kaddo understand

kaddo understand

Guía el handoff desde la CLI (contexto determinista) hacia tu LLM (interpretación). Refresca el context pack, recomienda qué agentes usar — y en qué orden — según el estado de tu proyecto, y escribe una guía reutilizable que puedes reabrir cuando quieras.

Escribe / refresca:

• .kaddo/context-pack.md y .kaddo/context-pack.json — la entrada para los agentes.
• .kaddo/understand.md — la guía paso a paso con el flujo recomendado, las salidas esperadas y las instrucciones para copiar/pegar.

Qué hace

1. Requiere un proyecto inicializado (kaddo init).
2. Verifica el baseline de scan (.kaddo/scan.json) — avisa pero continúa si falta.
3. Genera / refresca el context pack (reutiliza kaddo context).
4. Construye un plan de agentes según el estado y marca los agentes que aún no están instalados (kaddo add agents).
5. Imprime un resumen conciso en la terminal y escribe .kaddo/understand.md.

Determinista, sin LLM

kaddo understand no llama a un LLM, no ejecuta agentes ni autogenera artifacts de arquitectura. Prepara el contexto y te dice exactamente qué agente ejecutar a continuación. Tú mantienes el control de la interpretación.

Flujo de agentes según el estado

El flujo recomendado se adapta al estado del proyecto definido en kaddo init:

Estado	Flujo recomendado
new	roadmap-agent → architecture-agent
pre-ai	capability-agent → architecture-agent → roadmap-agent
legacy	legacy-agent → architecture-agent → capability-agent → roadmap-agent

Cada paso se mapea a una salida esperada, por ejemplo:

• capability-agent → architecture/capabilities.md
• architecture-agent → architecture/current-state.md
• roadmap-agent → architecture/roadmap.md
• legacy-agent → architecture/legacy/risks.md

Funciona aunque falte contexto

Si falta el baseline de scan o algunos agentes, el comando igual produce un plan y te indica el próximo paso concreto (ejecutar kaddo scan o kaddo add agents).

scan vs context vs understand

• scan recolecta señales técnicas deterministas.
• context empaqueta esas señales (más conocimiento y work items) en un pack listo para el LLM.
• understand lo integra todo: refresca el pack y te dice qué agente ejecutar a continuación, en qué orden, según el estado de tu proyecto.