Funky AI
De idea a release con proceso, en un solo CLI
Métricas clave
Métricas de rendimiento y topología del sistema Métricas y topología del sistema
- comandos en un solo CLI para planificar, construir y asegurar
- 0comandos en un solo CLI para planificar, construir y asegurar
- plantillas base para arrancar cualquier proyecto en minutos
- 0+7plantillas base para arrancar cualquier proyecto en minutos
- reglas de IA que ordenan el trabajo entre agente y humano
- 0reglas de IA que ordenan el trabajo entre agente y humano
- pruebas automatizadas con Vitest en verde que cuidan cada cambio en 36 archivos
- 0pruebas automatizadas con Vitest en verde que cuidan cada cambio en 36 archivos
- acciones de CI fijadas por SHA
- 0acciones de CI fijadas por SHA
- revisión de dependencias que avisa antes de instalar algo riesgoso
- Asistidorevisión de dependencias que avisa antes de instalar algo riesgoso
funky-ai
Ecosistema de un solo CLI en Node.js con pnpm y sin interfaz gráfica: une reglas de trabajo con IA, plantillas de planificación y herramientas de costos en un único punto de entrada.
SDD framework
Proceso por fases con documentos Markdown y contexto justo a tiempo; las decisiones delicadas siempre piden confirmación humana.
- ● Pipeline de fases (proposal → specs → design → tasks → apply → verify → archive)
- ● 3 tiers: T1 Flash, T2 Standard, T3 Insano
- ● 3 modos de ejecución: Interactive, Auto, Handoff
- ● Puertas humanas antes de Git y operaciones destructivas
funkygram
Memoria persistente en archivos Markdown dentro del repo, organizada por temas con formato fijo de lecciones e índice central que se actualiza solo.
- ● Shards O(1) por categoría
- ● Esquema What/Why/Where/Learned
- ● Índice central auto-actualizado
funky-forge
De idea difusa a plan con costos; la herramienta prepara material para aprender a planificar y saber cómo cobrar, no decide por ti.
- ● init (canvases de proyecto e infra)
- ● assess (revisión de arquitectura con registro de decisiones)
- ● estimate (guía de costos con buffers y TCO)
- ● pipeline (estado compartido entre fases)
funky secure
Cuidado de dependencias con pnpm: diagnostica y recomienda como guía asistida, sin bloquear por defecto.
- ● doctor (diagnóstico read-only)
- ● init (política idempotente)
- ● check (gate CI fail-closed)
Capa de contratos agénticos
27 reglas que ordenan el trabajo entre agente y humano y solo cargan contexto cuando se necesita.
- ● 7 contratos T2 por fase
- ● 9 workflows T3
- ● Contratos de exploración y memoria
- ● Carga just-in-time
Prácticas
Disciplina transversal que mantiene el proceso honesto: sin código sin issue previo, integración continua, releases ordenados y pruebas primero.
- ● Issue-first (no hay código sin issue)
- ● CI con GitHub Actions (toolchain pineado a SHAs)
- ● Releases estructurados y docs vivas
- ● TDD con Vitest
Resumen
funky-ai es un solo CLI con 10 comandos independientes para planificar, construir y endurecer proyectos sin imponer memoria ni interfaz gráfica; se instala por clonar + symlink con pnpm (npm no publicado, pnpm-first). Deja una base mínima para arrancar, solo inyecta OpenSpec cuando se pide con `funky sdd install`, y Forge ayuda a aprender a planificar y a saber cómo cobrar con asesoría de IA. Secure es asistido y honesto: diagnostica y recomienda sin bloquear por defecto. SDD se conserva como metodología vigente; ODD no está implementado, se plantea como línea futura: cada fase SDD equivaldría a una tarea ODD con su work-unit commit.
Problema
Las tareas grandes de IA asistida que arrancan de un único prompt masivo fallan de forma predecible: la ventana de contexto se desborda, el modelo alucina sobre partes que ya no recuerda y no hay punto natural de intervención humana. Los agentes no tienen memoria confiable entre sesiones, cada sesión re-aprende desde cero recargando contexto caro, y la planificación de proyectos ocurre ad-hoc, después de elegir el stack.
Mi rol
- Diseñé el ecosistema CLI completo: pipeline SDD con contexto just-in-time y separación orquestador/sub-agentes.
- Construí funkygram (memoria persistente), funky-forge (planificación) y funky secure (hardening de dependencias).
- Apliqué TDD con Vitest y workflow issue-first desde el inicio: cada cambio rastreado a un issue triado.
- Mantuve CI/CD con GitHub Actions (SHA fijados por seguridad) y documentación viva verificada contra el CLI real.
Solución
- Scaffold base mínima para arrancar — deja lo justo para empezar un proyecto en minutos, con estructura interoperable. No impone metodología; funciona con la memoria que ya tengas.
- funkygram, memoria persistente opcional — guarda el conocimiento del proyecto en archivos Markdown dentro del repo, organizado por temas con índice central. Es opcional: si ya tienes otra memoria, la respeta; las sesiones dejan de reaprender desde cero.
- Framework SDD propio con prompt based harnesses — pipeline por fases (proposal, specs, design, tasks, apply, verify, archive) con 27 reglas que ordenan la delegación entre orquestador y sub-agentes, cargando contexto solo cuando se necesita. Es la base de mi experiencia creando harnesses a medida y adaptándome a cada modelo y plataforma. SDD sigue vigente; ODD no está implementado, se plantea como línea futura.
- OpenSpec solo cuando se pide — solo un comando instala OpenSpec; el resto del CLI no lo impone ni lo mezcla con la base inicial.
- Forge para aprender a planificar y saber cómo cobrar — prepara material de planificación, revisión de arquitectura y estimación de costos con asesoría de IA. La herramienta ordena las ideas, no decide por ti.
- Secure asistido honesto — diagnostica dependencias y recomienda buenas prácticas. La cuarentena y la revisión de secretos funcionan como guía asistida, no como bloqueo automático.
- Prácticas — sin código sin issue previo, pruebas con Vitest, integración continua con SHA fijados, versiones ordenadas con notas de cambio y documentación verificada contra el CLI real. El mismo flujo sirve a personas y a agentes: en terminal pregunta antes de sobrescribir, en CI falla de forma documentada; si no puede comprobar el estado, no sobrescribe. Objetivos de diseño, no medidos: menos tokens con contexto justo a tiempo, menos costo de recordar, más rápido de idea difusa a arquitectura costeada y menos riesgo en dependencias.