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Planificador
Convierte el brief en un plan de implementación con tareas atómicas y criterios de aceptación.
PROCESO ILUSTRATIVO
Un concepto personal: los agentes corren el pipeline, una persona firma cada PR.
Por qué el pipeline puede ser rápido sin sacrificar calidad: los agentes hacen el trabajo repetitivo; una persona toma cada decisión.
El pipeline de agentes
Cinco roles especializados que se pasan el trabajo, con checkpoints donde un humano aprueba o corrige.
Estos cinco roles son la superficie visible. Detrás corre un pipeline más amplio — estratega, arquitecto, SEO, CI/CD, QA, monitoreo — 14 agentes especializados en total.
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Diseñador
Genera wireframes y sistema de diseño, luego un prototipo navegable en Claude Design. Pasa por revisión humana. - 03
Codificador
Escribe el código en PRs pequeñas. Sigue convenciones del repo y patrones del stack. - 04
Tester
Genera tests unitarios, de integración y E2E. Corre la suite en CI antes de pedir revisión. - 05
Revisor de seguridad
Audita cada PR contra OWASP top 10, dependencias y leaks. Marca riesgos para humanos.
Dónde entro yo
Mi compromiso en este concepto: firmo cuatro checkpoints en cada build — spec, arquitectura, primer PR y release. Ningún PR llega a main sin un par de ojos humanos.
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Aprobación del spec antes de escribir código
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Revisión de arquitectura antes del primer commit
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Code review humano en el primer PR de cada módulo crítico
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Pen-test ligero y aprobación de release
A qué apunta el pipeline
- SemanasVelocidad objetivo
ciclos de entrega medidos en sprints, no en trimestres
- Alcance fijoModelo de entrega
cada sprint tiene alcance y entregable definidos — sin retainers abiertos
- 100%Revisión humana por PR
compromiso del modelo: un humano firma cada cambio
Preguntas frecuentes
- ¿La calidad es comparable a una agencia tradicional?
- Sí. Los agentes generan más código, los humanos revisan con más tiempo. La cobertura de tests y los lints suelen ser más estrictos que en proyectos hechos solo por personas.
- Si esto fuera un proyecto real, ¿de quién sería el código?
- Del cliente. La metodología entrega el repo, los pipelines y la documentación — sin lock-in con herramientas internas.
- En un proyecto real, ¿mis datos pasarían por modelos de terceros?
- Por defecto el pipeline usaría modelos hospedados (Anthropic, OpenAI) con políticas de no-entrenamiento. Para datos sensibles, despliegues privados (Bedrock, Azure OpenAI o modelos open-source en tu nube). Para datos regulados por LGPD o Habeas Data, el stack completo on-prem — Ollama, Postgres y Phoenix dentro de tu red, sin tráfico hacia modelos hospedados.
- ¿Quiénes son los humanos en el loop?
- En este concepto, soy yo — Marian Sanjur, diseñadora e ingeniera detrás de Solaar. Reviso cada checkpoint del pipeline. En un proyecto real, se sumarían más ingenieros senior siguiendo el mismo modelo de revisión.
Ver el pipeline en acción
Explorá un build real: los logs de los agentes y los puntos donde una persona intervino.