Kaddo

Kaddo es un CLI y toolkit de agentes open source que ayuda a proyectos nuevos, pre-IA y legacy a construir una capa de conocimiento viva cerca del código. El CLI prepara y estructura el contexto; tus agentes LLM lo convierten en entendimiento del producto.

Proyectos nuevos · Bases de código pre-IA · Sistemas legacy

kaddo

# Proyecto nuevo
$ npx @kaddo/cli init

# Proyecto existente o pre-IA
$ kaddo scan

# Proyecto legacy
$ kaddo scan —legacy

# Crea un work item ligero y detecta la deriva
$ kaddo create feature
$ kaddo guard
FYI src/payments/payments.service.ts coincide con WI-001
    WI-001 no se modificó en este diff — considera revisarlo.

De código disperso a conocimiento de producto observable.

¿Por qué Kaddo?

Tu proyecto ya tiene conocimiento. Solo está disperso.

En proyectos nuevos, las decisiones desaparecen rápido. En proyectos pre-IA, el contexto nunca se preparó para los agentes. En proyectos legacy, el conocimiento suele vivir en la cabeza de las personas.

Kaddo acerca ese conocimiento al código y ayuda a mantenerlo vivo mientras el sistema cambia.

Elige tu punto de partida

Proyecto nuevo

Empieza con conocimiento estructurado desde el día uno. → Proyecto nuevo

Proyecto pre-IA

Prepara un repo existente para personas y agentes LLM. → Proyecto pre-IA

Proyecto legacy

Entiende antes de cambiar sistemas riesgosos. → Proyecto legacy

Mira el loop completo

El flujo completo de principio a fin con los artefactos esperados. → Flujo completo

¿Prefieres verlo primero? La Guía visual mapea todo el loop, el reparto CLI/LLM y Guard como diagramas. ¿No sabes qué hace y qué no hace Kaddo? Lee el Alcance del proyecto.

CLI + Agentes LLM

Kaddo trabaja en dos capas.

El CLI se encarga de lo determinístico: inicializar el repositorio de conocimiento, escanear el código, crear work items y detectar posibles desviaciones entre código y conocimiento.

El LLM se encarga del entendimiento: usando agentes de Kaddo para extraer capacidades, reconstruir arquitectura, identificar riesgos y proponer un roadmap a partir del contexto del proyecto.

Kaddo no intenta que el CLI “entienda todo”. El CLI recoge y estructura señales. Los agentes en el LLM convierten esas señales en entendimiento del producto.

Cómo funciona

Kaddo no empieza creando tareas. Empieza entendiendo el estado del proyecto, y luego construye conocimiento de forma progresiva antes de que evoluciones el código.

1 · Inicializa y escanea

kaddo init y luego kaddo scan — dile a Kaddo el estado del proyecto y detecta stack, estructura y señales técnicas de forma determinística.

2 · Prepara el contexto

kaddo context arma un context pack para el LLM y kaddo add agents instala los prompts de agentes.

3 · Entiende con agentes

kaddo understand guía el handoff — luego usa los agentes de Kaddo en tu chat LLM para extraer capacidades, arquitectura, riesgos y un roadmap.

4 · Crea desde el roadmap

kaddo create --from roadmap convierte un candidato del roadmap en un Work Item; kaddo owners suggest declara el ownership del código.

5 · Guard y explain

kaddo guard detecta cuándo el código puede alejarse del conocimiento; kaddo explain resume lo que el proyecto sabe actualmente.

El flujo completo

kaddo init          # estado: new | pre-ai | legacy, tamaño de equipo, estructura
kaddo scan          # inventario técnico determinístico
kaddo context       # context pack para el handoff al LLM
kaddo add agents    # instala los agent prompt packs
kaddo understand    # plan guiado de handoff CLI → LLM
# usa tu LLM con el context pack + agentes para crear capacidades, arquitectura y roadmap
kaddo create --from roadmap
kaddo owners suggest
kaddo guard
kaddo explain

El CLI prepara el contexto; tu LLM lo interpreta. Kaddo nunca llama a un LLM por sí mismo.

Míralo en acción

Cuatro repositorios de demostración reproducibles vienen con artefactos .kaddo/ y architecture/ ya versionados — abre uno e inspecciona exactamente lo que produce Kaddo. Cada uno incluye un prompt-flow.md con un diagrama Mermaid, el reparto CLI↔LLM y handoffs de prompts para copiar/pegar según su escenario.

Task Pilot

App nueva · new — conocimiento estructurado desde el día uno; loop completo.

Loyalty Lite

App existente · pre-ai — scan + agentes + demo de drift con Guard.

Old Orders

App MVC legacy · legacy — entender antes de cambiar; riesgos e incógnitas.

Commerce Stack

Varios repos · multirepo — modules map + artefactos por módulo.

Explóralos en la guía de Ejemplos, o revisa las Plantillas que capturan el conocimiento mínimo suficiente para cada artefacto.

Escala a multirepo

Kaddo también modela un sistema repartido en muchos repositorios. Desde el repo de arquitectura mapeas repos secundarios como módulos y mantienes su conocimiento junto al código:

kaddo modules map        # registra un repo secundario (frontend/backend/infra…) como módulo
kaddo modules list       # lista los módulos mapeados
kaddo add standards|security|stack|git-strategy   # artefactos globales del sistema

Conocimiento por módulo

modules map genera artefactos basados en plantillas (module-design, stack, security, standards) bajo architecture/modules/<id>/, con front matter y globs code: de ownership.

Context y explain module-aware

kaddo context y kaddo explain muestran los módulos mapeados y su cobertura de artefactos — distintos de los add-ons instalados con kaddo add.

Guard de workspace

El opt-in kaddo guard --workspace revisa los repos locales mapeados y señala posible drift contra los globs code: — no bloqueante, sin clonar, sin APIs remotas.

Artefactos globales

Estándares, seguridad, stack y una estrategia de Git recomendada documentan lo transversal una sola vez para todo el sistema.

Mira la guía de Módulos multirepo y la Guía visual para el mapa completo del sistema.

Empieza con un repo que recuerda

Desde proyectos nuevos hasta sistemas legacy, Kaddo mantiene el conocimiento del producto junto al código.

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