Intent.
Action.
Verified.
La autonomía necesita criterio. Y límites.
Python · MCP · macOSEl problema
Un agente puede entender una instrucción y, aun así, ejecutar la acción equivocada. En una interfaz, un clic ambiguo puede generar un efecto que nadie autorizó. La capacidad de actuar necesita límites, observación y verificación.
Lo que construí
- Integré agentes con Gemini/Antigravity y Peekaboo MCP para operar interfaces de macOS.
- Implementé autorización por tarea, presupuestos de acciones, aislamiento de estado y barreras después de una mutación.
- Añadí diagnóstico, recuperación y un instalador con respaldo y rollback.
Cómo funciona
- Intención del usuario
- Autorización y presupuesto
- Ejecución vía Peekaboo MCP
- Observación y verificación
Decisiones de ingeniería
La intención define el límite.
La autorización se mantiene ligada a la tarea. No se amplía implícitamente porque una acción sea conveniente para el agente.
Observar antes de volver a actuar.
Las barreras de mutación requieren comprobar el estado resultante. La siguiente acción no debe apoyarse en una imagen de la interfaz que ya quedó atrás.
Integrar, no reinventar.
Peekaboo aporta la interacción con macOS. Mi trabajo se concentra en la integración, las políticas y el control de efectos alrededor de esas herramientas.
Resultados y evidencia
El repositorio incluye hooks, el firewall de efectos, pruebas de regresión y pruebas de instalación. He probado la integración con Gemini. Las pruebas sintéticas y las ejecuciones reales son evidencias distintas.
Ver códigoAlcance y aprendizajes
El alcance actual es macOS con esta integración. Los controles reducen clases de riesgo; no convierten la autonomía de un agente en una garantía absoluta de seguridad.