Skip to main content
  ___  _       ___  ____
 / _(_)_  __  / _ \/ ___|
| |_| \ \/ / | | | \___ \
|  _| |>  <  | |_| |___) |
|_| |_/_/\_\  \___/|____/
AI-powered OS Diagnostics

fixOS v2.2.6 🔧🤖

Python License: Apache-2.0 GitHub Providers Platforms Tests

AI Cost Tracking

PyPI Version Python License AI Cost Human Time Model

  • 🤖 LLM usage: $4.8536 (152 commits)
  • 👤 Human dev: ~$4079 (40.8h @ $100/h, 30min dedup)

Generated on 2026-08-13 using openrouter/qwen/qwen3-coder-next


AI diagnostyka i naprawa systemów – Linux, Windows, macOS
z anonimizacją danych, trybem HITL/Autonomous, grafem problemów i 12 providerami LLM.

🔗 GitHub: https://github.com/wronai/fixos


img_1.png

🌍 Cross-Platform Support

System Package Manager Audio Hardware System
Linux (Fedora, Ubuntu, Arch, Debian) dnf / apt / pacman ✅ ALSA/PipeWire/SOF ✅ DMI/sensors ✅ systemd/journal
Windows 10/11 winget / choco ✅ WMI Audio ✅ WMI Hardware ✅ Event Log
macOS 12+ brew ✅ CoreAudio ✅ system_profiler ✅ launchd

Szybki start (3 kroki)

# 1. Instalacja
pip install -e ".[dev]"

# 2. Pierwszy lokalny wynik bez LLM
fixos quick                        # CPU/RAM/dysk/cache + początek historii

# 3. Opcjonalnie wybierz provider i uruchom analizę pogłębioną
fixos llm                          # lista 12 providerów z linkami
fixos token set AIzaSy...          # Gemini (darmowy, domyślny)
fixos fix

Komendy CLI

fixos                   – ekran powitalny z listą komend i statusem
fixos quick             – szybka analiza bez LLM + historia CPU/RAM/dysku
fixos quick --deep      – szybki wynik, potem pełny skan danych usług
fixos fix               – diagnoza + sesja naprawcza z AI (HITL)
fixos scan              – diagnostyka systemu bez AI
fixos cleanup           – skanuj i czyść dane usług (Docker, npm, pip, ...)
fixos cleanup --docker-all – wszystkie unused images/cache + osierocone sieci
fixos cleanup --docker-old – stare unused images/cache + osierocone sieci
fixos cleanup --docker-networks – tylko osierocone sieci + test puli
fixos cleanup --ollama-old – modele Ollama niezmieniane od N dni (domyślnie 90)
fixos cleanup --full    – pełny audit systemu + dev projects
fixos projects          – skanuj projekty dev (venv, node_modules, ~/github/*/*)
fixos projects --docker-networks – nieużywane sieci Compose wybranych projektów
fixos orchestrate       – zaawansowana orkiestracja (graf problemów DAG)
fixos llm               – lista 12 providerów LLM + linki do kluczy API
fixos token set KEY     – zapisz klucz API do .env (auto-detekcja providera)
fixos token show        – pokaż aktualny token (zamaskowany)
fixos token clear       – usuń token z .env
fixos config show       – pokaż konfigurację
fixos config init       – utwórz .env z szablonu
fixos config set K V    – ustaw wartość w .env
fixos providers         – skrócona lista providerów
fixos test-llm          – testuj połączenie z LLM

Przykłady użycia

# Wynik w kilka sekund: presja CPU/RAM/dysku, bezpieczne cache i ostatni przyrost
fixos quick

# JSON do monitoringu; porównanie z próbkami z ostatnich 12 godzin
fixos quick --json --hours 12

# Dopiero na żądanie wykonaj kosztowną inwentaryzację usług
fixos quick --deep

# Tylko diagnostyka audio + zapis do pliku
fixos scan --audio --output /tmp/audio-report.json

# Analiza i interaktywne czyszczenie zajętości dysku
fixos fix --disc

# Pełny audit systemu (DNF, Docker, Flatpak, dev projects)
fixos cleanup --full --dry-run

# Podgląd usług + interaktywne czyszczenie (opcja [1] = wszystkie bezpieczne)
fixos cleanup --list
fixos cleanup --dry-run   # tylko gdy -c / --docker-all / --docker-old / ...
fixos cleanup

# Wszystkie unused images/cache oraz osierocone sieci (bez wolumenów)
fixos cleanup --docker-all --dry-run

# Obrazy/cache starsze niż 30 dni oraz wszystkie osierocone sieci
fixos cleanup --docker-old --days 30 --dry-run

# Sieci Docker bez endpointów; aktywne i wbudowane pozostają chronione
fixos cleanup --docker-networks --dry-run
fixos cleanup --docker-networks

# Modele Ollama niezmieniane od 90+ dni (pomija uruchomione)
fixos cleanup --ollama-old --days 90 --dry-run

# Usuń tylko foldery venv z projektów
fixos cleanup --full
> type:venv

# Usuń duże elementy (>1 GB)
fixos cleanup --full
> large

# Interaktywny wybór elementów do usunięcia
fixos cleanup --full
> select
> 1,3,5-10

# Skanuj ~/github/*/* pod kątem venv/.venv, node_modules, cache kompilacji...
fixos projects

# Tylko artefakty nieużywane od >60 dni (bez świeżych venv)
fixos projects --only-stale

# Stare artefakty + podgląd powiązanych, nieużywanych sieci Compose
fixos projects --only-stale --docker-networks --dry-run

# Podgląd bez usuwania
fixos projects --dry-run

# Napraw audio i thumbnails (HITL – pyta o potwierdzenie)
fixos fix --modules audio,thumbnails

# Domyślny szybki zestaw pomija wielokrotny skan całego katalogu domowego.
# Pełną inwentaryzację dużych/zdublowanych plików uruchom jawnie:
fixos fix --modules all

# Tryb autonomiczny (agent sam naprawia, max 5 akcji)
fixos fix --mode autonomous --max-fixes 5

# Zaawansowana orkiestracja z grafem zależności
fixos orchestrate --dry-run

# Pokaż tylko darmowe providery LLM
fixos llm --free

# Ustaw Groq jako provider (ultra-szybki, darmowy)
fixos token set gsk_... --provider groq
fixos fix --provider groq

# Timeout 30 minut
fixos fix --timeout 1800

fixos quick nie wywołuje LLM ani nie przeszukuje całego katalogu domowego. Pierwsze uruchomienie zapisuje mały punkt odniesienia w ~/.local/state/fixos/quick-history.json; kolejne pokazują zmianę dysku, RAM, swapu i znanych cache w wybranym oknie oraz od początku bieżącego dnia. Kwota „bezpieczne cache” obejmuje wyłącznie jawnie odtwarzalne dane. Docker, modele AI, rozszerzenia i cache IDE są raportowane osobno jako wymagające decyzji. Nie są do niej zaliczane m.in. narzędzia i interpretery z ~/.local/share/uv, .tools pnpm, modele AI ani rozszerzenia edytorów.

Przykładowy widok w terminalu (Czyszczenie dysku)

Wyjście jest zoptymalizowane pod standardowy Markdown bez nadmiernej ilości symboli Unicode, ułatwiając czytelność i wklejanie:

$ fixos fix --disk --dry-run

  ___  _       ___  ____
 / _(_)_  __  / _ \/ ___|
| |_| \ \/ / | | | \___|
|  _| |>  <  | |_| |___) |
|_| |_/_/\_\  \___/|____/
  AI-powered OS Diagnostics    v2.0.0

Konfiguracja:
  Tryb: DRY-RUN (komendy nie będą wykonywane)
  Analiza dysku: Włączona
Analizowanie zajętości dysku...
  Dysk: 93.9% zajęty (1759.0GB / 1873.7GB)
  Można bezpiecznie zwolnić: 0.7GB w 3 akcjach
Diagnostyka gotowa.

Plan czyszczenia dysku:
  🔢 Akcje: 8
  Miejsce: 262255.3 GB
  Bezpieczne: 0.7 GB
  📂 Kategorie: 6

 Cache Files:
  📁 Akcje: 1
  Miejsce: 0.6 GB
      Clear application cache (0.6GB)

 Temporary Files:
  📁 Akcje: 1
  Miejsce: 0.1 GB
      Clean system_temp temporary files (0.1GB)

Rekomendacje:
  🎯 Cache Cleanup Recommended
     Clear application cache to free 0.6 GB
  🎯 Log Files Can Be Cleaned
     Clean old logs to free 0.7 GB

Tryb DRY-RUN - żadne akcje nie zostaną wykonane

fixos cleanup – 3 poziomy ryzyka

Każda znaleziona usługa jest klasyfikowana do jednej z trzech grup:

  • bezpieczne – cache do odtworzenia jednym poleceniem (pip/npm/cargo/conda/nix/brew...) oraz ograniczone, jawnie bezpieczne akcje wiekowe / reclaimable:
    • Docker (nieużywane zasoby) — wszystkie unused images + build cache oraz osierocone sieci bez endpointów (bez wolumenów, bez obrazów podpiętych do kontenerów); część dyskowa odpowiada puli RECLAIMABLE,
    • Ollama (modele >90 dni) — modele niezmieniane od 90+ dni; pomija modele aktualnie załadowane w pamięci. Tylko tę grupę usuwa opcja [1] Wszystkie bezpieczne.
  • do rozważenia – reinstalowalne aplikacje, dane długo nieużywane, nierozpoznane foldery (JetBrains, Snap, Flatpak) – pokazywane z komendą i wymagają osobnego, świadomego potwierdzenia.
  • chronione lub mieszane – realne dane aplikacji albo magazyny łączące dane aktywne z cache (cały sklep Ollama/LM Studio/HuggingFace, cały Docker z wolumenami, Steam, .cursor/extensions/.vscode/extensions). Osobna sekcja z ostrzeżeniem; zbiorcze kasowanie modeli „na ślepo”, klastrów, maszyn wirtualnych, rozszerzeń i wolumenów jest wyłączone.

Dedykowane flagi (też dostępne jako -c docker-all, -c docker-old, -c docker-networks oraz -c ollama-old):

fixos cleanup --docker-all --dry-run               # all unused + sieci
fixos cleanup --docker-old --days 30 --dry-run     # stare unused + sieci
fixos cleanup --docker-networks --dry-run         # sieci bez endpointów
fixos cleanup --ollama-old --days 90 --dry-run   # modele niezmieniane od N dni

Osierocone sieci są czyszczone automatycznie razem z --docker-all, --docker-old oraz dockerową pozycją w „Wszystkie bezpieczne”. Samodzielne --docker-networks pozostaje dostępne, gdy obrazy i cache mają pozostać. Mechanizm pobiera kandydatów z dangling=true, ponownie sprawdza brak endpointów, chroni sieci bridge, host i none, a usuwa dokładne ID zamiast wykonywać szeroki prune. Po wykonaniu tworzy i natychmiast usuwa sieć testową oznaczoną dev.fixos.cleanup-probe=true; sukces potwierdza, że daemon może ponownie przydzielić podsieć. Opcjonalne --days N dla samodzielnej akcji ogranicza ją do sieci mających co najmniej N dni; domyślne 0 obejmuje wszystkie.

RECLAIMABLE Dockera obejmuje też świeże unused images. Filtr --docker-old (domyślnie 30 dni) może więc zwolnić znacznie mniej niż szacunek całej puli — dlatego opcja [1] używa prune wszystkich nieużywanych obrazów, a --docker-old zostaje dla świadomego cięcia po wieku. Domyślne fixos cleanup -c docker nadal ogranicza się do cache buildów >7 dni.

Po wykonaniu opcji [1] listy „do rozważenia / chronione” pochodzą ze skanu sprzed czyszczenia — uruchom ponownie fixos cleanup --list, by zobaczyć stan.

Opcja „Wybierz pojedyncze” przechodzi kolejno przez wszystkie znalezione usługi w tych trzech grupach. Dla pozycji bez bezpiecznej operacji zbiorczej wyświetla wyłącznie komendę podglądu. Pozycje chronione wymagają dodatkowego potwierdzenia.

fixos projects – skaner artefaktów w projektach deweloperskich

Osobne narzędzie od fixos cleanup – zamiast globalnych ścieżek cache (~/.cache/...) rekurencyjnie skanuje drzewo Twoich projektów (domyślnie ~/github/*/*, dowolna ścieżka przez --path) i wykrywa usuwalne artefakty per-projekt: venv/.venv (zweryfikowane po pyvenv.cfg, żeby nie trafić na przypadkowy folder o tej nazwie), node_modules/.next/.turbo (tylko gdy jest package.json), target (tylko gdy jest Cargo.toml), __pycache__, .pytest_cache, .mypy_cache, .ruff_cache, .tox, .nox; dist/build osobno jako "do rozważenia" (mogą zawierać coś do opublikowania). Flaguje artefakty nieużywane od >60 dni (--stale-days) oraz projekty ze zduplikowanymi virtualenvami (np. i venv, i .venv naraz).

Opcjonalne --docker-networks dołącza do czyszczenia wybranych projektów ich nieużywane sieci Docker Compose. Dopasowanie wymaga dokładnej etykiety com.docker.compose.project; sieci bez tej etykiety nie są zgadywane po nazwie. fixOS ponownie wymaga stanu dangling, chroni sieci z endpointami, pokazuje nazwę, ID i podsieć, a przed usunięciem pyta o osobne potwierdzenie. Usuwane są tylko ID pokazane w podglądzie, po czym wykonywany jest test puli adresowej. Repozytorium projektu, kontenery i wolumeny pozostają nietknięte.

$ fixos projects --only-stale

Skanowanie projektów w /home/tom/github (próg: 50 MB)...
════════════════════════════════════════════════════════════
Znaleziono 91 artefaktów w 68 projektach:
  Całkowity rozmiar: 91.90 GB
  Bezpieczne: 91.10 GB
  Do rozważenia: 0.80 GB
  Nieużywane od >60 dni: 91.90 GB

   12 projekt(ów) ma więcej niż jeden virtualenv naraz (np. venv + .venv):
     /home/tom/github/semcod/fixOS

  streamware/venv - 9.27 GB  nieużywany 216 dni
   Python virtualenv
   Ścieżka: /home/tom/github/stream-ware/streamware/venv
   (bezpieczne)
  ...

Co wyczyścić?
  [1] Wszystkie bezpieczne (91.10 GB)
  [2] Tylko dawno nieużywane (91.90 GB, 91 art.)
  [3] Wybierz wg ekosystemu (Python/Node/Rust/...)
  [4] Wybierz wg projektu
  [5] Wybierz pojedyncze artefakty
  [0] Nic  pomiń
Wybór [1]: 4

  [1] stream-ware/streamware  9.27 GB (1 art.)
  [2] prototypowanie/raport  8.30 GB (1 art.)
  [3] stream-ware/edge  7.68 GB (1 art.)
  ...
Numery po przecinku (np. 1,3,5), 'all' dla wszystkich, Enter by pominąć: 1,3

Inne opcje: --list (tylko podgląd bez interakcji), --json, --max-depth, --threshold.


🤖 Dostępni Providerzy LLM (12)

# Provider Tier Model domyślny Klucz API
1 gemini 🟢 FREE gemini-2.5-flash aistudio.google.com
2 openrouter 🟢 FREE openai/gpt-4o-mini openrouter.ai/settings/keys
3 mistral 🟢 FREE mistral-small-latest console.mistral.ai
4 groq 🟢 FREE llama-3.1-8b-instant console.groq.com/keys
5 together 🟢 FREE llama-3.2-11B api.together.ai
6 cohere 🟢 FREE command-r dashboard.cohere.com
7 cerebras 🟢 FREE llama3.1-8b cloud.cerebras.ai
8 ollama 🟢 LOCAL llama3.2 ollama.com/download
9 openai 💰 PAID gpt-4o-mini platform.openai.com
10 anthropic 💰 PAID claude-3-haiku console.anthropic.com
11 xai 💰 PAID grok-beta console.x.ai
12 deepseek 💰 PAID deepseek-chat platform.deepseek.com
fixos llm          # pełna lista z opisami i gotowymi komendami
fixos llm --free   # tylko darmowe

Tryby agenta

👤 Human-in-the-Loop (HITL) – domyślny

LLM sugeruje → Ty decydujesz → Skrypt wykonuje

fixos [00:58:42] ❯ 1              ← napraw problem nr 1
fixos [00:58:30] ❯ A              ← napraw wszystkie
fixos [00:58:20] ❯ !systemctl status pipewire  ← własna komenda
fixos [00:58:10] ❯ search sof-firmware lenovo  ← szukaj zewnętrznie
fixos [00:57:55] ❯ D              ← opisz własny problem
fixos [00:57:40] ❯ ?              ← zapytaj o szczegóły
fixos [00:57:30] ❯ q              ← zakończ

Wyjście koloryzowane: 🔴 krytyczne / 🟡 ważne / 🟢 drobne, bloki kodu z ramkami box-drawing.

🤖 Autonomous – agent działa samodzielnie

fixos fix --mode autonomous --max-fixes 10
  • Protokół JSON: { "action": "EXEC|SEARCH|SKIP|DONE", "command": "...", "reason": "..." }
  • Zabezpieczenia: lista zabronionych komend (rm -rf /, mkfs, fdisk, dd if=...)
  • Każde EXEC logowane z wynikiem i oceną LLM
  • Wymaga jawnego yes na starcie

🎼 Orchestrate – graf problemów (DAG)

fixos orchestrate
fixos orchestrate --dry-run   # podgląd bez wykonywania
  • Buduje graf zależności między problemami
  • Po każdej naprawie re-diagnozuje i wykrywa nowe problemy
  • LLM ocenia wynik każdej komendy (JSON structured output)

🔒 Anonimizacja danych

Zawsze pokazywana przed wysłaniem do LLM. Maskowane kategorie:

Kategoria Przykład Zamiennik
Hostname moj-laptop [HOSTNAME]
Username jan [USER]
Ścieżki /home /home/jan/.pyenv/versions/3.12/bin/python /home/[USER]/...
Adresy IPv4 192.168.1.100 192.168.XXX.XXX
Adresy MAC aa:bb:cc:dd:ee:ff XX:XX:XX:XX:XX:XX
Tokeny API sk-abc123... [API_TOKEN_REDACTED]
UUID hardware a1b2c3d4-... [UUID-REDACTED]
Numery seryjne SN: PF1234567 Serial: [SERIAL-REDACTED]
Hasła w env PASSWORD=secret PASSWORD=[REDACTED]

Moduły diagnostyki

Moduł Linux Windows macOS Co sprawdza
system CPU, RAM, dyski, usługi, aktualizacje, SELinux, firewall
audio ALSA/PipeWire/SOF (Linux), WMI Audio (Win), CoreAudio (Mac)
thumbnails ffmpegthumbnailer, cache, GNOME gsettings
hardware DMI/WMI/system_profiler, BIOS, GPU, czujniki, bateria
security Firewall, otwarte porty, SELinux/AppArmor, SSH config, fail2ban, SUID
resources Co zajmuje dysk, top procesów CPU/RAM, autostart, OOM events
# Tylko bezpieczeństwo
fixos scan --modules security

# Zasoby – co zajmuje dysk i pamięć
fixos scan --modules resources

# Pełna diagnostyka z naprawą
fixos fix --modules system,security,resources

Zewnętrzne źródła wiedzy (fallback)

Gdy LLM nie zna rozwiązania, fixos szuka automatycznie w:

  • Fedora Bugzilla – baza zgłoszonych błędów
  • ask.fedoraproject.org – forum społeczności
  • Arch Wiki – doskonałe źródło dla ogólnych problemów Linux
  • GitHub Issues – PipeWire, ALSA, linux-hardware repos
  • DuckDuckGo – ogólne wyszukiwanie (bez klucza API)
  • Google via SerpAPI – najlepsze wyniki (opcjonalny klucz SERPAPI_KEY)

Konfiguracja (.env)

fixos config init    # utwórz .env z szablonu
fixos config show    # sprawdź aktualną konfigurację
LLM_PROVIDER=gemini           # gemini|openai|openrouter|groq|mistral|...
GEMINI_API_KEY=AIzaSy...      # klucz Gemini (darmowy)
AGENT_MODE=hitl               # hitl|autonomous
SHOW_ANONYMIZED_DATA=true     # pokaż dane przed wysłaniem
ENABLE_WEB_SEARCH=true        # fallback do zewnętrznych źródeł
SESSION_TIMEOUT=3600          # timeout sesji (1h)
SERPAPI_KEY=                  # opcjonalny – lepsze wyniki wyszukiwania

# Opcjonalnie: konkretny model dla danego providera + modele zapasowe.
# Jeśli główny model zostanie odrzucony przez providera jako nieprawidłowy
# (błąd 400 "not a valid model ID"), klient automatycznie przechodzi na
# kolejny z listy – bez żadnej akcji z Twojej strony.
OPENROUTER_MODEL=openrouter/qwen/qwen3.7-plus
OPENROUTER_MODEL_FALLBACKS=minimax/minimax-m3,google/gemini-2.5-flash-lite

Testy i Docker

Uruchomienie testów

# Wszystkie testy jednostkowe (bez API, szybkie)
pytest tests/unit/ -v

# Testy e2e z mock LLM
pytest tests/e2e/ -v

# Tylko testy z prawdziwym API (wymaga tokena w .env)
pytest tests/e2e/ -v -m real_api

# Pokrycie kodu
pytest --cov=fixos --cov-report=html
make test-coverage

Docker – symulowane środowiska

# Zbuduj wszystkie obrazy
docker compose -f docker/docker-compose.yml build

# Scenariusze broken
docker compose -f docker/docker-compose.yml run broken-audio
docker compose -f docker/docker-compose.yml run broken-thumbnails
docker compose -f docker/docker-compose.yml run broken-network
docker compose -f docker/docker-compose.yml run broken-full

# Uruchom testy e2e w Dockerze
docker compose -f docker/docker-compose.yml run e2e-tests

Środowiska Docker

Obraz Scenariusz
fixos-broken-audio Brak sof-firmware, PipeWire failed, no ALSA cards
fixos-broken-thumbnails Brak thumbnailerów, pusty cache, brak GStreamer
fixos-broken-network NetworkManager failed, DNS broken, rfkill blocked
fixos-broken-full Wszystkie problemy naraz + pending updates + failed services

Struktura projektu

fixos/
├── fixos/
│   ├── cli.py                  # Komendy CLI (Click) – fixos, fix, scan, llm, ...
│   ├── config.py               # Konfiguracja + 12 providerów LLM
│   ├── platform_utils.py       # Cross-platform (Linux/Win/Mac)
│   ├── agent/
│   │   ├── hitl.py             # HITL z koloryzowanym markdown output
│   │   └── autonomous.py       # Tryb autonomiczny z JSON protokołem
│   ├── diagnostics/
│   │   └── system_checks.py    # Moduły: system, audio, thumbnails, hardware
│   ├── fixes/
│   │   ├── knowledge_base.py   # Baza znanych bugów z heurystykami
│   │   └── heuristics.py       # Matcher diagnostics → known fixes
│   ├── orchestrator/
│   │   ├── graph.py            # Graf problemów (DAG)
│   │   ├── executor.py         # Bezpieczny executor komend
│   │   └── orchestrator.py     # Główna pętla orkiestracji
│   ├── providers/
│   │   └── llm.py              # Multi-provider LLM client
│   └── utils/
│       ├── anonymizer.py       # Anonimizacja z raportem
│       └── web_search.py       # Bugzilla/AskFedora/ArchWiki/GitHub/DDG
├── tests/
│   ├── conftest.py             # Fixtures + mock diagnostics
│   ├── e2e/
│   │   ├── test_audio_broken.py
│   │   ├── test_thumbnails_broken.py
│   │   ├── test_network_broken.py
│   │   ├── test_executor.py
│   │   └── test_cli.py
│   └── unit/
│       ├── test_core.py
│       ├── test_anonymizer.py
│       └── test_executor.py
├── docker/
│   ├── base/Dockerfile
│   ├── broken-audio/Dockerfile
│   ├── broken-thumbnails/Dockerfile
│   ├── broken-network/Dockerfile
│   └── broken-full/Dockerfile
├── .env.example
├── pytest.ini
└── pyproject.toml

📋 Roadmap

Aktualne, ręcznie zweryfikowane zadania znajdują się w TODO.md. Historyczne artykuły i plany są przechowywane w katalogu TODO/.


🚀 Jak używać fixOS (Prosty przewodnik)

Krok 1: Instalacja

pip install -e ".[dev]"

Krok 2: Konfiguracja

# Utwórz plik .env z szablonu
fixos config init

# Ustaw klucz API (darmowy Gemini)
fixos token set AIzaSy...

# Lub wybierz innego providera
fixos llm --free    # pokaż darmowe providery

Krok 3: Użycie

# Zobacz dostępne komendy
fixos

# Diagnostyka systemu (bez AI)
fixos scan

# Naprawa z AI (pyta o potwierdzenie)
fixos fix

# Naprawa automatyczna (bez pytania)
fixos fix --mode autonomous --max-fixes 5

Przydatne przykłady

# Tylko audio
fixos fix --modules audio

# Zapisz wynik do pliku
fixos scan --output raport.json

# Timeout 30 minut
fixos fix --timeout 1800

# Podgląd orkiestracji
fixos orchestrate --dry-run

🔗 Linki


Licencja

Apache License 2.0 – see LICENSE for details.

License

Licensed under Apache-2.0.

Author

Tom Sapletta

life is life

img.png

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

fixos-2.2.47.tar.gz (322.0 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

fixos-2.2.47-py3-none-any.whl (283.7 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file fixos-2.2.47.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: fixos-2.2.47.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 322.0 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.7

File hashes

Hashes for fixos-2.2.47.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 4b4fecbad537d8f4e0b21e11432c772f81665447004b9b734cdc3b029c0b986e
MD5 2ef5cb7c65cf343ee4121065d0753673
BLAKE2b-256 de4f9ba9fede0c2fff671fe455f78967b9be372b8ed909c551a8e86e3b04eb22

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file fixos-2.2.47-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: fixos-2.2.47-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 283.7 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.7

File hashes

Hashes for fixos-2.2.47-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 a1f950946936f3af2fe7988e4be09ffae48932cb5937a718d62cac3a2e4e0b08
MD5 d08e1010a5f72fc062a69288dba16171
BLAKE2b-256 b0f693cc8a21a2a4ae9f8e4d0150fa8f8cfadecbe4df3767cbda82f663ee6e12

See more details on using hashes here.

Release history Release notifications | RSS feed

This release

2.2.47 This release

2 files

2.2.46

2 files

2.2.45

2 files

2.2.41

2 files

2.2.40

2 files

2.2.39

2 files

2.2.38

2 files

2.2.37

2 files

2.2.36

2 files

2.2.35

2 files

2.2.34

2 files

2.2.33

2 files

2.2.32

2 files

2.2.31

2 files

2.2.30

2 files

2.2.29

2 files

2.2.28

2 files

2.2.27

2 files

2.2.26

2 files

2.2.25

2 files

2.2.24

2 files

2.2.23

2 files

2.2.22

2 files

2.2.21

2 files

2.2.20

2 files

2.2.19

2 files

2.2.18

2 files

2.2.17

2 files

2.2.16

2 files

2.2.15

2 files

2.2.14

2 files

2.2.13

2 files

2.2.12

2 files

2.2.11

2 files

2.2.10

2 files

2.2.9

2 files

2.2.8

2 files

2.2.7

2 files

2.2.6

2 files

2.2.5

2 files

2.2.4

2 files

2.2.3

2 files

2.2.2

2 files

2.2.1

2 files

2.2.0

2 files

2.1.32

2 files

2.1.31

2 files

2.1.30

2 files

2.1.29

2 files

2.1.28

2 files

2.1.27

2 files

2.1.26

2 files

2.1.25

2 files

2.1.24

2 files

2.1.23

2 files

2.1.22

2 files

2.1.21

2 files

2.1.20

2 files

2.1.19

2 files

2.1.18

2 files

2.1.17

2 files

2.1.16

2 files

2.1.9

2 files

2.1.8

2 files

2.1.7

2 files

2.1.6

2 files

2.1.5

2 files

2.1.4

2 files

2.1.3

2 files

2.1.2

2 files

2.1.1

2 files

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page