quinotospec-blood-bond-analyzer

name	quinotospec-blood-bond-analyzer
description	Analiza patrones históricos del desarrollador para Blood-Bond

Skill: Quinotospec Blood-Bond Analyzer

Recolecta y procesa datos históricos del proyecto para extraer patrones de trabajo del desarrollador.

Fuentes de Datos

Lee los siguientes archivos para construir el análisis:

Fuente	Ubicación
Changelog	.quinoto-spec/quinoto-spec-changelog.md
Prefix Registry	.quinoto-spec/prefix-registry.md
Proposals	.quinoto-spec/proposals/*/proposal.md
User Stories	.quinoto-spec/proposals/*/user-stories.md
Tasks	.quinoto-spec/proposals/*/*_tasks.md
Discovery	.quinoto-spec/discovery/01-stack-profile.md

Patrones a Detectar

1. PATRON TEMPORAL

• Día de semana más activo
• Hora del día (si disponible)
• Frecuencia de trabajo (diario, semanal, sprint-based)
• Días desde última actividad

2. PATRON DE CATEGORÍA

• Top prefixes más usados (AUTH, API, DB, etc.)
• Distribución porcentual de trabajo por área
• Tasa de context switch

3. PATRON SECUENCIAL

• Secuencias comunes de prefixes (ej: AUTH → REWA → INTE)
• Dependencias detectadas entre áreas
• Orden natural de implementación

4. PATRON DE PROGRESO

• Tareas completadas por sesión (velocidad)
• Propuestas estancadas (>14 días sin avance)
• Historias con trabajo iniciado pero incompleto
• Tiempo promedio de completitud de tarea

5. PATRON DE SPRINT

• Duración típica de sprints
• Ritmo de completitud
• Capacidad estimada (tasks por sprint)

Algoritmo de Análisis

Paso 1 — Recolección de Changelog

1. Lee .quinoto-spec/quinoto-spec-changelog.md
2. Parsea entradas con formato ## [Fecha: YYYY-MM-DD]
3. Extrae: fecha, título, IDs de tareas mencionadas
4. Calcula días desde última actividad

Paso 2 — Análisis de Prefix

1. Lee .quinoto-spec/prefix-registry.md
2. Cuenta frecuencia de cada prefijo usado
3. Ordena por frecuencia descendente

Paso 3 — Detección de Secuencias

1. Para cada entrada del changelog, extrae el prefijo del TASK_ID (ej: TSK-AUTH-001 → AUTH)
2. Construye secuencias de 2-3 prefixes consecutivos
3. Detecta si hay patrones repetidos

Paso 4 — Análisis de Progreso

1. Escanea archivos de tareas para contar:
   • Total tasks
   • Tasks completadas ([x])
   • Tasks pendientes ([ ])
2. Calcula porcentaje de completitud por propuesta
3. Identifica propuestas sin avance reciente

Paso 5 — Validación de Cold Start

• Si changelog tiene menos de 5 entradas → modo cold start
• Genera cold_start: true en output

Output

Genera .quinoto-spec/blood-bond/analysis.json:

{
  "timestamp": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ",
  "cold_start": false,
  "days_since_last_activity": 3,
  "temporal_pattern": {
    "most_active_day": "martes",
    "typical_session_duration": "2-3 horas",
    "work_frequency": "semanal"
  },
  "category_pattern": {
    "top_prefixes": ["AUTH", "API", "DB"],
    "distribution": { "AUTH": 45, "API": 30, "DB": 15, "OTHER": 10 },
    "context_switch_rate": "bajo"
  },
  "sequential_pattern": {
    "common_sequences": [["AUTH", "REWA"], ["API", "INTE"]],
    "detected_dependencies": { "AUTH": ["REWA"] }
  },
  "progress_pattern": {
    "avg_tasks_per_session": 3,
    "total_tasks": 45,
    "completed_tasks": 30,
    "pending_tasks": 15,
    "completion_rate": 67,
    "stagnant_proposals": ["legacy-auth"],
    "in_progress_us": ["US-AUTH-01"]
  },
  "sprint_pattern": {
    "typical_duration_weeks": 2,
    "capacity_tasks_per_sprint": 15,
    "current_velocity": "alta"
  }
}

Manejo de Errores

• Si .quinoto-spec/ no existe → crear directorio
• Si changelog está vacío → cold_start: true
• Si no hay prefix registry → usar solo prefijos inferidos de TASK_IDs

Flags

Flag	Descripción
--force	Forzar re-análisis incluso si analysis.json existe
--output	Path custom para output (default: .quinoto-spec/blood-bond/analysis.json)