gold-standards-in-ai
Base de conocimientos para agentes de IA en desarrollo de software de producción. Define convenciones, stack tecnológico e infraestructura para que los agentes construyan sistemas escalables con autonomía.
Ficha actualizada 27 sept 2026, 13:05 · upstream 27 sept 2026, 12:58 · release sin release detectada
Qué es gold-standards-in-ai
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Este repositorio es una base de conocimientos (knowledge base) diseñada específicamente para agentes de código y humanos que operan sistemas AI-first. No contiene un codebase funcional, sino documentación en Markdown que distila cómo developerz-ai construye software end-to-end: stack, arquitectura, infraestructura y experiencia de desarrollo (DX). Su objetivo es permitir que un agente de IA comience a trabajar desde el primer prompt con las convenciones correctas, evitando errores comunes y adoptando patrones modernos.
- Referencia inicial para agentes de IA antes de iniciar un nuevo proyecto en producción.
- Guía para configurar repositorios optimizados para que los agentes escriban ~100% del código.
- Documentación para humanos que revisan, dirigen y operan sistemas desarrollados por agentes.
- Estándar para definir CLAUDE.md y hooks de calidad en proyectos AI-first.
- Referencia para arquitectos que buscan patrones de monorepo y stack heterogéneo (Rust/JS).
- Estructura modular clara con secciones dedicadas a filosofía, escritura para agentes, arquitectura, stack, DX, infraestructura y frontend.
- Enfoque en 'DX como runtime del agente', priorizando la legibilidad y las herramientas que los agentes necesitan.
- Documentación verificable sobre integración de MCP servers, gestión de secretos y observabilidad con Sentry.
- Patrones específicos para evitar la pereza del modelo (output-completeness) y gestionar límites de contexto.
- Guías concretas para despliegue en Kubernetes GitOps (k3s + ArgoCD) y SSO con Zitadel.
- Es exclusivamente documentación; no incluye código fuente, Dockerfiles ni scripts de build ejecutables.
- Requiere integración manual en el repositorio destino mediante referencias a CLAUDE.md externo.
- Complejidad técnica alta (HIGH) que puede ser difícil de adoptar sin experiencia previa en patrones AI-first.
- No soporta despliegue one-click; requiere configuración manual de infraestructura y variables de entorno.
- Depende de herramientas externas específicas (Bun, Hono, Drizzle, SolidJS) que no están incluidas.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Clonar el repositorio en el workspace local o remoto como referencia. Integrar las rutas a los archivos clave (ej. docs/00-philosophy.md) en el archivo CLAUDE.md del proyecto destino. No requiere build ni dependencias locales; leer y copiar patrones. Asegurar que el agente tenga acceso de lectura al repositorio para consultar convenciones antes de escribir código.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.