Gala Calero
Caso real
En producción

Cómo gobierno una flota de agentes de IA en el repo de mi propio producto

TheFittClub —203K de audiencia, 114 clientas de pago, $30.973 en ingresos— lo construí y lo llevé al mercado en solitario. Ahora reconstruyo su plataforma así: no es vibe-coding, es un sistema con contratos, puertas de seguridad y una revisión humana que nunca se salta.

Rol
Ingeniería en solitario
Tracción
203K · 114 clientas
Stack
React Router v7 · Drizzle · Cloudflare
Estado
En producción
El problema

La IA es rápida, incansable y, sin un marco, también rápida e incansable rompiendo cosas. Lo que importa no es el prompt: es el sistema alrededor del agente.

El sistema

Cuatro capas que hacen que la autonomía sea segura.

01

El estado vive en los archivos

Cada trabajo es un ticket; la carpeta donde vive es su estado. Nada se cierra sin un «teatro» de QA que lo demuestra. 229 cerrados así a día de hoy.

02

Puerta de seguridad binaria

Antes de tocar nada: agent-ok o human-required. Auth, pagos, base de datos, secretos → siempre humano. No hay zona gris.

03

El agente nunca hace merge

Implementa, abre una PR y se detiene. Reviso y mergeo yo. Si algo se degrada, lo veo como «una PR que rechazo», nunca como código malo en producción.

04

Un test que vigila si la IA se degrada

Casos de oro congelados: al cambiar las reglas del agente, re-resuelve esos casos y compruebo que sus tests siguen pasando. Regresión, pero del comportamiento del agente.

La parte honesta
Resultado
188
tests en cinco capas protegen cada cambio antes de que lo apruebe
0
merges de agente — solo PRs que yo apruebo
4
capas de gobierno: contrato · puerta · PR · test de regresión
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