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Kaddo Kaddo

Proyecto pre-IA

Cuándo usar esto: tienes una base de código funcional que nunca se preparó para el desarrollo asistido por IA. El conocimiento existe, pero está disperso y sin estructurar para personas o agentes LLM.

Flujo de trabajo

Ventana de terminal
kaddo init          # estado: pre-ai, tamaño de equipo, estructura
kaddo scan          # inventario técnico determinístico → .kaddo/scan.json
kaddo context       # context pack para el LLM → .kaddo/context-pack.md
kaddo add agents    # instala los agent prompt packs
kaddo understand    # plan guiado de handoff CLI → LLM
# ── en tu LLM, usa capability-agent, architecture-agent y roadmap-agent para redactar
#    capacidades, el baseline de arquitectura y un roadmap ──
kaddo create --from roadmap   # convierte un candidato del roadmap en un Work Item
kaddo owners suggest          # declara el ownership (code:) en el Work Item
kaddo guard                   # detecta posible deriva del conocimiento
kaddo explain                 # resume lo que Kaddo sabe actualmente

CLI vs LLM

  • CLI (determinístico): scan construye un inventario técnico; context lo empaqueta; create, owners suggest, guard y explain mantienen el conocimiento conectado al código.
  • LLM (interpretación): el capability-agent extrae capacidades de negocio, el architecture-agent reconstruye la arquitectura actual y el roadmap-agent propone un roadmap priorizado — todo desde el context pack, no desde suposiciones.

kaddo scan detecta señales y hace preguntas de confirmación; nunca afirma entender tus capacidades de negocio. Esa interpretación ocurre en el LLM.

Artefactos esperados

.kaddo/scan.json
architecture/inventory.md
architecture/capabilities.md
architecture/current-state.md
architecture/roadmap.md
architecture/work-items/*.md
.kaddo/explain.md

Siguientes pasos

Empieza por las capacidades de mayor valor, declara ownership en los artefactos que mapean a código real y deja que kaddo guard te avise cuando los cambios se alejen del conocimiento documentado. Mira el Flujo completo.

Míralo en acción: el repo de demo Loyalty Lite (incluye una demo de drift con Guard), o explora todos los Ejemplos.