Un día entero para construir con IA.
El foco principal es rehacer desde cero nuestro orquestador de agentes, con un equipo por módulo. En paralelo, otras iniciativas avanzan sin depender del resto. Cada persona de 540 elige en qué iniciativa quiere estar, y con eso montamos los equipos.
Cada equipo, con su iniciativa.
Parada para comer juntos.
Y quien quiera sigue hasta donde quiera.
Llevamos meses trabajando con nuestro orquestador de agentes, y cada vez más gente de 540 lo usa y contribuye a él. Ahora toca aplicar todo lo aprendido y rehacerlo desde cero, con la arquitectura que necesitamos para llevarlo a la nube y con el objetivo de hacerlo público.
La lógica de decisión, como una función pura: recibe el trabajo pendiente y los workers conectados, y decide qué tarea va a cada uno.
ObjetivoQue, dado un estado, el dominio devuelva la siguiente asignación, con las reglas cubiertas por tests.
Envuelve al dominio: atiende a los workers, guarda en SQLite todo lo que pasa y da por caído al worker que deja de comunicarse.
ObjetivoQue el core reciba una épica, la reparta entre los workers conectados y deje registro de cada paso.
Corre en el ordenador de cada persona, se conecta al core y ejecuta las tareas con el agente local (Claude, Codex u otro compatible).
ObjetivoQue el worker reciba una tarea y la ejecute en tu máquina.
Transversal a las otras tres: qué hace el sistema, por qué lo hace, cómo de sano está y cuánto cuesta.
ObjetivoSeguir una tarea de punta a punta y saber cuánto ha costado.
La primera pieza funcional, aunque no esté terminada.
El core la recibe con sus tareas.
Entre los workers libres, que pueden ser locales.
Con nuestro runner de workflows.
Qué ha pasado, dónde y cuánto ha costado.
¿Podemos trabajar igual con modelos abiertos?
Probar herramientas abiertas (Pi, OpenCode) con modelos abiertos (GLM, DeepSeek) en tareas reales, con nuestras skills, hooks y MCPs. Si da tiempo, evals repetibles para comparar.
ObjetivoSaber si con un stack abierto conseguimos resultados parecidos a los de hoy.
Del artefacto local al dato vivo.
Llevar las pruebas de finanzas con Claude a algo que use toda la dirección, sin un artefacto que vive en un portátil.
ObjetivoFacturación, seguimiento y dashboards que se consultan y se refrescan con IA de forma autónoma.
El contexto de la casa, siempre a mano.
El second brain de 540: historia, enfoque con IA, la Software Factory y la formación, estructurado para que la IA lo use desde el primer prompt.
ObjetivoQue nadie vuelva a empezar de cero.
El diseño de 540 en cualquier artefacto.
Una skill que consulte el Storybook de 540 por MCP y combine sus componentes en presentaciones, informes o paneles de un único HTML.
ObjetivoQue todo lo que hacemos mantenga la misma línea visual, incluso si lo creamos desde el móvil.
Montar las piezas que los unen.
Ya hay una herramienta visual para evolucionar el design system, prototipar y llevarlo al proyecto con una PR. Falta ordenar lo que la sostiene: rules para el agente, documentación generada desde el código y skills encima.
ObjetivoQue diseño y desarrollo se complementen sin depender el uno del otro.
Qué le delegamos a la IA.
El equipo de discovery repasa lo que hace hoy a mano, decide qué delega en la IA y crea las skills o herramientas deterministas que hagan falta.
ObjetivoLas primeras skills o herramientas funcionando.
Solo para el equipo de discovery.