El lifecycle de desarrollo AI-nativo que pone la inteligencia artificial al centro del proceso y a los humanos al mando de las decisiones.
Un lifecycle de desarrollo reimaginado para la era de la inteligencia artificial. No es un add-on. Es un nuevo sistema operativo para construir software.
Los equipos usan AI de forma fragmentada: un prompt por aquí, un copilot por allá. AI-DLC estructura ese uso en un flujo completo, desde la intención hasta el deploy.
Los lifecycles tradicionales (Waterfall, Agile) asumen roles fijos, handoffs secuenciales y checkpoints manuales. La AI rompe esas suposiciones. Necesitamos un modelo nuevo.
AI propone → Humanos validan → AI refina → Humanos aprueban. Es un ciclo continuo donde AI hace el trabajo pesado y tú diriges la estrategia.
Este patrón se repite en cada fase y en cada paso del desarrollo.
Humanos escriben requisitos, diseñan, codifican, testean y despliegan. La AI es una herramienta más que espera instrucciones.
Humanos definen intención. AI genera requisitos, diseña, codifica y testea. Humanos validan, corrigen y aprueban en cada paso.
Desde la versión 2.x, AI-DLC se instala con un CLI nativo (aidlc) que configura automáticamente el harness de tu IDE. Seis pasos y estás listo.
Puedes usar AI-DLC desde prácticamente cualquier IDE moderno. Kiro es la experiencia nativa, pero el proceso funciona en cualquiera.
Un proyecto AI-DLC tiene dos carpetas clave que cumplen roles muy diferentes. Entender esta separación es lo más importante para no confundirte.
.aidlc/ + harness/
Contiene las steering rules y la configuración del harness que elegiste. Se genera automáticamente con aidlc config --harness <nombre> y los archivos específicos dependen de tu IDE (.kiro/, .claude/, .cursor/, etc).
aidlc-docs/
La AI crea esta carpeta y todos sus archivos automáticamente mientras trabajas. Cada vez que respondes una pregunta o apruebas un paso, aquí aparecen nuevos .md.
/aidlc <intención>.aidlc/aidlc-docs/El harness consulta .aidlc/ y los archivos del IDE en cada paso para saber qué hacer, y va escribiendo todos los resultados (preguntas, historias, diseños, código, audit trail) en aidlc-docs/. Tú nunca creas estos archivos a mano.
mi-proyecto/ │ ├── .aidlc/ ⚙️ aidlc config crea esto (automático) │ ├── config.json # Harness seleccionado + versión │ └── state/ # Estado del engine entre sesiones │ ├── .<harness>/ ⚙️ Depende del harness elegido │ └── ... # .kiro/, .claude/, .cursor/, etc. │ ├── aidlc-docs/ 📁 LA AI escribe todo aquí (automático) │ ├── aidlc-state.md # Estado vivo del proyecto │ ├── audit.md # Log de cada decisión (121 eventos) │ ├── knowledge/ # Conocimiento aprendido del equipo │ ├── initialization/ # Fase 1: setup e intención │ ├── inception/ # Fase 2: requisitos y diseño │ ├── construction/ # Fase 3: código y tests │ ├── validation/ # Fase 4: revisión y approval │ └── operation/ # Fase 5: deploy y monitoreo │ └── src/ 💻 TU CÓDIGO FUENTE va aquí └── ... (la AI crea archivos aquí también)
aidlc-state.md
Dashboard en vivo. Te dice en qué fase estás, qué pasos completaste y cuáles se saltaron. Ábrelo cuando quieras saber "¿dónde voy?".
audit.md
Log cronológico de TODO. Cada pregunta de la AI, cada respuesta tuya, cada aprobación, con timestamp. Es la memoria del proyecto.
requirement-verification-questions.md
Las preguntas que la AI te hizo para clarificar tu intención, con tus respuestas. Útil para revisar decisiones tempranas.
user-stories/stories.md
Las historias de usuario generadas con sus acceptance criteria. Esto es lo que la AI va a construir paso a paso.
AI-DLC 2.0 tiene cinco fases y 33 stages, cada una con rituales específicos. Un composer adaptativo elige qué stages ejecutar según el tipo de trabajo que describiste.
Los pasos marcados como CONDITIONAL se ejecutan solo si AI-DLC lo recomienda. Los ALWAYS se ejecutan siempre.
Cuatro ejemplos ordenados de menor a mayor complejidad. Empieza por el primero, sigue los enlaces a los tutoriales oficiales y verás AI-DLC en acción.
Las trampas que normalmente complican AI-DLC y cómo esquivarlas antes de que te cuesten tiempo.
Son dos cosas distintas que viven en niveles diferentes del stack. Esta confusión es la #1 cuando alguien empieza. Aclarémosla.
Un modo dentro de Kiro que genera 3 archivos estructurados para una feature o bugfix concreto.
Un framework completo con 5 fases, 33 stages y 14 agentes especializados que se adapta al tipo de proyecto y funciona en 7 harnesses distintos.
| Dimensión | Kiro Specs | AI-DLC |
|---|---|---|
| Tipo | Feature de IDE | Metodología portable |
| Alcance | Una feature o bug | Proyecto completo |
| Workflow | Fijo (3 archivos) | Adaptativo (se ajusta) |
| Harnesses soportados | Solo Kiro | 7 (Kiro IDE, Kiro CLI, Claude Code, Cursor, Codex, opencode, Copilot) |
| Fases del lifecycle | 1 (planning + execution) | 5 fases, 33 stages, 14 agentes |
| Workflow profiles | Un solo flujo | 11 profiles (Classic, Express, Bugfix, Security, etc.) |
| Reverse engineering | No | Sí, automático en brownfield |
| Fase de Operations | No incluida | Deploy, monitoreo, telemetría |
| Audit trail | Checklist de tasks | audit.md con timestamps ISO 8601 |
| Personalización | Limitada | Editas las steering rules a tu gusto |
| Pensado para equipos | Sí, dentro de Kiro | Sí, agnóstico de plataforma |
Desde AI-DLC 2.x, cuando configuras el harness kiro-ide, Kiro muestra un agent picker en el panel de chat. Elige aidlc en vez del agente default. Esto evita que Kiro Specs y AI-DLC compitan por el control del workflow.
Requisitos: Kiro IDE >= 1.1.70 o Kiro CLI >= 2.24.1 (engine v3). Si tienes versiones anteriores, usa el harness kiro en vez de kiro-ide.