Cada semana realizamos pequeños experimentos de desarrollo impulsado por el contexto CDD, herramientas de inteligencia artificial y imdone, una herramienta que mantiene el backlog dentro del propio código fuente para no perder nunca el contexto. En este experimento probamos a fondo Claude Code implementando una función real: permitir que los desarrolladores elijan a qué proyecto JIRA agregar incidencias al usar imdone-cli.
Por qu importa esta funcionalidad En equipos que gestionan varios proyectos JIRA a la vez es habitual necesitar crear tickets para desarrollo, infraestructura o equipos externos. Antes, cambiar de proyecto implicaba editar archivos de configuraci n o trucos manuales. Con la nueva opci n se elimina esa fricci n y se facilita la colaboraci n entre equipos.
En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure, aplicamos este enfoque para ofrecer soluciones de software a medida que integran pruebas autom ticas, pruebas de seguridad y buenas pr cticas de DevOps. Si buscas servicios de desarrollo puedes conocer nuestro trabajo en desarrollo de aplicaciones multiplataforma y tambi n explorar nuestras capacidades en inteligencia artificial para empresas.
Enfoque CDD para la tarea Definimos objetivo claro Permitir seleccionar el project key al ejecutar imdone add Restricciones Solicitar project key en imdone add Permitir opci n --project-key en CLI Seguir TDD Mantener todos los tests existentes Proveer archivos relevantes bin.mjs add-issue.js y tests existentes Con ese contexto Claude Code comprendi el arquitectura y la forma de trabajar dentro del c digo.
Desarrollo y resultados Claude Code analiz la estructura, cre los tests siguiendo TDD y agreg la opci n --project-key. Hubo iteraciones para ajustar los mocks y el flujo interactivo. Tras varias pruebas unitarias y revisiones manuales se pasaron todos los tests y se verific la funcionalidad creando incidencias reales en diferentes proyectos. Durante las pruebas se detect un caso borde con la selecci n de sprint causado por una funci n que no filtraba correctamente por proyecto; este tipo de detalles suelen aparecer en pruebas manuales reales.
Lecciones aprendidas Lo que funcion bien Contexto definido anticipadamente TDD como guardarrail Calidad de c digo consistente con el repositorio Lo que cost y limitaciones Problemas iniciales con rutas y repositorios cruzados Casos borde que requieren revisi n manual L mite de cr dito en servicios AI como restricci n real
Cu ndo usar asistentes AI Son excelentes para funciones bien definidas, seguir patrones existentes, generar tests y manejar boilerplate. Tienen l mites con requisitos ambiguos, decisiones arquitect nicas complejas y dependencias entre repositorios.
Conclusi n Mantener el backlog cerca del c digo y estructurar las tareas con objetivos, restricciones y archivos relevantes facilita que asistentes AI como Claude Code sean productivos. En Q2BSTUDIO combinamos estos procesos con servicios de inteligencia de negocio, agentes IA y soluciones Power BI para ofrecer a nuestros clientes soluciones completas que incluyen ciberseguridad y automatizaci n de procesos. Si quieres que te ayudemos a aplicar estas pr cticas en tu empresa contacta a nuestro equipo de especialistas en software a medida y soluciones IA.
Qu sigue Continuar con Claude Code para corregir el caso de sprint y plantear comparativas con otros asistentes AI. Si te interesa replicar este workflow comienza instalando imdone-cli y estructurando tus tareas con contexto. En Q2BSTUDIO podemos asesorarte en arquitecturas, seguridad y despliegues en servicios cloud aws y azure para que estas integraciones funcionen en producci n.
