#Resumen
Problema: La programación agéntica en AstroKube genera código sin considerar buenas prácticas, dejando como resultado código que no escala, potenciales bugs o que no se accede al potencial completo de los agentes de IA.
Solución: Creación de 10 skills de Arquitectura Frontend para agentes, definición de convenciones multimodelo de buenas prácticas y establecimiento de una base sólida de Arquitectura Frontend.
Resultado: Mayor adopción por parte del equipo, mejora sustancial de la calidad de código, más eficacia al usar agentes de IA, abaratando costes y generando más confianza en los usuarios.
#Acerca de AstroKube
AstroKubeSe abre en una nueva pestaña es una empresa española de la mano de Nicolás QuicenoSe abre en una nueva pestaña y Pasquale ToscanoSe abre en una nueva pestaña. AstroKube se dedica a automatizar despliegues en la nube. Son expertos en Kubernetes e infraestructura.
Me contactó Pasquale a través de mi web; me conocía de charlas de Arquitectura Frontend. Me comentó que estaban desarrollando producto propio y que querían a una persona con expertise en la parte de Frontend para ayudarles a definir una arquitectura de Frontend escalable e integrada con la IA.
#El desafío de AstroKube
El producto no les permitía avanzar todo lo que querían ni aprovechar el uso de los agentes de IA como Claude Code. No contaban con una serie de convenciones y el código que los agentes generaban se basaba en lo que ya existía: aunque estaba considerablemente bien estructurado, había ciertas partes que se podían mejorar.
#La solución: patrones arquitectónicos para una innovación escalable
Para resolver los desafíos anteriormente mencionados se realizaron los siguientes cambios:
- Se definió un motor de casos de uso para abstraer la ejecución de los mismos, pudiendo usar middlewares para ejecutar código arbitrario y reconfigurar en gran medida la aplicación.
- Se añadió un test-harness con PlaywrightSe abre en una nueva pestaña y se definieron estrategias de testing para tests unitarios, de integración y e2e.
- Se configuró el proyecto usando BiomeSe abre en una nueva pestaña para mejorar las reglas de lint y reducir tiempo en CI.
- Se definieron nuevos workflows en CI.
- Definimos 10 skills multiagénticas con las mejores prácticas de arquitectura frontend, incluyendo una skill para crear skills y otra skill para registrar aprendizajes.
- Creamos un flujo de trabajo basado en PRDs y tareas técnicas generadas a partir de entrevistas con la IA.
Una vez creada esta base, se migró un módulo de la aplicación para usarlo como ejemplo, tanto por la IA como por los humanos, al migrar el resto de módulos.
Además, dentro de nuestra colaboración se creó un proyecto para un cliente suyo en tiempo récord usando todas las piezas anteriormente construidas, incluyendo un monorepo con TurborepoSe abre en una nueva pestaña, un design system con StorybookSe abre en una nueva pestaña y una biblioteca de arquitectura. Toda la configuración quedó abstraída para que fuese reutilizable, no solo en un proyecto, sino en todos.
Todo este proceso fue documentado internamente, se realizaron sesiones de transferencia de conocimiento y se mentorizó a los juniors, para que el equipo tenga ownership de la arquitectura y no se generen silos de conocimiento.
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#Resultados de AstroKube
Al aumentar la calidad de código se redujeron los errores.
Al crear piezas de arquitectura reutilizables se abarataron los costes.
Al tener una arquitectura escalable se pudo integrar mejor el uso de la IA, permitiendo que AstroKube captara un cliente gracias a la calidad del código generado y a la velocidad de desarrollo, sin perder la confianza en el código.
#Conclusión de AstroKube
La IA ha potenciado que el código ya no sea una commodity, haciendo más críticas otras áreas como la arquitectura, donde la optimización que se puede lograr hace que merezca mucho la pena la inversión de recursos, ya que el retorno de inversión (ROI) ha aumentado.
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