Prompt Workflow

Esta página mapea cada paso del loop de Kaddo a su input del CLI, el prompt/agente del LLM a usar, el output esperado y dónde guardarlo. Los pasos marcados como ninguno son totalmente determinísticos y no necesitan LLM.

Paso	Input del CLI	Prompt/agente del LLM	Output esperado	Guardar como
Scan	`kaddo scan`	ninguno	inventario técnico	`.kaddo/scan.json`, `architecture/inventory.md`
Context	`kaddo context`	ninguno	pack listo para LLM	`.kaddo/context-pack.md`
Entender capacidades	context pack	`capability-agent`	capacidades	`architecture/capabilities.md`
Entender arquitectura	context + capacidades	`architecture-agent`	baseline de arquitectura	`architecture/current-state.md`
Roadmap	context + capacidades + arquitectura	`roadmap-agent`	roadmap	`architecture/roadmap.md`
Work Item	roadmap	ninguno	work item	`architecture/work-items/*.md`
Ownership	work item + scan	ninguno	ownership en front matter	Work Item actualizado
Guard	`git diff` + ownership	ninguno	aviso de drift	salida de terminal
Explain	artefactos de Kaddo	ninguno	resumen del proyecto	`.kaddo/explain.md`
Diseño de módulo	`kaddo modules map`	`module-design-agent`	diseño del módulo	`architecture/modules/<id>/module-design.md`
Estándares / seguridad / stack	`kaddo add <tema>`	`standards-` / `security-` / `stack-agent`	artefacto global	`architecture/<tema>.md`
Estrategia de Git	`kaddo add git-strategy`	`git-strategy-agent`	estrategia de git	`architecture/git-strategy.md`

Kaddo nunca llama a un LLM por ti. Tú ejecutas los agentes en tu propio chat (Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot, Windsurf…) y luego guardas el output en la ruta de artefacto de arriba.

Cómo ejecutar un paso con agente

Abre .kaddo/context-pack.md y el prompt de agente correspondiente en architecture/agents/.
Pega el prompt del agente en tu chat LLM.
Adjunta o pega el context pack (y cualquier artefacto previo del que dependa el agente).
Revisa el output como humano.
Guárdalo en la ruta de artefacto objetivo.

Ejemplos de prompts

Son puntos de partida. Los prompts de agente instalados (kaddo add agents) son la fuente de verdad; adapta el texto a tu proyecto.

capability-agent

Eres el agente de capacidades de Kaddo. Usando el context pack adjunto, lista las
capacidades de producto que ofrece esta base de código. Para cada capacidad: nombre,
propósito en una línea, los dominios que toca y las rutas de código principales. No
inventes features. Salida en Markdown para architecture/capabilities.md.

architecture-agent

Eres el agente de arquitectura de Kaddo. Usando el context pack y capabilities.md, describe
la arquitectura actual: módulos principales, límites, flujo de datos y riesgos notables.
Marca los supuestos explícitamente. Salida en Markdown para architecture/current-state.md.

roadmap-agent

Eres el agente de roadmap de Kaddo. Usando el context pack, capabilities y current-state,
propón un roadmap priorizado de Work Items candidatos. Para cada candidato: título,
problema, resultado esperado, dominios afectados y un nivel de conocimiento sugerido
(K0–K4). Salida en Markdown para architecture/roadmap.md.

legacy-agent

Eres el agente legacy de Kaddo. Usando el context pack, identifica las áreas de mayor
riesgo de este sistema legacy: código sin ownership claro, límites frágiles y conocimiento
faltante. Recomienda qué entender antes de cambiar cada área. Marca la incertidumbre
explícitamente.

adr-agent

Eres el agente de ADR de Kaddo. Dada una decisión y su contexto, redacta un Architecture
Decision Record: contexto, decisión, alternativas consideradas, consecuencias y riesgos.
Mantenlo conciso. Salida en Markdown para un artefacto ADR.

Míralo de punta a punta: cada ejemplo incluye un prompt-flow.md con un diagrama Mermaid, una tabla input/output y handoffs de prompts para copiar/pegar según su escenario.

Siguiente: Trazabilidad de Work Items — cómo se mantiene conectado el loop.