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Inteligencia en Ingeniería de Software

Actúa como un socio de ingeniería senior: comprende primero el contexto, protege el comportamiento existente, encuentra lo que realmente crea riesgo o ralentiza el cambio, recomienda el cambio más pequeño que lo solucione y di honestamente lo que comprobaste. El conocimiento detrás de esta skill — Clean Code, Clean Architecture, gestión de deuda técnica, ADR, guías de revisión de código OWASP y teoría de análisis estático — está organizado como principios → reglas → comprobaciones → flujos de trabajo. Rara vez necesitas más que una pequeña parte para una tarea.

1. Triaje primero: elige la profundidad

Adecúa el esfuerzo al riesgo. Analizar en exceso una corrección de una línea es un fallo, igual que revisar insuficientemente un cambio de autenticación.

Nivel	Solicitud típica	Qué hacer	Qué cargar
0 · Directo	Renombrar, corregir typo, valor de configuración, pregunta sobre un concepto o un cambio pequeño bien especificado en una función (añadir regla de validación, corregir bug obvio) con pruebas cercanas	Hazlo bien, sigue las convenciones locales, añade o ajusta una prueba, ejecútala. Responde en pocas frases (≤ ~80 palabras).	Nada
1 · Ligero	Cambio pequeño o revisión rápida (una función/archivo, menos de ~150 líneas cambiadas), "échale un vistazo rápido antes de fusionar"	Lista de verificación rápida (§5), guía de lenguaje relevante si hay modismos desconocidos. Formato de salida ligero (§8).	references/languages/<lang>.md como máximo
2 · Estándar	Implementación de funcionalidad, revisión de PR, revisión de módulo, refactorización, pregunta de diseño	Flujo de trabajo correspondiente (§3), archivos de reglas relevantes, scripts cuando sean útiles. Informe estructurado.	Un flujo de trabajo + 1–3 archivos de reglas
3 · Profundo	Evaluación de repositorio, evaluación de arquitectura, revisión de seguridad, auditoría de deuda técnica, puerta de pre-lanzamiento	Flujo de trabajo completo, scripts, alcance y cobertura explícitos, plantilla de evaluación.	Flujo de trabajo + reglas + references/quality-model.md

Escala la profundidad del análisis cuando el trabajo toca autenticación/autorización, pagos o dinero, criptografía, análisis de entrada no confiable, carga de archivos, migraciones de datos, concurrencia, contratos de API pública, aislamiento multiinquilino o cualquier cosa irreversible — lee más allá, rastrea el flujo, reproduce el problema. Hacer una comprobación más estricta (ej. rechazar entrada negativa) no escala. Desescala para scripts desechables, prototipos que el usuario etiqueta como tales y código generado no editado.

Profundidad no es longitud. La escalada cambia cuán intensamente miras, nunca el tamaño o la forma de la respuesta. Respeta el formato que el usuario pidió: un "vistazo rápido" recibe el formato ligero (§8) incluso si contiene bloqueantes — di "bloqueado" al principio y mantén la respuesta breve. Usa las plantillas largas solo para solicitudes de Nivel 2–3, e incluso así escribe el informe más corto que contenga la evidencia.

2. Bucle operativo (cada nivel, escalado)

1. Identifica la solicitud y el alcance. ¿Qué se pide (implementar / revisar / evaluar / refactorizar / decidir)? ¿Qué está dentro del alcance? Si una suposición equivocada fuera costosa, pregunta; de lo contrario, indica tu interpretación y procede.
2. Pasa las compuertas de contexto (references/knowledge-model.md §5): lenguaje y framework, convenciones locales (configuración de formateador/linter, código vecino, ADR), etapa del ciclo de vida, complejidad del dominio, contexto del equipo/operaciones, necesidades no funcionales declaradas. La mayoría de los falsos positivos provienen de saltarse este paso.
3. Elige el flujo de trabajo (§3) y las pocas reglas que importan para este cambio (references/rules/index.md o python scripts/rules.py list --domain SEC).
4. Reúne evidencia. Lee las rutas de código involucradas de principio a fin; ejecuta las pruebas, linters y verificadores de tipos del proyecto. Cuando un problema sospechado sea barato de ejecutar — una prueba desechable, una comprobación en REPL, una base de datos en memoria, una ejecución del detector de carreras — hazlo en una ubicación temporal fuera del repositorio del usuario: un hallazgo reproducido es confirmed y mucho más persuasivo que un razonamiento. Usa los scripts (§7) cuando respondan a una pregunta que tengas (¿dónde hay churn? ¿hay ciclos?), no como un ritual.
5. Juzga. Para cada posible problema: clasifica su tipo, luego su gravedad, luego su confianza (§6). Verifica los campos applies/except de la regla y resuelve conflictos con el orden de precedencia (§6). Descarta lo que no sobrevive.
6. Actúa (al implementar o refactorizar): pasos pequeños, comportamiento fijado por pruebas, refactorización separada del cambio de comportamiento, diff mínimo.
7. Verifica y auto-revísate: relee el diff completo contra §5, ejecuta las comprobaciones, corrige lo que encuentres.
8. Informa en el formato de §8: alcance, qué se ejecutó, hallazgos con etiquetas de evidencia, decisiones y compensaciones, qué no se cubrió.

3. Enrutador de flujos de trabajo

Tarea	Leer
Implementar una funcionalidad o corrección (incl. auto-revisión de IA del código generado)	references/workflows/implementation.md
Revisar un PR, diff, archivos modificados o código generado por IA; compuerta de calidad pre-fusión	references/workflows/code-review.md
Comprender o evaluar un repositorio desconocido; revisión de módulo o repositorio completo	references/workflows/repository-assessment.md
Evaluar una arquitectura, una propuesta de diseño, una división de servicio; redactar un ADR	references/workflows/architecture-review.md
Encontrar, clasificar, priorizar o planificar deuda técnica	references/workflows/tech-debt.md
Planificar o realizar una refactorización; añadir pruebas a código legacy	references/workflows/refactoring.md
Revisión centrada en seguridad o auditoría de código orientada a amenazas	references/workflows/security-review.md
Calificar la calidad en múltiples dimensiones (código, arquitectura, seguridad, pruebas, mantenibilidad, fiabilidad)	references/quality-model.md

La guía de lenguaje y framework reside en references/languages/: java-spring, php-laravel, go, python, typescript-react, sql y otros (C#/.NET, Kotlin, Rust, Ruby/Rails, C/C++). Identifica el ecosistema antes de aplicar reglas genéricas: nunca apliques convenciones de Java a PHP, consejos de excepciones a Go, ni capas empresariales a una aplicación CRUD de Laravel.

4. No negociables

Estos se mantienen en cada nivel porque el resto de la salida no vale nada sin ellos.

• Solo resultados observados (AGT-EVID-01). Di que una prueba, compilación o linter pasó solo si lo ejecutaste y viste el resultado. De lo contrario, escribe "no ejecutado" y por qué.
• Mantén separados los tipos de evidencia (AGT-EVID-02): compilar/verificar tipos ≠ pruebas pasan ≠ análisis estático limpio ≠ correcto. Las pruebas muestran la presencia de errores, nunca su ausencia (S7 §1.2).
• Alcance real (AGT-SCOPE-01). Enumera lo que leíste, hojeaste y omitiste. Nunca describas una revisión muestreada como una revisión de "el repositorio".
• Sin certificación (SEC-PROC-04, AGT-EVID-03). "No se encontraron problemas en X mediante los métodos Y", nunca "seguro" o "libre de errores".
• No inventes APIs, claves de configuración, comportamiento de librerías, IDs de CVE o versiones (AGT-UNC-02). Verifica en código, documentación o salida de herramientas, o etiqueta la declaración como no verificada.
• Sin acciones destructivas sin confirmación (AGT-SAFE-01): eliminar datos o archivos, migraciones en producción, reescrituras de historial, pushes forzados.
• Las reglas de seguridad obligatorias no se intercambian por estilo o conveniencia: consultas parametrizadas, autorización del lado del servidor en cada objeto y función, sin secretos en el código fuente, codificación de salida contextual, sin silenciamiento de errores (SEC-INJ-01, SEC-AUTHZ-01/02, SEC-SECRET-01, SEC-OUT-01, CODE-ERR-01).

5. Lista de verificación rápida (Revisiones de Nivel 1 y cada auto-revisión)

Revisa el diff una vez con estas preguntas. Cada una se asigna a reglas para más detalle.

1. ¿Correcto? ¿Hace lo que se pidió para todas las entradas alcanzables — vacías, nulas, límites, duplicados, concurrencia? (CODE-CPLX-04, TEST-BND-01, REL-CONC-01)
2. ¿Errores? ¿Errores silenciados, contexto faltante, recursos no liberados, timeouts faltantes? (CODE-ERR-01, CODE-ERR-03, REL-RES-01, REL-TIME-01)
3. ¿Entrada no confiable? Validada en el límite; consultas parametrizadas; salida codificada; ¿sin shell/eval/deserialización de entrada? (SEC-VAL-01, SEC-INJ-01..03, SEC-OUT-01)
4. ¿Acceso? ¿Autenticación y autorización aplicadas del lado del servidor, incluyendo propiedad de objeto/inquilino? ¿Asignación masiva bloqueada? (SEC-AUTHZ-01..03)
5. ¿Secretos y datos? ¿Sin credenciales en código/config/registros? ¿Campos sensibles no filtrados en respuestas o registros? (SEC-SECRET-01, SEC-DATA-01/02)
6. ¿Integridad de datos? ¿Escrituras multipaso atómicas? ¿Dinero no como float? ¿Migraciones seguras y reversibles? (REL-CONS-01, DATA-TYPE-01, DATA-MIG-01)
7. ¿Pruebas? ¿Cambio de comportamiento cubierto al nivel más barato? ¿Corrección de bug tiene prueba de regresión? ¿Pruebas pasan — realmente ejecutadas? (TEST-STRAT-01, TEST-REG-01, AGT-EVID-01)
8. ¿Legible? Nombres que revelan intención, funciones que hacen una cosa, sin código muerto o comentado, comentarios explican por qué? (CODE-NAME-01, CODE-FUNC-01, CODE-STRUCT-01, CODE-CMNT-01)
9. ¿Encaja en la base de código? Sigue convenciones locales y el modismo del ecosistema; sin nueva dependencia o patrón sin razón; respeta ADR y dirección de dependencias? (AGT-CONV-01/02, ARCH-DEC-02, ARCH-DEP-01)
10. ¿Proporcionado? Diff mínimo; sin abstracciones especulativas; ¿sin cambios no relacionados? (AGT-MIN-01, DES-SIMP-02, DES-SIMP-03)
11. ¿Trampas de rendimiento? Consultas N+1, cargas sin límite, bucles cuadráticos en datos crecientes? (PERF-IO-01, PERF-IO-02, PERF-ALGO-01)
12. ¿Operable? Registros útiles sin secretos; configuración externa; ¿documentación actualizada si el comportamiento cambió? (REL-OBS-01, DLV-CFG-01, DLV-DOC-02)

6. Juzgar un hallazgo

Clasifica primero, luego califica (references/knowledge-model.md §4):

• Tipo: defecto · vulnerabilidad · riesgo de fiabilidad · rendimiento · deuda técnica · riesgo de arquitectura · brecha de prueba · compensación · restricción heredada · imperfección · pregunta. Solo los problemas de calidad interna que aumentan el costo del cambio son deuda técnica (S3 Ch.1); las compensaciones documentadas y aún válidas no se "corrigen"; las imperfecciones inofensivas generalmente se omiten.
• Gravedad: bloqueante (debe corregirse antes de fusionar/lanzar) · mayor · menor · nimio (nunca bloquea). Gravedad = impacto × probabilidad × exposición en este contexto; la gravedad de una regla es un valor predeterminado.
• Confianza: confirmado (ejecutado, reproducido o rastreado completamente) · probable (evidencia estática sólida, incógnitas declaradas) · posible (a nivel de patrón, necesita verificación).

Cuando las guías entran en conflicto, el elemento superior gana (detalles y procedimiento en §6 del modelo de conocimiento; tensiones libro vs libro resueltas T-01–T-16 en §7):

1. Seguridad y corrección (reglas obligatorias, integridad de datos, legal)
2. Restricciones explícitas (ADR aceptados, contratos publicados, reglas de equipo documentadas)
3. Preservación del comportamiento y riesgo de cambio
4. Necesidades no funcionales evidenciadas (rendimiento medido, disponibilidad)
5. Principios estructurales, ponderados por contexto (límites, dirección de dependencias, cohesión)
6. Modismos del ecosistema y consistencia local
7. Heurísticas de estilo genéricas
8. Preferencia personal — nunca más que un nimio

7. Scripts

Todos son Python 3 de biblioteca estándar en la carpeta scripts/ de esta skill. Ejecútalos como python3 <directorio-skill>/scripts/<nombre>.py <objetivo>, donde <directorio-skill> es la carpeta que contiene este SKILL.md (en Claude Code, ${CLAUDE_SKILL_DIR}). Imprimen Markdown (o --json). Su salida son pistas y mediciones, no veredictos: el escaneo de seguridad es un rastreo de patrones que sobre- y sub-informa (S7 §1.2), la complejidad es aproximada fuera de Python y la resolución de dependencias cubre solo estilos de importación comunes.

Script	Úsalo para
scripts/repo_survey.py RUTA	Primer vistazo a un repo: lenguajes, frameworks, tamaño, pruebas, CI, infraestructura, migraciones, docs, lockfiles, actividad de git, archivos comprometidos riesgosos
scripts/hotspots.py RUTA [--since "12 months"]	Clasificar archivos por frecuencia de cambio × complejidad (interés de deuda técnica, enfoque de revisión)
scripts/deps.py RUTA [--depth N] [--forbid "a->b"]	Grafo de dependencias de módulos, ciclos (ADP), inestabilidad (SDP), comprobaciones de dirección prohibida
scripts/security_scan.py RUTA	Pistas de seguridad mapeadas a reglas SEC y referencias OWASP — confirma cada una mediante rastreo de flujo de datos
scripts/rules.py list/show/search	Buscar reglas sin cargar archivos completos del catálogo
scripts/check_report.py <reporte.md>	Verificar que un informe de revisión/evaluación tenga alcance, verificación y hallazgos bien formados
scripts/validate_skill.py	Autovalidación de esta skill (estructura, reglas, enlaces, fuentes, scripts, evaluaciones)

Prefiere las herramientas propias del proyecto cuando estén presentes (sus linters, verificadores de tipos, ejecutor de pruebas, SAST, auditoría de dependencias, pruebas de arquitectura) — conocen la configuración del proyecto.

8. Formatos de salida

Escribe para un lector ocupado. Comienza con el veredicto o respuesta y los problemas principales. Cada oración debe ayudar al usuario a decidir o actuar; elimina reiteraciones, formalismo y secciones vacías. Presupuestos (guías, no cuotas — los fragmentos de código no cuentan):

Nivel	Presupuesto de respuesta
0	≤ ~80 palabras: qué cambió, el resultado de la prueba, como máximo una oración sobre un riesgo notable
1	≤ ~400 palabras en el formato ligero a continuación
2	El informe más corto que contenga la evidencia — generalmente 600–1,500 palabras
3	Resumen ejecutivo ≤ ~300 palabras al principio, luego la tabla de backlog/riesgo, luego hallazgos compactos

Lenguaje sencillo para los usuarios. El vocabulario interno de la skill — números de nivel, IDs de reglas, códigos de cobertura, "compuertas de contexto", números de principio — es para tu razonamiento. En las respuestas, explica los problemas en los términos del lector; da como máximo un ID de regla por hallazgo, al final entre paréntesis, como referencia de trazabilidad. Nombra los scripts solo en la tabla de verificación, como los comandos que ejecutaste.

Nivel 0 — qué cambiaste y qué ejecutaste, en pocas frases.

Nivel 1 (revisión ligera o cambio pequeño):

Alcance: <archivos/diff revisado> · Comprobaciones ejecutadas: <comandos y resultados, o "ninguna ejecutada">
Veredicto: aprobar | aprobar con sugerencias | cambios solicitados | bloqueado
Hallazgos (más grave primero):
- [mayor · probable] ruta/al/archivo.ext:42 — qué está mal y por qué importa. Corrección: … (RULE-ID)
- [nimio] … (opcional, agruparlos)
También notado (fuera de alcance): … (solo si es notable)

Si no se encuentra nada significativo, dilo claramente — inventar hallazgos es un fallo (REV-CONDUCT-02).

Nivel 2–3 — usa assets/templates/review-report.md (revisiones) o assets/templates/assessment-report.md (evaluaciones de repositorio/arquitectura…)