Memoria persistente para agentes de programación con IA: registra sesiones automáticamente e incorpora contexto relevante en sesiones posteriores en Claude Code, Cursor, Codex y otros clientes MCP.
awslabs/aidlc-workflows
Reglas de flujo de trabajo por fases que guían a agentes de programación con IA como Claude Code, Kiro, Codex CLI y Cursor durante la entrega de software.
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¿Qué es?
AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) es un conjunto de reglas de flujo de trabajo que hace que los asistentes de programación con IA sigan un proceso estructurado de entrega de software, en lugar de depender de instrucciones improvisadas. Un núcleo independiente del harness se empaqueta para Claude Code, Kiro CLI e IDE, Codex CLI, Cursor, opencode y GitHub Copilot, y se instala en un proyecto con el comando nativo aidlc.
El flujo de trabajo recorre cinco fases y 33 etapas, desde la inicialización hasta la operación, con 14 agentes, incluidos expertos de dominio y revisores. Los perfiles de flujo de trabajo abarcan funcionalidades, correcciones de errores, infraestructura, seguridad, pruebas de concepto y entregas empresariales. El trabajo se detiene en puntos de aprobación humana, y un registro de auditoría junto con el estado persistente mantiene conectados los requisitos, las decisiones y las pruebas durante todo el ciclo de vida del proyecto.
Funciones clave
- 01Ejecuta el mismo motor de flujo de trabajo en siete harnesses de programación con IA.
- 02Organiza el trabajo en cinco fases y 33 etapas, con puntos de aprobación humana.
- 03Ofrece 11 perfiles de flujo de trabajo para funcionalidades, correcciones de errores, infraestructura y tareas de seguridad.
- 04Incluye 14 agentes especializados, entre ellos expertos de dominio y revisores.
- 05Mantiene un registro de auditoría de 120 eventos y el estado persistente del proyecto.
Casos de uso
- Guiar una funcionalidad desde los requisitos hasta una implementación probada con un asistente de IA.
- Exigir puntos de aprobación antes de que un agente de IA modifique infraestructura o código sensible desde el punto de vista de la seguridad.
- Estandarizar el uso de distintas herramientas de programación con IA en un mismo proyecto por parte de un equipo.
Inicio rápido
- 1
Instala AI-DLC en macOS, Linux o WSL
curl -fsSL https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/latest/download/install.sh | sh - 2
Configura el proyecto para tu harness (por ejemplo, Claude Code)
cd /path/to/your-project && aidlc config --harness claude && aidlc doctor - 3
Abre el harness en el proyecto e inicia un flujo de trabajo con una solicitud
/aidlc Build a REST API for inventory management
Antes de usarlo
- Algunos harnesses requieren versiones específicas, como Codex CLI 0.145.0 o posterior.
- Kiro IDE puede pedirte que confíes en los hooks del proyecto, que pueden ejecutar comandos en tu equipo.
- Los flujos de trabajo se detienen en los puntos de aprobación humana, por lo que requieren la participación continua de un desarrollador.
- El modelo recomendado es Claude Opus 4.8, y los resultados dependen de modelos con buenas capacidades de razonamiento.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es aidlc-workflows?
- Reglas de flujo de trabajo por fases que guían a agentes de programación con IA como Claude Code, Kiro, Codex CLI y Cursor durante la entrega de software. AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) es un conjunto de reglas de flujo de trabajo que hace que los asistentes de programación con IA sigan un proceso estructurado de entrega de software, en lugar de depender de instrucciones improvisadas. Un núcleo independiente del harness se empaqueta para Claude Code, Kiro CLI e IDE, Codex CLI, Cursor, opencode y GitHub Copilot, y se instala en un proyecto con el comando nativo aidlc.
- ¿aidlc-workflows es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- aidlc-workflows es open source bajo la licencia MIT-0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿aidlc-workflows sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de aidlc-workflows fue el 19 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar aidlc-workflows?
- Guiar una funcionalidad desde los requisitos hasta una implementación probada con un asistente de IA. Exigir puntos de aprobación antes de que un agente de IA modifique infraestructura o código sensible desde el punto de vista de la seguridad. Estandarizar el uso de distintas herramientas de programación con IA en un mismo proyecto por parte de un equipo.
- ¿Cómo se instala aidlc-workflows?
- Instala AI-DLC en macOS, Linux o WSL: curl -fsSL https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/latest/download/install.sh | sh Configura el proyecto para tu harness (por ejemplo, Claude Code): cd /path/to/your-project && aidlc config --harness claude && aidlc doctor Abre el harness en el proyecto e inicia un flujo de trabajo con una solicitud: /aidlc Build a REST API for inventory management
- ¿Dónde consigo aidlc-workflows?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/awslabs/aidlc-workflows
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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