Skaro 2.0: artefactos para el desarrollo con IA

Skaro 2.0: Entorno colaborativo de desarrollo con IA usando artefactos de proyecto

Skaro 2.0 es un espacio de trabajo donde desarrolladores y IA abordan proyectos con roles bien definidos. Los humanos se encargan de la arquitectura, requisitos y decisiones clave. La IA actúa como ingeniera: discute tareas, escribe código y registra avances. En el núcleo están los artefactos—archivos estructurados en el repositorio que almacenan decisiones arquitectónicas (ADR), planes, especificaciones y hitos. Estos funcionan como la memoria externa del proyecto, evitando la pérdida de contexto.

Sin artefactos, la colaboración se convierte en caos: las decisiones se olvidan y la IA genera código sin referenciar acuerdos previos. Skaro integra el chat directamente en los artefactos, manteniendo las discusiones justo donde deben estar.

Estructura de directorios: .skaro

Los artefactos forman una estructura jerárquica en la carpeta .skaro. Los componentes clave incluyen:

.skaro
│   config.yaml
│   constitution.md
│   devplan.md
│   secrets.yaml
│   state.yaml
│   token_usage.yaml
│   usage_log.jsonl
│
├───architecture
│   │   adr-001-using-fastapi-as-web-framework.md
│   │   adr-002-simplified-layered-monolith-as-arch-pattern.md
│   │   architecture.md
│   │   chat-conversation.json
│   └───diagrams
├───milestones
│   └───01-foundation
│       └───config-module
│           │   clarifications.md
│           │   plan.md
│           │   spec.md
│           │   tasks.md
│           │   tests.json
│           └───stages
│               └───stage-01
│                   AI_NOTES.md
├───chat
│   tasks.json
└───templates
    adr-template.md
    plan-template.md

• architecture/: Archivos ADR con justificaciones de decisiones, diagramas.
• milestones/: Hitos con submódulos, planes, pruebas y notas de IA.
• chat/: Registros de tareas para contexto.
• templates/: Plantillas para estandarizar artefactos.

Esta estructura vive en un repositorio Git, garantizando versionado y acceso fácil.

Flujo de trabajo típico

El trabajo arranca con docs de arquitectura colaborativos junto a la IA. Luego, crea devplan.md dividiendo en hitos. Cada hito incluye spec.md, plan.md, tasks.md y etapas con AI_NOTES.md.

• Discute arquitectura en el chat de architecture/, fija los ADR.
• Genera un hito con subtareas.
• Para cada tarea, la IA extrae contexto inicial de artefactos y pide archivos.
• Tras la implementación—auto-commit (opcional).
• Actualiza el tablero de tareas en la página principal.

El chat es totalmente contextual: integrado en artefactos y tareas, sin cambios de contexto.

Actualizaciones clave en la versión 2.0

Skaro 2.0 agiliza el proceso:

• Chat contextual: Disponible en arquitectura, hitos, tareas. Discusiones guardadas como chat-conversation.json.
• Contexto LLM pre-tarea: El modelo revisa spec.md, plan.md, ADR antes de empezar.
• Auto-commit: Configurable en config.yaml para commitear cambios post-tarea.
• Panel de estadísticas: Página dedicada con token_usage.yaml y usage_log.jsonl.
• Tablero Kanban: Vista general en la página principal de hitos, etapas y tareas.
• Personalización UI: Temas y colores de acento para uso diario.

Se corrigieron problemas de estabilidad y UI.

Hoja de ruta

El núcleo open-source se mantiene: artefactos y modelo colaborativo. Próximamente: espacios de equipo con controles de acceso, analítica de tokens, tableros compartidos y gestión de gasto.

Lecciones clave

• Artefactos como memoria externa: ADR y hitos evitan deriva de contexto en dev con IA.
• Separación de roles: Humanos como arquitectos, IA como implementadores anclados en estructura.
• Chat contextual: Discusiones quedan en el repo, no en ventanas dispersas.
• Automatización: Contexto previo y auto-commits reducen fricciones.
• Escalabilidad: De dev individual a espacio de equipo.

— Editorial Team