El agente vive en la terminal y trabaja sobre la carpeta del proyecto. Tú le pides, él edita y lanza órdenes. Es de código abierto y habla con cualquier proveedor.

OpenCode: instalarlo y conectar proveedores.

Son el «IDE» de hoy: ejecutan tus agentes, cada uno en su worktree, y avisan de cuál te necesita. Usa Orca, que además deja revisar y comentar el diff. herdr si quieres quedarte en la terminal.

herdr y Orca comparados: qué tiene cada uno.

• API: se paga por token. Para probar o para un uso puntual.
• Suscripción: pago fijo con límite de uso. Para trabajar a diario: sale mucho más barata.

Por API, en dólares por millón de tokens de entrada, en OpenRouter con el proveedor oficial (2 de noviembre de 2026):

Por suscripción, en dólares al mes:

OpenRouter: los precios actualizados de cada modelo y proveedor.

• Skill: cómo se hace una tarea en tu equipo. Solo ocupa contexto cuando la tarea encaja.
• MCP: herramientas nuevas: el navegador, la base de datos, la documentación actual. Ocupa contexto siempre, así que conecta solo los que uses.

Empieza por las skills: son ficheros de texto.

Qué usar para cada problema: el problema que tienes y la pieza que lo resuelve.

Es todo lo que ve el modelo, y se le manda entero en cada turno. Cuanto más lleno, peor trabaja y más cuesta.

• No pases del 40 % de la ventana.
• Una tarea, una sesión: al cambiar de tarea, /clear.
• Lo fijo, corto: AGENTS.md se carga siempre.

El contexto: qué entra y cómo se llena.

Un subagente hace un trozo del trabajo en su propia ventana de contexto y devuelve un resumen. Sirve para lo que leería demasiado o para revisar sin fiarse de quien implementó.

La skill dice cómo se hace; el agente, quién lo hace y cuándo para. Casi todo son skills: en un proyecto real, 28.211 líneas de skills y 134 de agentes.

Agentes: cómo se escribe uno.

La IA los conoce mejor que tú: la sintaxis y la API las pone ella. El problema es que hay que revisar el código, y no puedes revisar lo que no entiendes. Hay que conocerlos lo suficiente para leerlos y juzgarlos, no para escribirlos de memoria.

Context7: la documentación actual de cada librería, dentro del agente.

«Hay que poder exportar los pedidos» esconde cinco decisiones, y el agente las toma solo y sin avisar. SDD las saca a documentos antes del código, y esos documentos son la entrada del agente. Entre fase y fase, una persona aprueba.

Spec-driven development: el flujo completo.

No como dogma. La prueba de Scott Logic: Spec Kit frente a su forma habitual, con incrementos pequeños y prompts sencillos:

Especifica lo que no cabe en una frase, y que la especificación sea corta: lo que vale es el diseño, no el volumen de markdown.

Putting Spec Kit through its paces: ¿idea radical o cascada reinventada?

Variante de SDD: el documento principal no describe cada funcionalidad, sino la estructura del sistema: fronteras, interfaces, responsabilidades y decisiones técnicas. Tú defines la arquitectura y la IA la implementa.

• VISION.md y ARCHITECTURE.md en el repositorio: el contexto de cada tarea.
• Tareas pequeñas, abarcables en una sola interacción.
• Cada resultado se valida con tests y contra la arquitectura.

Su punto débil: nadie escribe los criterios de aceptación de cada funcionalidad.

SDD centrado en la arquitectura: la explicación completa.

La IA es una máquina de implementar: funciona cuando ya has tomado las decisiones difíciles. Multiplica lo que sabes, no lo sustituye.

The Architecture-First Approach: visión, arquitectura, tareas pequeñas y una implementación cada vez.

Si le dejas, decide él el alcance, los componentes y las interfaces. Se acuerda de lo abstracto a lo concreto: capacidades, componentes, interacciones y contratos. Hasta entonces, ni una línea de código.

Design-First Collaboration: los cinco niveles de diseño.

Tú escribes el esqueleto (clases base, contratos, seguridad, gestión de errores) y la IA rellena los huecos. No puede saltarse lo que no controla.

Skeleton Architecture: el esqueleto lo pones tú, el tejido la IA.

Se pide un trozo, se prueba y se sigue. Si sale mal, no le pidas que lo deshaga: vuelve al último punto bueno y empieza una sesión nueva con más límites.

Pair programming con la IA: el ciclo de planificar, implementar, probar y volver atrás.

La IA no da dos veces el mismo resultado, sus comprobaciones sí tienen que darlo. El agente las lanza en su bucle y corrige hasta que pasan:

• JUnit: que hace lo que tiene que hacer.
• ArchUnit: que respeta la arquitectura.
• Métricas: cobertura, complejidad ciclomática, CRAP.

Herramientas deterministas: SonarQube, Snyk y cómo meterlas en el bucle.