adaptive-ai-engineering-system

Traduce necesidades de negocio en requisitos verificables. Usar ante requisitos ambiguos o en el levantamiento inicial.

Revisa codigo con criterio senior: simplicidad, calidad y seguridad. Usar antes de integrar cualquier cambio de codigo.

Disena el modelo de datos y elige el motor adecuado. Usar para esquemas, normalizacion, relaciones entre entidades y decisiones de base de datos.

Despliegue e infraestructura proporcionales a la etapa. Usar para CI/CD, primer despliegue o decisiones de infraestructura.

Optimiza rendimiento basado en mediciones reales. Usar ante lentitud medida o antes de escalar infraestructura.

Define que construir y en que orden. Usar para alcance, definicion de MVP y priorizacion de backlog.

Investiga tecnologias, librerias y enfoques antes de decisiones importantes. Usar para evaluar stack o build vs buy.

Seguridad obligatoria y proporcional al riesgo. Usar en codigo con autenticacion, datos sensibles, APIs publicas o antes de lanzar.

Disena y mantiene las skills del sistema con estandar modular. Usar al crear o modificar una skill.

Decide la arquitectura minima viable segun el contexto real. Usar al iniciar proyectos, ante cambios estructurales, o al evaluar monolito vs microservicios.

Decisiones tecnicas y de producto en startups: velocidad y validacion. Usar en MVP, build vs buy y deuda tecnica.

Disena experiencias simples centradas en el flujo del usuario. Usar antes de construir UI o ante friccion reportada por usuarios.