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Flujos de trabajo agénticos
18 contenidos públicos
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DIL R5.0-AG: pastorear agentes IA con Herdr, GitHub y un Director que despierta solo
DIL R5.0-AG convierte dispatch, ejecución, evidencia y wakeup en un flujo event-driven verificable: Herdr ejecuta, GitHub conserva la verdad durable y el humano mantiene la autoridad.
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Director–Implementer Loop R4.6-AG: fronteras semánticas para agentes y delivery sin ambigüedad
R4.6-AG hace explícitas las fronteras entre desarrollo, calificación, integración, entrega y cierre: Workspace Identity, Implementer Delivery Pack, READY como mutation boundary y Post-Audit Delivery Flow.
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Dotfiles v0.5: semántica por proyecto y localhost sin fricción
El harness compartido diagnostica readiness; no posee en silencio la configuración semántica de cada proyecto. La complejidad del browser queda en la facade, no en cada HO de producto.
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Dotfiles v0.3: capacidades explícitas, Serena y releases gobernadas
El harness empieza a exponer qué puede hacer un agente y dónde vive la autoridad, mientras la publicación de releases se convierte en una operación guardada.
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Dotfiles v0.4: un harness agent-first que sabe qué puede afirmar
Un agente debe entender el repositorio, las mutaciones posibles, los contratos de validación, el ownership de tools y la frescura del contexto antes de cambiar nada.
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De Docker a Neon: un cutover PostgreSQL con branches, writers y autoridad verificable
Un modelo reutilizable para migrar un dominio PostgreSQL: rehearsal con branches, fingerprints, writers mínimos, aprobación del plan exacto y cambio explícito de autoridad.
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Director–Implementer Loop R4.4-AG: una CI por HEAD y Playwright sin fricción
R4.4-AG elimina dos formas de orquestación accidental: una sola feature CI por HEAD y un facade Playwright que absorbe el networking Docker/WSL sin desplazar gates ni roles.
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Director–Implementer Loop R4.3-AG: CI sin espera, contexto fresco y cierre verificable
R4.3-AG evoluciona el Director–Implementer Loop con contexto fresco, CI despachada sin espera, validación visual canónica, historia de producto y cierre completo hasta producción.
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Git-first y DB-first: dos canales editoriales con una sola autoridad por dominio
Una arquitectura híbrida para combinar Markdown y Git con PostgreSQL sin crear dos fuentes de verdad: autoridad por dominio, proyecciones, read models y migraciones incrementales.
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Director–Implementer Loop, Revisión 4: evidencia estructurada y CI bajo el Director
La cuarta revisión del Director–Implementer Loop separa definitivamente construcción y operación: el Implementer entrega una Draft PR con evidencia estructurada; el Director audita, observa CI y Vercel, enruta fallos y protege el merge.
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Director–Implementer Loop, Revisión 4.1: GitHub como handoff y localhost como gate humano
R4.1 consolida un flujo agéntico en el que el Implementer publica su evidencia en GitHub y se detiene, el usuario valida localhost y el Director asume CI, routing, merge y verificación post-merge.
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Director–Implementer Loop, Revisión 3: del código a una versión verificable
La tercera revisión del flujo Director–Implementer: del código integrado al artefacto oficial, la promoción DEV → PROD, la validación en producción y el Release Gate.
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IXATU Operations: modernizar un sistema legacy empezando por la realidad
Una estrategia reality-first para encapsular un legacy, construir producto sobre datos reales y sustituir progresivamente Access sin renunciar a PostgreSQL.
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Director–Implementer Loop, Revisión 2: del merge al despliegue
La segunda revisión de mi flujo con agentes de IA: custodia del HEAD auditado, stop signals, mínima autoridad y separación entre Integration Gate y Deployment Gate.
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API-first y CLI-first para agentes IA
Arquitectura en la que Human UI, agentes, skills y CLI consumen una API de dominio; el CLI no accede directamente a PostgreSQL.
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Forecast Pattern: anticipar antes de ejecutar
Un patrón operacional para proyectar estados futuros, consecuencias y riesgos antes de autorizar una mutación, distinto de preflight, dry-run y rehearsal.
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Director–Implementer Loop: cómo trabajo con agentes de IA
Un patrón de trabajo con agentes de IA que separa dirección, implementación, auditoría e integración, nacido y probado durante el desarrollo de jesuserro.com.
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Rehearsal Pattern: ensayar antes de mutar sistemas
Un patrón operacional para observar, ensayar y validar automatizaciones antes de autorizar mutaciones acotadas y verificar su resultado.