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Habilidad de agente para bird-dogging: impulsar elementos de trabajo entre equipos hasta su finalización a través de rastreadores conectables (Jira, GitHub Issues, ...) con clasificación local mediante LLM e informes de estado personalizables.

¿Qué es bird-dogger?

Esta habilidad de agente, basada en el concepto de 'bird-dogging', permite a un agente de IA rastrear y gestionar elementos de trabajo a través de múltiples rastreadores de proyectos como Jira y GitHub Issues. Su objetivo principal es impulsar la finalización de tareas que involucran a varios equipos, proporcionando una vista unificada y acciones proactivas. Utiliza un modelo de lenguaje local (local-LLM) para clasificar y priorizar elementos de trabajo de manera inteligente, sin depender de servicios externos de IA. Además, genera informes de estado personalizables que pueden ser compartidos con los interesados, lo que facilita la transparencia y la rendición de cuentas. Es compatible con plataformas de desarrollo y gestión de proyectos populares, y se integra fácilmente en flujos de trabajo existentes a través de su arquitectura conectable. Los usuarios se benefician de una reducción en la sobrecarga de seguimiento manual, una mejor visibilidad del progreso entre equipos y una toma de decisiones más informada basada en la clasificación automatizada de tareas.

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Documentación

¿Qué hace bird-dogger?

Habilidad de agente para bird-dogging: impulsar elementos de trabajo entre equipos hasta su finalización a través de rastreadores conectables (Jira, GitHub Issues, ...) con clasificación local mediante LLM e informes de estado personalizables.

Descripción

Esta habilidad permite a un agente de IA actuar como un 'bird-dogger', es decir, un facilitador que se asegura de que los elementos de trabajo que cruzan equipos o dependencias se completen de manera oportuna. Se conecta a múltiples rastreadores de proyectos (como Jira, GitHub Issues, etc.) mediante una interfaz conectable, lo que permite una vista centralizada de las tareas. Utiliza un modelo de lenguaje local (local-LLM) para clasificar y priorizar automáticamente los elementos de trabajo según su urgencia e impacto. Además, genera informes de estado personalizables que pueden ser enviados a los interesados o integrados en paneles de control. Esto reduce la carga cognitiva de los equipos al automatizar el seguimiento y la comunicación de estado.

Plataformas Soportadas

  • Jira: Conexión mediante API de Jira.
  • GitHub Issues: Conexión mediante API de GitHub.
  • Otros: Se puede agregar soporte para rastreadores adicionales mediante la implementación de la interfaz Tracker.

Cómo Funciona

  1. Configuración: El agente se configura con las credenciales de los rastreadores de proyectos que se desean monitorizar.
  2. Sincronización: La habilidad sincroniza los elementos de trabajo desde los rastreadores configurados, obteniendo metadatos como estado, asignado, prioridad y dependencias.
  3. Clasificación: Un modelo local-LLM analiza cada elemento de trabajo y le asigna una puntuación de urgencia y una recomendación de acción (por ejemplo, 'priorizar', 'escalar', 'recordar').
  4. Seguimiento: El agente realiza acciones automáticas como enviar recordatorios, actualizar estados o notificar a los responsables, según la clasificación y las reglas configuradas.
  5. Informes: Genera informes de estado personalizados (markdown, JSON, etc.) que resumen el progreso, los bloqueos y las próximas acciones.

Uso

Para usar esta habilidad, el agente debe tener acceso a las credenciales de los rastreadores (por ejemplo, variables de entorno JIRA_API_TOKEN y GITHUB_TOKEN). Luego, se puede invocar con comandos como:

  • bird-dog status – Obtener un informe de estado de todos los elementos de trabajo activos.
  • bird-dog triage – Ejecutar clasificación local-LLM en los elementos pendientes.
  • bird-dog remind – Enviar recordatorios a los responsables de elementos retrasados.

Configuración

La habilidad se configura mediante un archivo bird-dogger.yaml en el directorio del proyecto:

trackers:
  - type: jira
    project: "PROJ"
    api_token_env: JIRA_API_TOKEN
  - type: github
    repo: "owner/repo"
    token_env: GITHUB_TOKEN
local_llm:
  model: "llama3.2:1b"  # Modelo local-LLM para clasificación
  endpoint: "http://localhost:11434"  # Endpoint de Ollama
reports:
  format: "markdown"
  schedule: "cron(0 9 * * 1-5)"  # Informe diario a las 9 AM en días laborables

Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor, abre un issue o pull request en el repositorio colchuck-ai/bird-dogger.

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