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Agentes de IA en Floutic

Floutic está diseñado desde cero para ser un entorno "AI-Native". Esto significa que proporcionamos contexto estructurado explícito para que los Agentes de IA (como Claude, GitHub Copilot, o modelos locales) puedan trabajar de manera autónoma y segura.

Filosofía de Trabajo​

1. 100% Docker-Based​

La regla número uno es: Nunca ejecutar comandos en el host. Todo desarrollo, testing y ejecución debe ocurrir dentro de los contenedores Docker orquestados. Esto garantiza consistencia y evita problemas de "funciona en mi máquina".

2. Context System (Sistema de Contexto)​

Hemos evolucionado de archivos AGENTS.md estáticos a un Sistema de Contexto Dinámico.

  • Navegación Eficiente: Archivos navigation.md optimizados para tokens (~200 tokens) que guían a la IA.
  • Principio MVI (Minimal Viable Information): Contexto comprimido para máxima eficiencia.
  • Organización por Interés (Concern-Based): Estructura lógica que agrupa frontend, backend y datos por funcionalidad.

3. Sistema de Hooks​

Un sistema de automatización que se ejecuta antes y después de operaciones críticas:

  • pre-docker-validate: valida que todos los comandos se ejecutan en Docker (nunca en host).
  • post-edit-lint: auto-formatea y valida código después de editar archivos.
  • session-end-learn: extrae y documenta patrones aprendidos al finalizar una sesión.

4. Sistema de Aprendizaje Continuo​

Registro automático de conocimientos descubiertos durante sesiones de desarrollo:

  • Fixes: soluciones a errores recurrentes.
  • Patterns: patrones de código descubiertos o mejorados.
  • Gotchas: trampas y errores comunes a evitar.
  • Decisions: decisiones arquitectónicas importantes.
  • Almacenado en ai/skills/learned/continuous-learning.json.

5. Sistema de Skills​

Las tareas complejas o repetitivas se encapsulan en "Skills". Una skill es como una receta detallada que le dice a la IA cómo realizar una tarea específica (ej. crear una migración de base de datos o un componente de UI) siguiendo los estándares del proyecto.

4. Idioma Español​

Todos los agentes están configurados para operar en español (language: español). Esto aplica a:

  • Respuestas y explicaciones en chat.
  • Documentación generada.
  • Comentarios explicativos en código.
  • Mensajes de commit y PRs.

(Nombres de variables, funciones y términos técnicos se mantienen en inglés como estándar de industria).

Roles de Agentes Principales​

En Floutic hay varios agentes, pero cuatro definen el flujo principal:

  • OpenAgent (openagent): Punto de entrada universal. Analiza la petición, carga contexto y delega a especialistas.
  • OpenCoder (opencoder): Ingeniero lead. Implementación directa o refactorización compleja.
  • OpenRepoManager (repo-manager): Mantenimiento del repositorio de IA (skills, contextos, organización, limpieza, validaciones).
  • OpenSystemBuilder (system-builder): Construcción de nuevos sistemas de agentes desde cero (arquitectura, contextos, workflows).

Regla rápida:

  • Si es trabajo del producto (feature, bug, tarea normal) → OpenAgent.
  • Si es implementación compleja → OpenCoder.
  • Si es mantenimiento del sistema de IA existente → OpenRepoManager.
  • Si es un sistema de IA nuevo desde cero → OpenSystemBuilder.

Comandos clave​

Además de agentes y skills, uso comandos de alto nivel para estandarizar flujos:

  • /plan: planificación estructurada antes de implementar (requiere definir objetivos, requerimientos y dependencias).
  • /tdd: flujo Test-Driven Development Red→Green→Refactor.
  • /build-fix: diagnóstico y resolución de errores de build.
  • /review: code review sistemático con checklists de seguridad, calidad y performance.
  • /commit: genera commits con formato Floutic (requiere git-flow-floutic).
  • /test: ejecuta el pipeline completo de tests y reporta errores.
  • /context: gestiona el sistema de contexto (harvest, extract, organize, update, error).
  • /clean: limpieza de calidad de código (formato, imports, lint).
  • /optimize: análisis de performance, seguridad y posibles fallos.

Otros comandos disponibles:

  • /validate-repo: valida coherencia del repositorio.
  • /worktrees: gestiona worktrees de Git.
  • /build-context-system: tareas avanzadas del sistema de contexto.
  • /test-new-command: pruebas internas de nuevos comandos.

Lectura recomendada​

Si quieres una explicación completa y narrativa del flujo de trabajo, revisa:

Multi-IA Compatible​

Nuestra arquitectura soporta múltiples asistentes de IA simultáneamente:

  • Claude / Cursor / Windsurf: Usan el contexto optimizado en /ai/context/.
  • Agentes Autónomos: Utilizan el sistema de navegación para descubrir contexto bajo demanda (Lazy Loading).

Todas las herramientas apuntan a una fuente central de verdad en /ai/context/ y /ai/skills/.