Usar IA sin gobernanza es delegar decisiones de su negocio a quien usted no controla.
Un agente de código solo no distingue lo que es regla de negocio de lo que es defecto, ni lo que es decisión suya de lo que es detalle de implementación. Llena el vacío con la respuesta más plausible y sigue adelante.
Copia el defecto por imitación
El legado tiene una anomalía. Para el agente, eso es solo el comportamiento actual, así que lo reproduce. O peor: lo corrige por cuenta propia, sin que nadie sepa que el comportamiento cambió.
Respuestas plausibles que no combinan
Cada vacío ambiguo recibe una elección razonable, tomada de forma aislada. Juntas, se contradicen. La incoherencia solo aparece en producción, como comportamiento inesperado.
La regla queda en la cabeza de quien leyó
El conocimiento de negocio se extrajo del código para generar la entrega y se evaporó junto con la sesión. La documentación, si existe, viene después, cuando ya se volvió deuda.
Borra lo que parece muerto
El código sin uso aparente se elimina por iniciativa propia. Nadie confirmó que era realmente huérfano, y nadie registró la eliminación.
Fronteras decididas por conveniencia
Lo que es dominio de negocio y lo que es capa técnica termina definido por lo que era más fácil de generar en ese prompt, no por el diseño del negocio.
Ningún rastro de quién decidió qué
El razonamiento vive en el historial de un chat que nadie revisa y que desaparece al final de la sesión. Después no hay cómo auditar la elección, reaprovecharla en otro proyecto ni saber de quién fue.
Ninguno de esos problemas es falta de capacidad del modelo. Son decisiones de producto y de arquitectura que el agente no tenía cómo tomar, y las tomó igual, porque nadie diseñó dónde debería detenerse.
Desarrollo con IA sin complicaciones, estandarizado y con la gobernanza en su mano.
Lo que es
- Una capa de orquestación sobre un agente de código: distribuye el trabajo entre agentes especializados, arma el contexto de cada uno, controla la sesión y define el criterio de salida.
- Cada agente trabaja con contexto propio y limpio. Recibe lo que necesita ver para ese recorte, y nada más.
- Leer el intent, escribir la documentación e implementar sigue siendo trabajo del agente de código.
Lo que no es
- No es un escáner. Ninguna heurística propietaria intenta entender el código en lugar del agente de código.
- No es solo un chat. La conversación libre existe y es útil, pero es transitoria por decisión de proyecto: lo que direcciona el proyecto vive en artefacto versionado, no en el historial de una conversación.
- No es una IA más para contratar. Clovis orquesta el agente que su desarrollador ya usa en el día a día.
Dónde queda el resultado
Artefactos estandarizados y versionados directamente en su repositorio.
La memoria del descubrimiento y de las decisiones humanas
El mapa funcional: dominios, dependencias y orden
La documentación autoritativa de cada dominio
Las specs, planes, escenarios de prueba y tareas de cada unidad de trabajo
El conocimiento queda en archivo, en Git, revisable en Pull Request y reutilizable por el próximo agente y por el próximo desarrollador.
DB1 AI Squad. Un SDLC completo, en cuatro niveles de agentes especializados.
Clovis funciona como un squad completo. Cada etapa del trabajo la ejecutan agentes con contexto propio, generando insumos para la etapa siguiente, en un proceso continuo de desarrollo.
Etapa 01
De una intención abstracta al mapa de dominios de negocio.
Entra
- El código a analizar, y la ruta del legado cuando exista
- Reglas de negocio y documentación: texto libre, archivos, URLs o espacios de MCP (Jira, Confluence, wiki)
- Tipo de sistema y restricciones críticas: stack objetivo, contratos a preservar, schema fijo, exigencia de pruebas
Faz
- Investiga el código legado o la documentación de negocio en varios frentes al mismo tiempo
- Correlaciona pantallas, endpoints, tablas y reglas para identificar bounded contexts: dominios de negocio, no estructura de carpetas
- Cita evidencia de cada inferencia y clasifica el grado de confianza
- Escala como decisión todo lo que no se sostiene en la evidencia
Sai
- El mapa funcional: los dominios, las dependencias entre ellos y el orden de implementación sugerido
- La memoria del descubrimiento: restricciones declaradas y el registro de las decisiones humanas, que tienen precedencia sobre el comportamiento del código para todos los agentes siguientes
- La lista de dominios a documentar y las skills técnicas a generar
Cinco niveles de control. Cinco problemas evitados.
Escala en vez de suponer
Lo que no se sostiene en la evidencia se vuelve pregunta, no corazonada. Fueron 39 puntos ambiguos elevados al humano en los tres proyectos, y ninguna de esas preguntas atrasó la entrega.
- 39 decisiones escaladas
- 0 atrasos
Contexto limpio por agente
Cada agente recibe su recorte y nada más. Es lo que evita que el agente pierda el hilo en medio de un dominio grande y lo que mantiene la respuesta previsible.
Conocimiento en archivo, no en chat
Spec, plan, tareas y decisiones viven en el repositorio y pasan por Pull Request, como cualquier otro cambio. El historial de una conversación no pasa por revisión y no sobrevive a la sesión.
Documentación antes de la implementación
El dominio se documenta a fondo antes de volverse código, y es de esa documentación que sale la spec. Por eso no sobra deuda de documentación al final del ciclo.
No sustituye a su agente
Clovis orquesta el agente de código que el equipo ya usa. El desarrollador sigue en su herramienta, y su empresa no aprueba una suscripción de IA más para que esto funcione.
Cuatro herramientas que usted puede usar en cualquier momento, sin entrar en el flujo.
Conversación libre
Conversación abierta con el agente de código, sin flujo estructurado y sin prerrequisito de descubrimiento.
- Modo agente: sin restricción, investiga, edita y corre comandos
- Modo plan: solo lectura, presenta un plan para que usted revise antes de mandar ejecutar
- Transitoria: la conversación no se graba, y salir descarta el historial
Modo descubrimiento
El agente levanta alcance y criterios de aceptación con usted y registra decisiones técnicas para escalar al tech lead.
- Empiece por la necesidad, aunque sea vaga.
- El agente hace preguntas cortas hasta cerrar vacíos; “no sé” se vuelve pendiente.
- Con el documento listo, usted puede guardar, publicar (Confluence, Azure DevOps Wiki, Jira) o refinar.
Code review
Revisa dos branches locales o un Pull Request, corriendo los checks del proyecto.
- Levanta hallazgos estructurados a partir de los checks del proyecto
- Usted elige cuáles publicar en el PR y puede ajustar el texto de cada comentario
- En el modo local, consolida los hallazgos en un archivo fuera del versionado
Crear Pull Request
El agente analiza el diff entre las branches y detecta el proveedor de hospedaje.
- Usa la plantilla de PR del proyecto cuando existe, y genera título y cuerpo
- Publica solo después de la aprobación y devuelve la URL del PR
- También accesible como atajo al cerrar un lote en la implementación
Prerrequisito único: un agente configurado
Ninguno de los tres exige descubrimiento, documentación o especificación previa. Se puede entrar a un proyecto cualquiera y usar solo la herramienta que usted necesita. La disciplina es la misma del flujo: el agente investiga, escala lo que no logra decidir y solo actúa después de su respuesta.
Tres proyectos reales, tres puntos de partida diferentes.
Los clientes están anonimizados; los números vienen del material original. Cada caso trae el plazo y también las decisiones en que el agente se detuvo a preguntar antes de seguir.
Los plazos convencionales de los casos A y B son estimación de referencia para el alcance entregado. El del caso C es la previsión formal del proyecto.
La velocidad apareció. La decisión siguió siendo humana.
La velocidad que apareció
- Caso A~1 mes de una dupla3 días de trabajo
- Caso B~3 semanas de una dupla2 días de trabajo
- Caso C3 meses con 5 personas1 mes con 3
La decisión que siguió siendo humana
- 39 puntos ambiguos se volvieron pregunta al humano en los tres proyectos
- Regla de negocio, frontera de dominio, defecto de legado y elección de arquitectura: ninguno se resolvió por suposición
- Ninguna de esas preguntas atrasó la entrega
La velocidad no vino de aflojar la supervisión. Vino de sacar del camino el trabajo de contexto, investigar, documentar y especificar, que es lo que consume el tiempo de quien decide. El humano entra donde la decisión es suya, y lo que decide se vuelve regla escrita, versionada junto al código.
O que costumam perguntar
¿Clovis sustituye al agente de código que ya usamos?
No. Orquesta el agente que su equipo ya usa. Leer el legado, escribir la documentación e implementar sigue siendo trabajo del agente de código; Clovis decide qué ve, en qué orden, y dónde entra usted. El prerrequisito es justamente tener un agente configurado.
¿Necesito correr el flujo entero para usarlo?
No. Conversación libre, code review y crear Pull Request funcionan fuera del flujo y no exigen descubrimiento, documentación ni especificación previa. Se puede entrar a un proyecto cualquiera y usar solo la herramienta que usted necesita en ese momento.
¿Cuánta supervisión exige esto del equipo?
La supervisión ocurre donde la decisión es suya, y no en cada línea generada. Investigación, documentación, especificación e implementación llegan listas para revisión, con el razonamiento a la vista. En los tres proyectos fueron 39 decisiones escaladas en total, y ninguna atrasó la entrega.
¿Dónde queda lo que produce? ¿Desaparece cuando cierra la sesión?
Queda en el repositorio, en archivo de texto versionado: mapa funcional, memoria del descubrimiento, documentación por dominio, specs, planes, escenarios de prueba y tareas. Pasa por Pull Request como cualquier otro cambio. La conversación libre es el único artefacto transitorio, y eso es decisión de proyecto.
¿Funciona en legado sin documentación ninguna?
Es el caso más común. En uno de los proyectos el código fuente estaba guardado dentro de tablas de la base, sin repositorio para clonar. El agente de Descubrimiento investiga, correlaciona pantallas, endpoints y tablas para identificar dominios de negocio, cita evidencia de cada inferencia y escala lo que no se sostiene.
¿Y cuando encuentra un defecto en el legado?
No lo reproduce por imitación ni lo corrige por cuenta propia. Presenta los caminos posibles y espera su decisión. Fue lo que pasó con una eliminación indebida de respuestas en uno de los casos: la decisión humana entró en la documentación junto con el contraste con el legado, para que nadie vuelva a copiar el defecto después.
¿Se puede trabajar en varias aplicaciones al mismo tiempo?
Sí. En uno de los proyectos fueron cinco aplicaciones del mismo cliente en paralelo, con decisiones de arquitectura valiendo en las cinco al mismo tiempo, sin perder el rastro de quién decidió qué en cuál frente.
Traiga un repositorio suyo. Nosotros corremos el Descubrimiento sobre él.
Una conversación técnica con el CLI corriendo. Usted ve el mapa funcional saliendo de su propio código y las primeras decisiones subiendo hacia usted, en vez de ver una presentación.