Original en inglés: https://argusic.com/subject/ai-development-patterns
ai-development-patterns
Una colección completa de patrones de desarrollo de AI para construir software con asistencia de AI, organizada por madurez de implementación y fases del ciclo de vida de desarrollo. Incluye patrones de Foundation, Development y Operations con ejemplos prácticos y antipatrones.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit bf3ccc73be64
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai assisted coding, ai development, ai tools, artificial intelligence, automation, best practices, ci cd y coding standards.
ai-development-patterns funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 3 minutos y encontró 5 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
All 556 non-slow tests pass on Python 3.12.3 with 22 pinned dependencies. 3 pre-existing slow tests fail due to external content drift (not fixable here). verification/STATUS.md regenerated. Cannot push to remote (no auth).
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- pip install -e . failed: flat-layout package discovery conflict in pyproject.toml1 minuto
- test_status_view_in_sync failed: verification/STATUS.md was stale1 minuto
- test_evidence_urls_alive failed: 1 URL returns 404 (centralized-rules.yaml -> docs.port.io/guides)
- test_complete_evidence_quotes_still_present failed: 4 URLs had content drift (redirects or missing quotes)
- git push failed: no credentials configured for https://github.com
- Tiempo de instalación
- 3 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 7 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 5 encontrados, 5 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- .venv/bin/python -m pytest tests/ -m 'not slow' --tb=short -q => 556 passed, 3 deselected in 12.64s; .venv/bin/python scripts/validate-pattern-names.py => PASSED; .venv/bin/python -c 'import yaml, requests, bs4, jinja2' => core deps ok
- Tokens de modelo usados
- 53.431
- Commit exacto probado
- bf3ccc73be64
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
Stable patterns: 29 Experimental patterns: 18 Active patterns found: 47 Stable anti-patterns: 45 Experimental anti-patterns: 24 Active anti-pattern names found: 69 Total names: 116 ✅ All pattern names are compliant! ================================================================================ ✅ Validation PASSED tokens used 53,431
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 3 minutos.
- Se recuperó de los 5 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 3 minutos después del clon.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
ai-assisted-codingai-developmentai-toolsartificial-intelligenceautomationbest-practicesci-cdcoding-standardsdeveloper-productivitydevelopment-patternsdevopsdocumentationsecuritysoftware-architecturesoftware-engineering
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/ai-development-patterns)Preguntas
- ¿Funciona ai-development-patterns?
- Sí. ai-development-patterns funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 3 minutos, con 5 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic ai-development-patterns?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit bf3ccc73be64. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar ai-development-patterns?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,02 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda ai-development-patterns en instalarse?
- 3 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita ai-development-patterns una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar ai-development-patterns?
- En la ejecución registrada fallaron 5 cosas, y 5 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de ai-development-patterns?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.