Repositorio de Inicialización
Usa este flujo de trabajo para comprender rápidamente un repositorio antes de implementar cambios.
Objetivo
Producir un perfil de repositorio breve, basado en evidencia, con riesgos y próximos pasos.
Salida
.ai/PROJECT_PROFILE.mdusandotemplates/PROJECT_PROFILE.md.
Reglas
- No editar código del producto.
- No reescribir la arquitectura.
- Preferir patrones de código observados sobre suposiciones.
- Mantener el perfil conciso y accionable.
- "No aplica" es una respuesta válida y esperada para un Área Principal; un sitio estático/portafolio sin backend no tiene autenticación, base de datos ni lógica de IA que completar. Márcalo como "No aplica" en lugar de inventar contenido, adivinar una necesidad futura o dejarlo en blanco/ambiguo.
Pasos
- Detectar framework, lenguaje, gestor de paquetes y destino de despliegue.
- Leer archivos de paquetes/bloqueo/configuración y puntos de entrada principales.
- Identificar scripts disponibles: dev, typecheck, lint, test, build.
- Mapear áreas de frontend, backend, base de datos, autenticación, IA, despliegue.
- Identificar patrones de uso de variables de entorno.
- Capturar patrones de arquitectura actuales utilizados en el código.
- Listar carencias obvias de producción básica y riesgos clave.
- Generar o actualizar
.ai/PROJECT_PROFILE.md.
Evidencia Mínima
Citar archivos concretos para cada hallazgo. Categorías de ejemplo:
- fuente de script (
package.json,pyproject.toml, etc.) - fuente de despliegue (
vercel.json, Docker, flujos de CI) - fuente de uso de env (
process.env,NEXT_PUBLIC_, etc.) - límites de autenticación/datos (middleware, manejadores de rutas, archivos de políticas)
Verificación de Finalización
- El perfil incluye pila detectada, scripts, áreas principales, patrones, riesgos.
- La salida es lo suficientemente breve como para ser útil durante tareas de codificación normales.