El problema
Los agentes y equipos pierden calidad cuando las decisiones, las especificaciones y el estado real del código viven en lugares separados. El objetivo fue construir una capa de ingeniería que mantuviera esas piezas conectadas y permitiera detectar cuándo la implementación se alejaba del contexto acordado.
La solución
Flow Engineering organiza el trabajo como un flujo explícito. Una máquina de estados gobierna el avance, los snapshots deterministas hacen comparables las ejecuciones y la detección de drift señala divergencias. La CLI es la interfaz principal; MCP amplía la integración sin convertirse en una dependencia obligatoria.
Decisiones de arquitectura
- Núcleo antes que interfaz: la lógica de estado y verificación no depende de MCP.
- Resultados reproducibles: los snapshots deterministas reducen ambigüedad al comparar ejecuciones.
- Memoria con límites: el bridge de Engram conserva contexto, mientras el registro de prompts hace explícitas las instrucciones que gobiernan cada operación.
- Calidad como gate: tipado, lint, seguridad, tests y cobertura se validan en CI para dos versiones de Python.
Qué demuestra
Este proyecto demuestra diseño de sistemas, tooling para desarrolladores y disciplina operativa. No se presenta como un caso de éxito comercial: la evidencia disponible corresponde a la estructura y verificación del propio repositorio.