Cómo trabajamos

La IA escribe el código. Un senior decide qué sale a producción. Ese reparto es todo el método.

Alex, Henry and specialist agents routing work through the studio

El flujo de trabajo

Seis pasos. Cada función, cada corrección, cada cambio pasa por los seis.

Así construimos con IA: planificar primero, revisar cada diff, anotar los errores. Criterio senior sobre la velocidad de la IA.

Gestión de tickets

Cada tarea vive en Linear o GitHub Issues, con especificación, criterios de aceptación y contexto. Sin ticket, no hay trabajo.

Trabajamos como un equipo grande porque lo somos. La estructura es lo que hace segura la velocidad.

Planificación

La IA propone un enfoque. Una persona lo revisa, pregunta y lo afina. Iteramos hasta estar de acuerdo.

Nadie escribe código antes de que el plan aguante. Los planes malos se convierten en bugs caros.

Implementación

La IA escribe el código, las pruebas y la documentación. Una persona lee cada diff según llega.

Dale un archivo y un problema a la vez. Meter todo el código en el contexto empeora el resultado.

Pruebas

Pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo en cada build y cada despliegue.

Sin verde no se publica. Las pruebas son cómo comprobamos lo que la IA dice haber hecho.

Revisión y merge

La IA abre el pull request. Una persona lo revisa y lo fusiona. La CI tiene que pasar antes.

Empujar directo a main está prohibido aquí. Cada cambio se gana su sitio.

Documentación

Los cambios de código disparan actualizaciones de documentación. Las decisiones de arquitectura quedan registradas.

Los errores también se escriben, para que el mismo fallo nos cueste una vez. Los chats desaparecen, los documentos quedan.

Stack técnico

Modelos IA

Claude Fable · Claude Opus · GPT · GLM · Qwen Coder (local) · Qwen Max (local) · Gemma (local)

Lenguajes

TypeScript · Python · Rust · Go · Swift · Kotlin · SQL

Frontend

React · Next.js · SvelteKit · Astro · Tailwind CSS · Framer Motion

Móvil

SwiftUI · React Native · Flutter · Expo

Backend

Node.js · FastAPI · NestJS · Hono · Express · Encore · Prisma · Drizzle

Henry and specialist agents assembling the technical stack

Monitoreo proactivo

Nuestros agentes vigilan vuestros sistemas a todas horas y resuelven problemas antes de que vuestros usuarios los noten.

La mayoría de equipos encuentra los bugs cuando los usuarios los reportan. Nosotros los encontramos a las tres de la mañana.

Los agentes leen vuestros logs, rastreadores de errores y métricas. Cuando algo pinta mal recibís un informe con la causa raíz y una corrección propuesta, no una simple alerta.

Lo ejecutamos en nuestras propias ventures cada noche. De ahí salió Vigil, hoy un servicio gestionado en vigil.kerber.ai.

Análisis continuo de logs

Los agentes vigilan Sentry, Datadog, CloudWatch y vuestros propios logs. El reconocimiento de patrones pilla lo que las alertas estáticas dejan pasar, como una fuga de memoria lenta o una tasa de error que sube poco a poco.

Correcciones durante la noche

Un bug crítico encontrado a las dos tiene pull request a las seis. Lo menor se anota y se prioriza.

Detección de tendencias

Patrones de uso, costes de infraestructura, APIs que se retiran. Os enteráis antes de que se conviertan en incidentes.

Pero ¿quién toma el relevo cuando los seniors siguen adelante?

La pregunta correcta. Esta es nuestra respuesta.

¿Qué pasa cuando el senior que sabe cómo se ve el código bueno sale por la puerta?

Las empresas no necesitan a esa persona a jornada completa. Necesitan el criterio: una o dos horas por semana, no cuarenta horas de niñera.

Las revisiones también dejan algo detrás. Patrones documentados, decisiones de arquitectura y suites de pruebas que deletrean cómo se ve el código bueno en esta base concreta. El conocimiento senior tiene que sobrevivir al senior.

Experiencia bajo demanda

Supervisión senior sin sueldo senior. Un experto puede guiar varios proyectos a la vez.

Conocimiento que permanece

Cada revisión se vuelve documentación. Cada decisión queda registrada. Cuando nos vamos, los sistemas de calidad se quedan.

Ciclos de aprendizaje más rápidos

Los juniors que trabajan con IA reciben feedback en segundos. El junior de 2027 habrá visto más patrones que el senior de 2017.

¿Quieres esto para tu equipo

Ayudamos a empresas a montar flujos de trabajo con IA que aguantan en producción. La mayor parte del trabajo es el sistema alrededor de las herramientas.

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