Cómo trabajo con AI agents
Card Loop Pipeline
Así itero con agentes de IA: cada card pasa por siete etapas conectadas. El loop alterna entre fases autónomas y puntos de decisión humana.
- 01. Triage — Tomar + clasificar
Se toma una card del backlog en To Do. El loop dispara automáticamente cuando una card con label agent:loop entra en el estado correspondiente. Clasifica tipo de tarea y asigna prioridad.
- 02. card-start — Worktree + rama
Crea un worktree aislado con su propia rama a partir de la card de Jira. Resuelve el repo y la rama base desde los labels de la card. Listo para trabajar sin tocar el checkout principal.
- 03. SDD auto — Explorar → Spec → Diseño → Tareas
Pipeline completo de 5 fases: Explore (contexto), Propose (intención), Spec (requisitos + escenarios), Design (arquitectura técnica), Tasks (desglose en tareas). Todo generado por agentes antes de tocar código.
Human-in-the-loop - 04. card-review — Revisión pre-PR 4R
Revisión pre-PR usando los cuatro lentes 4R (Requirements, Reliability, Readability, Risk). Report-only: encuentra issues antes de abrir el PR. Opcionalmente simplifica código si el usuario lo pide.
- 05. card-pr — Abrir PR
Push de la rama y apertura del PR en GitHub. No mergea: deja el diff listo para la revisión adversarial del paso siguiente.
- 06. Judgment Day — Revisión ciega dual
Revisión adversarial ciega: dos agentes revisan el diff de forma independiente, comparan hallazgos y emiten un veredicto. Si encuentra issues, vuelve a SDD para fix + re-judgment (máximo 2 rondas).
Human-in-the-loop - 07. Partners / Slack — Code Review + notificar
La card se mueve a Partners/Code Review en Jira y se manda una sola notificación al canal de Slack (backend o frontend). El merge es humano — el loop nunca auto-mergea.
Leyenda
Cómo termina
El pipeline termina cuando card-pr publica el PR, Judgment Day da veredicto limpio, y el canal de Partners recibe la notificación. No hay auto-merge: la decisión final siempre es humana.
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