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# Patrones operativos
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> Aplicaciones concretas de los 5 principios. Estructurados por categoría operativa.
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> Estado de cada patrón: **propuesto** (validado en 1 proyecto) o **estable** (validado en 2+ proyectos).
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> A la fecha, todos los patrones aquí son propuestos. Caso de validación: InQ ROI Sprint 1.5.
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## Categoría A — Disciplina antes de codear
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### A.1 Brief versionado antes que código
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principio 1
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Todo sprint o cambio mayor arranca con un brief en `sprints/sprint-N/BRIEF.md` antes de pedirle algo a un agente. El brief define alcance, decisiones tomadas, criterios de éxito y lo que NO entra.
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**Indicador de aplicación correcta:** podés iniciar una sesión nueva con Claude Code pasándole solo el path del brief y CLAUDE.md, sin contexto adicional, y empieza a trabajar correctamente.
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**Indicador de violación:** el agente te hace preguntas que ya están respondidas en otro lugar (o peor, no las hace y asume).
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### A.2 Mockup como contrato visual
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principio 1
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Si el cambio es visual, antes de implementarlo se construye un mockup interactivo (HTML, Figma, Visualizer) que el humano aprueba. El mockup es el contrato: el agente lo replica, no lo interpreta libremente.
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**Indicador de aplicación correcta:** cuando ves el output del agente, podés compararlo lado a lado con el mockup y la diferencia es marginal.
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**Indicador de violación:** llegás a Etapa N de un rediseño visual y descubrís que el output "no tiene nada que ver" con lo que esperabas.
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### A.3 Roadmap explícito antes de arrancar
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principios 1 y 4
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Todo sprint con más de 3 etapas tiene un roadmap explícito desde el inicio. Cada etapa tiene **expectativa calibrada** de qué cambia y qué NO cambia respecto a la anterior.
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**Indicador de aplicación correcta:** después de cada checkpoint, el resultado coincide con lo que esperabas ver, no te sorprende ni para bien ni para mal.
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**Indicador de violación:** te sorprende negativamente un output intermedio porque pensabas que ya tenía X feature que en realidad está agendado 3 etapas después.
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## Categoría B — Operación con agentes
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### B.1 Prompt como artefacto del repo
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principios 4 y 5
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Cada etapa de trabajo agéntico tiene su prompt en `sprints/sprint-N/ETAPA_X_PROMPT.md`, versionado. El chat con el agente es **puente** entre el prompt y el reporte, no contenedor de la decisión.
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**Por qué:** los prompts en archivo son auditables, editables antes de ejecutar, replicables, y no se pierden al cerrar la sesión.
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**Estructura mínima de un prompt de etapa:**
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1. Objetivo
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2. Pre-requisitos / contexto previo
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3. Decisiones ya tomadas (no consultar de nuevo)
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4. Tareas concretas
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5. Entregables (DoD checklist)
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6. Qué reportar al final
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7. Qué NO hacer en esta etapa
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### B.2 Mensaje inicial corto, contexto en archivos
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principio 5
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El mensaje al agente al arrancar una sesión es de 3-5 párrafos, NO el prompt entero pegado. Estructura:
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1. "Procedé con etapa X"
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2. Archivos a leer en orden
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3. Confirmaciones que esperás antes de que empiece
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4. Restricción de alcance ("no avances a Y sin OK")
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**Por qué:** el contexto en archivos sobrevive a la sesión, queda versionado, y el agente lo consulta cuando lo necesita en vez de tenerlo permanentemente en ventana.
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### B.3 Decisiones tomadas como sección explícita
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principio 4
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En cada prompt de etapa, incluir sección "DECISIONES YA TOMADAS — no consultar de nuevo" con las definiciones cerradas. Esto impide que el agente vuelva a preguntar lo ya resuelto.
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**Ejemplo:**
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```
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DECISIONES YA TOMADAS (no consultar de nuevo)
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- Payback negativo → "Sin payback (costo aumenta)"
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- Caracteres compactos: "<" y "~"
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- Pluralización: siempre plural ("1.0 meses")
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```
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### B.4 Reglas no negociables en CLAUDE.md
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principio 4
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Las reglas que aplican a TODO el proyecto van en `CLAUDE.md`, no solo en briefs específicos. El agente carga CLAUDE.md en cada sesión nueva por defecto.
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**Ejemplo de qué va ahí:**
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- Reglas de marca (cómo se escribe el nombre, qué colores)
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- Restricciones de comportamiento (qué no decir, qué no asumir)
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- Verificaciones obligatorias pre-entrega
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## Categoría C — Validación de output
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### C.1 Validación visual mandatoria del artefacto final
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principio 2
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Si el output de la etapa es un artefacto visible (PDF, screenshot, página renderizada, documento), el humano lo abre con sus ojos antes del OK. Tests verdes no es suficiente.
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**Tooling sugerido:**
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- PDFs/imágenes: Preview en Mac, visor PDF en Linux
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- Páginas web: dev server en navegador
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- Documentos: editor que renderice (no solo source)
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**Cuándo evolucionar este patrón:** ver methodology/AUTOMATION_STRATEGY.md.
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La validación visual humana es Fase 1. Puede complementarse con agentes
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auditores (Fase 3) pero NO se reemplaza completamente hasta que el
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equipo desarrolle criterio adversarial maduro.
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### C.2 Validación programática antes de declarar completado (agente)
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principios 2 y 3
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Antes de declarar una etapa completada, el agente debe ejecutar validaciones programáticas, no solo confiar en tests unitarios. Para outputs visuales:
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- Análisis de píxeles (¿están los colores esperados?)
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- Text extraction (¿están las palabras clave?)
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- Tamaño de archivo (¿es razonable?)
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- Cantidad de páginas (¿coincide con el diseño?)
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**Por qué:** un test unitario puede pasar mientras el output final está roto. La validación programática del artefacto cierra ese gap.
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### C.3 Auditoría adversarial al reporte
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principio 3
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Cuando llega un reporte de agente "todo OK", aplicar 3 preguntas:
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1. ¿Los números reportados cuadran si recalculo o pido dump?
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2. ¿El artefacto es el que pedí?
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3. ¿Lo que no menciona podría ser relevante?
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**Casos típicos de detección:**
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- PDF de 36 KB con 4 páginas (es muy poco → algo no se renderizó)
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- KPI con valor "0.0 meses" (numéricamente correcto pero confuso)
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- Reporte que dice "PDF generado" sin abrir el PDF generado
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### C.4 Reporte con datos concretos, no descripciones (agente)
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principio 3
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Los reportes del agente deben incluir métricas concretas, no descripciones genéricas.
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**Mal reporte:** "PDF generado correctamente, contiene todo lo esperado."
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**Buen reporte:**
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PDF generado: 78 KB, 4 páginas
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- Página 1: KPI Hero + 4 cards secundarios + top 3 ahorros
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- Página 2: tabla con 11 filas + footer
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- Página 3: 3 secciones (composición, trayectoria, transparencia)
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- Página 4: nota metodológica
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Análisis de píxeles del heatmap: verde 36.329px, ámbar 3.889px, rojo 3.713px
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Text extraction confirma palabras clave: "InQ ROI", "Powered by InQuality", "Payback"
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```
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### C.5 Validaciones programáticas explícitas en el prompt
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principios 2 y 5
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Cada prompt de etapa incluye una sección **"Validaciones automatizadas mandatorias"** con criterios objetivos verificables por código que el agente debe ejecutar antes de declarar terminada la etapa o usar `present_files`.
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**Por qué:** documenta explícitamente qué se va a auto-validar, hace transferible el conocimiento operativo al equipo, captura el aprendizaje sobre qué problemas son recurrentes y vale la pena chequear automáticamente.
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**Cómo se aplica:**
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## Validaciones automatizadas mandatorias
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Antes de present_files, ejecutá y confirmá:
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PDFs:
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- pdf-parse confirma palabras clave esperadas: [lista]
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- pdf-parse rechaza términos prohibidos: [lista]
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- Cada página entre [N-M] KB
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- Cantidad de páginas == [N exacto]
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Tests:
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- Tests previos verdes (>= [N])
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- Tests nuevos verdes
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Build:
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- npm run build limpio
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- Sin warnings TS ni lint nuevos
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**Indicador de aplicación correcta:** los problemas que ya cazaste manualmente en sprints anteriores aparecen como validación automatizada en sprints siguientes. Aprendizaje acumulativo.
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**Indicador de violación:** el agente declara etapa terminada y vos cazás el mismo tipo de problema que ya cazaste 3 etapas atrás. Significa que el aprendizaje no se está capturando como validación.
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**Relación con otros patrones:**
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- Extiende **C.2** (validación programática) haciéndola explícita en el prompt
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- No reemplaza **C.1** (validación visual humana) — son complementarias
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- Es Fase 2 del roadmap de `AUTOMATION_STRATEGY.md`
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### C.6 Iniciativa agéntica con consulta clasificada por impacto
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principios 3, 4 y 5
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Cuando el agente detecta una oportunidad de mejora **fuera del scope del prompt**, debe clasificar el impacto del cambio antes de proceder y actuar según la política definida en `PRINCIPLES.md` sección "Política de iniciativa agéntica".
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**Niveles de impacto:**
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1. **Trivial** (cambio interno, no visible al usuario, reversible sin costo)
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→ ejecutar y reportar al final como "decisión menor tomada"
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2. **Visible reversible** (cambio visible al usuario pero sin afectar marca, datos, ni arquitectura)
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→ ejecutar, **mencionar explícitamente en el reporte final** como "decisión proactiva, validar/revertir"
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3. **De marca, arquitectura o datos** (cambio que afecta identidad, estructura, o información del usuario)
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→ **NO ejecutar**. Consultar antes de proceder.
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**Por qué:** los agentes producen mejor cuando tienen libertad para optimizar lo local. Pero esa libertad sin límites lleva a cambios silenciosos que el humano descubre por casualidad. Una clasificación explícita preserva la velocidad agéntica sin perder gobernanza.
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**Caso real:** InQ ROI Sprint 1.5 Etapa 3. Claude Code agregó "Hecho desde Paraguay 🇵🇾" al footer del web app sin estar en el brief. El cambio era razonable, alineado con identidad de marca, pero **el humano lo descubrió revisando screenshots**, no porque se reportara. Decisión retroactiva: mantener, pero documentar el patrón para que en el futuro este tipo de cambios (impacto nivel 3, afecta marca) sean consulta previa, no decisión unilateral.
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**Indicador de aplicación correcta:**
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- El reporte final del agente tiene una sección explícita "Decisiones tomadas por iniciativa" listando cambios fuera del scope
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- Los cambios nivel 3 no se ejecutan sin consulta previa documentada
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- El humano puede aprobar o revertir cambios nivel 2 sin tener que reconstruir contexto
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**Indicador de violación:**
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- Descubrir cambios en el output que no están ni en el prompt ni en el reporte
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- Cambios de marca, arquitectura o datos ejecutados sin consulta previa
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- "Pequeñas mejoras de UX" agregadas en silencio que cambian el comportamiento del producto
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**Relación con otros patrones:**
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- Complementa **E.2** (Hallazgos no esperados) — pero E.2 es para descubrimientos pasivos (cosas que el agente notó), C.6 es para decisiones activas (cosas que el agente hizo).
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- Refuerza **C.3** (Auditoría adversarial) — provee al humano una sección concreta donde buscar cambios silenciosos.
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## Categoría D — Estructura del repo
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### D.1 Carpeta `sprints/` para activos de planificación
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principio 4
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Cada sprint tiene su carpeta `sprints/sprint-N/` con todos sus artefactos:
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- `BRIEF.md`
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- `ETAPA_X_PROMPT.md` (uno por etapa)
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- `ETAPA_X_REPORT.md` (opcional, reporte del agente capturado)
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- `etapa-X-audit.md` (cuando aplica)
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- `screenshots/` con evidencia visual
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**Por qué:** en 6 meses, abrir esa carpeta te da el historial completo de cómo se construyó el sprint. Sin esto, el conocimiento queda en commits + memoria, que es frágil.
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### D.2 Carpeta `methodology/` para el método en sí
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principio 4
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El método de trabajo vive en `methodology/`, separado del producto. Esto permite que el método evolucione independiente de cualquier producto específico.
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### D.3 ADRs para decisiones arquitectónicas
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principio 4
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Las decisiones arquitectónicas importantes se registran como ADR (Architectural Decision Record) en `ARCHITECTURE.md` o `docs/adr/`. Estructura mínima:
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- Contexto (qué problema teníamos)
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- Decisión (qué elegimos)
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- Alternativas consideradas
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- Consecuencias (qué implica)
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## Categoría E — Comunicación humano ↔ agente
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### E.1 Separar lo validado de lo asumido
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principios 2 y 3
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En los reportes del agente, marcar explícitamente qué fue verificado vs qué se asume funcionando.
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**Ejemplo:**
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```
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Verificado:
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- Tests verdes (455/455)
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- PDF generado y abierto con pdf-parse
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- Análisis de píxeles confirma heatmap completo
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Asumido:
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- El componente se renderiza igual en Firefox (solo testeado en Chromium)
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- La fuente Roboto está disponible en el sistema cliente (no validado)
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### E.2 Hallazgos no esperados como sección explícita
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principios 3 y 5
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Al final de cada etapa, el agente reporta "hallazgos no esperados" — cosas que descubrió durante la implementación que merecen decisión arquitectónica, aunque no formen parte del DoD.
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**Ejemplo:** "El cambio de `--primary` propagó a focus rings de inputs (no estaba en el plan). Decisión necesaria: ¿se mantiene o se vuelve a slate?"
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### E.3 Anti-racionalización explícita
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**Estado:** propuesto · **Deriva de:** Principio 3
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Cuando un test revela algo raro, un cálculo no cuadra, o un output difiere de lo esperado: **investigar causa raíz, no minimizar**.
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Patrón típico de violación: el agente dice "el cálculo es numéricamente correcto" cuando lo que está reportando es un problema de presentación (ej. "0.0 meses" es matemáticamente correcto pero un bug de UX).
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## Cómo agregar un patrón nuevo
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1. Identificar el patrón durante un proyecto real (no inventarlo en abstracto).
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2. Documentarlo con: nombre, categoría, principio del que deriva, descripción, indicador de aplicación correcta, indicador de violación.
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3. Marcarlo como **propuesto** con cita del proyecto donde apareció.
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4. Después de aplicarlo en un 2do proyecto distinto, promoverlo a **estable**.
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## Cómo retirar un patrón
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Si un patrón no se sostiene en práctica o tiene falsos positivos frecuentes, se retira con un PR que documente:
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- Por qué no funcionó
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- Qué alternativa probamos
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- Si hay un patrón nuevo que lo reemplaza
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