Práctica de desarrollo AI-native
Práctica de desarrollo AI-native con responsabilidad humana
Desarrollo AI-native significa que los agentes ejecutan trabajo en requisitos, modelado de dominio, specs, tickets, implementación, revisión, QA, preview y release mientras yo conservo responsabilidad por decisiones, calidad y autoridad de release.
Oportunidad y resultado
Oportunidad
El software moderno se mueve rápido; arquitectura, pruebas, revisión y checks de producción convierten esa energía en impulso con confianza.
Resultado de negocio
Un proceso repetible permite avanzar más rápido mientras produce decisiones inspeccionables, releases más seguros, mejores handoffs y más confianza para stakeholders.
Rol y sistema
Rol
Dirijo el trabajo, reviso decisiones y código, elijo gates proporcionales, inspecciono el comportamiento en browser y autorizo el release. Los agentes aportan ejecución especializada a lo largo del lifecycle.
Consideraciones de diseño
El Development System que coordina este trabajo es una herramienta privada y adaptable: no es open source, producto comercial ni template universal. La evidencia pública viene de sistemas entregados y artefactos sanitizados.
Decisiones
Decisiones de arquitectura
Usar seams claros, contenido tipado desde el grafo, environment contracts explícitos, ramas protegidas, pruebas enfocadas y verificación manual de navegador.
Entrega
Ejecución
El sistema de delivery incluye PR review, TDD tracers, checks visuales, flujo de issues, documentación de release y browser QA.
Calidad, seguridad y rendimiento
Calidad incluye source checks, type checks, pruebas de comportamiento, build verification, visual QA y deploy paths auditables.