¿Cansado de que Cursor, Copilot o Claude
alucinen librerías, rompan tu arquitectura o repitan el mismo bug que
corregiste hace un mes? 🤖🌮
A medida que integramos más asistentes de IA en nuestros flujos de trabajo, nos estamos topando con un muro: los repositorios fueron diseñados para humanos, no para sistemas multi-agente. Sin una "memoria operativa" y un contexto gobernado, la IA adivina, y adivinar en ingeniería de software cuesta caro.
Hoy me emociona presentarles el RFC de nuestro nuevo estándar abierto: K.A.R.N.I.T.A.S. (Kernel Agentic Runtime Network for Intelligent Tasks & Automation Systems).
Sí, el nombre tiene el clásico toque de la casa, pero la arquitectura detrás es infraestructura pura.
KARNITAS propone una topología estándar (mediante un directorio .agents/ en tu repositorio) para que humanos y modelos de lenguaje compartan una Única Fuente de Verdad. No es un framework ni una librería; es una convención agnóstica que puedes adoptar hoy mismo.
🛠️ ¿Qué resuelve?
✅ Anti-Alucinaciones: Restricciones explícitas sobre el stack tecnológico aprobado.
✅ Memoria Institucional: Los agentes leen los ADRs y known issues antes de proponer código.
✅ Economía de Tokens: Un enrutador (index.json) que le dice a la IA qué contexto cargar según la tarea, evitando sobrecargas.
✅ Agnóstico: Funciona igual si usas Cursor, Aider, Claude o integraciones MCP.
Este estándar es parte del ecosistema de ingeniería y automatización que estamos construyendo en shellaquiles.org. Si te apasiona la intersección entre DevOps, Inteligencia Artificial y la creación de comunidad, te invito a conocer nuestros demás proyectos.
El estándar está en fase RFC (Request for Comments).
La IA ya está escribiendo código con nosotros, es hora de ponerle reglas claras.
👇 Revisa el manifiesto completo, haz un fork y deja tus comentarios en el repo: https://https://github.com/shellaquiles/karnitas
¡Pasen a leerlo, implementen su primer .agents/ y construyamos este estándar juntos!
A medida que integramos más asistentes de IA en nuestros flujos de trabajo, nos estamos topando con un muro: los repositorios fueron diseñados para humanos, no para sistemas multi-agente. Sin una "memoria operativa" y un contexto gobernado, la IA adivina, y adivinar en ingeniería de software cuesta caro.
Hoy me emociona presentarles el RFC de nuestro nuevo estándar abierto: K.A.R.N.I.T.A.S. (Kernel Agentic Runtime Network for Intelligent Tasks & Automation Systems).
Sí, el nombre tiene el clásico toque de la casa, pero la arquitectura detrás es infraestructura pura.
KARNITAS propone una topología estándar (mediante un directorio .agents/ en tu repositorio) para que humanos y modelos de lenguaje compartan una Única Fuente de Verdad. No es un framework ni una librería; es una convención agnóstica que puedes adoptar hoy mismo.
🛠️ ¿Qué resuelve?
✅ Anti-Alucinaciones: Restricciones explícitas sobre el stack tecnológico aprobado.
✅ Memoria Institucional: Los agentes leen los ADRs y known issues antes de proponer código.
✅ Economía de Tokens: Un enrutador (index.json) que le dice a la IA qué contexto cargar según la tarea, evitando sobrecargas.
✅ Agnóstico: Funciona igual si usas Cursor, Aider, Claude o integraciones MCP.
Este estándar es parte del ecosistema de ingeniería y automatización que estamos construyendo en shellaquiles.org. Si te apasiona la intersección entre DevOps, Inteligencia Artificial y la creación de comunidad, te invito a conocer nuestros demás proyectos.
El estándar está en fase RFC (Request for Comments).
La IA ya está escribiendo código con nosotros, es hora de ponerle reglas claras.
👇 Revisa el manifiesto completo, haz un fork y deja tus comentarios en el repo: https://https://github.com/shellaquiles/karnitas
¡Pasen a leerlo, implementen su primer .agents/ y construyamos este estándar juntos!
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