feat: v1 — boilerplate WxO + web
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Boilerplate completo para construir soluciones agénticas sobre IBM
watsonx Orchestrate (ADK 2.x) con una capa web encima.

Destilado de cotemar-poc-n1 y dun-casos-prueba. Incluye:

- 11 docs (best practices, architecture patterns, ADK cheatsheet,
  observability, tool authoring, deployment, RUNBOOK, DEPLOY_TO_NEW_WOX,
  known-issues con 16 errores reales y fix, eval strategy, INDEX)
- 13 templates WxO (orchestrator/specialist/single-meta agents,
  3 connections, KB + runbook, observable_tool decorator, coercion
  helpers, Python tools, OpenAPI spec, backend filter endpoint, webhook
  validator HMAC, MCP connection)
- 6 scripts (deploy idempotente con fallback ADK, undeploy, reset,
  check-adk-version, new-specialist scaffold, eval-agents runner)
- 4 eval pieces (linter de best practices, runner, smoke-test, direct
  backend probe) + scenario templates
- 8 subagentes Claude (.claude/agents/) — wxo-architect, wxo-agent-author,
  wxo-tool-author, runbook-author, mock-builder, backend-tool-builder,
  eval-author, web-layer-builder
- Skill bundle fit-wxo-bootstrap/ (SKILL.md + 3 templates) listo para
  copiar a ~/.claude/skills/
- Web layer default FastAPI+HTMX con vista timeline observable + endpoint
  receptor de trazas
- Docker compose Coolify-ready (healthcheck wget -qO-, sin labels Traefik,
  network split internal:true)
- CI Gitea workflow con lint + smoke

Best practices enforced por evals/lint_wxo_yaml.py:
- A1: máx 10 tools por agente
- A3: orchestrator sin tools de remediación
- A6: agente sin propósito (react sin tools ni KB)
- T1: @observable_tool obligatorio, no @tool directo
- T3: _compat shim inline en tools.py
- D1: docker-compose sin wget --spider
- I-005: OpenAPI con description per-operation
- I-009: sin labels Traefik manuales

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Felipe Arentsen
2026-05-16 14:59:44 +00:00
commit b089c2ef18
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View File

@@ -0,0 +1,168 @@
---
name: fit-wxo-bootstrap
description: Genera una solución completa basada en fit-boilerplate-wox para un cliente o caso de uso nuevo. Conversa para entender el caso, decide la topología WxO (cuántos agentes, qué dominios, qué tipo de tools, qué stack web), y dispara subagentes Claude en paralelo que escriben agentes, tools, runbooks, mocks, evals y la capa web. Triggers — usá este skill cuando el usuario diga "quiero arrancar una solución WxO nueva", "armá un proyecto desde el boilerplate", "necesito generar agentes para [cliente]", "bootstrap WxO", "fit-boilerplate", o cualquier variación de bootstrappear una solución agéntica sobre watsonx Orchestrate.
---
# fit-wxo-bootstrap
Skill conversacional para arrancar una nueva solución agéntica sobre
**watsonx Orchestrate (ADK 2.x)** usando `fit-boilerplate-wox` como base.
Es el complemento del boilerplate: el repo trae las plantillas y subagentes,
y esta skill orquesta la conversación con el usuario y el lanzamiento
paralelo de subagentes para construir la solución.
## Cuándo se invoca
- "Quiero arrancar una solución WxO nueva para [cliente]"
- "Bootstrap el boilerplate para [caso de uso]"
- "Armá los agentes para [descripción]"
- "Necesito generar el esqueleto WxO para [cliente]"
## Flujo de la skill
### Fase 1 — Entender el caso
Pregunto al usuario:
1. **¿Qué cliente / caso de uso?**
- Si es un cliente FIT existente, sugerirle usar las skills hermanas
`prep-reunion` o `consulta-fichas` para traer contexto.
- Si es un caso de uso ya conocido, capturar el contexto en una nota.
2. **¿Tenés contexto adicional para compartir?** (transcripción, email,
licitación, dibujo de arquitectura, etc.)
- Si sí, leerlo y resumirlo.
- Si no, seguir.
3. **Dominios identificados** — listar los que YO veo y pedir confirmación.
### Fase 2 — Decidir topología (con `wxo-architect`)
Llamar al subagente `wxo-architect` (de `.claude/agents/wxo-architect.md`
del boilerplate) pasándole la descripción del caso. Recibir su propuesta
de:
- Topología (Single / Multi-Specialist / Meta-Tool / Multi-Capa)
- Agentes con nombre + tools + KB sí/no + collaborators
- Tipo de tools por dominio (Python / OpenAPI / MCP)
- Stack web sugerido
- Runbooks a escribir
- Evals scenarios mínimos
**Mostrarle al usuario la propuesta completa** y pedir confirmación o
ajustes. Iterar hasta que apruebe.
### Fase 3 — Clonar el boilerplate
```bash
git clone https://gitea.fitlabs.dev/farentsen/fit-boilerplate-wox.git <cliente>
cd <cliente>
rm -rf .git && git init
```
Personalizar:
- `README.md` con el nombre del cliente / caso
- `.env.example` con los placeholders correctos
- Borrar las plantillas REPLACE_* que NO se van a usar
### Fase 4 — Dispatch paralelo de subagentes
Lanzar EN UN SOLO MENSAJE (paralelo) los subagentes que correspondan
según la topología aprobada:
- **1 instancia de `wxo-agent-author`** por cada agente (orchestrator + N specialists)
- **1 instancia de `wxo-tool-author`** por cada dominio (con type Python/OpenAPI/MCP según corresponda)
- **1 instancia de `runbook-author`** por cada runbook
- **1 instancia de `mock-builder`** por cada sistema externo a mockear
- **1 instancia de `backend-tool-builder`** si la solución tiene backend propio
- **1 instancia de `eval-author`** por cada scenario de eval planificado
- **1 instancia de `web-layer-builder`** para la capa web (modo A o B según se decidió)
Cada subagente devuelve el archivo correspondiente. Mientras corren,
informar al usuario el progreso.
### Fase 5 — Validación
Una vez que todos terminaron:
1. Correr `python3 evals/lint_wxo_yaml.py` — debe pasar
2. Correr `./scripts/check-adk-version.sh`
3. Revisar visualmente la estructura final con `tree -L 3`
4. Mostrar al usuario lo que se generó
### Fase 6 — Recomendaciones finales
Invocar `claude-code-setup:claude-automation-recommender` sobre el repo
recién generado para sugerir hooks y agentes extra específicos del proyecto.
Si hay cambios significativos, invocar `code-review:code-review` antes
del commit inicial.
### Fase 7 — Commit inicial + instrucciones de deploy
```bash
git add . && git commit -m "feat: bootstrap from fit-boilerplate-wox
Cliente: <X>
Topología: <Y>
Agentes: <lista>
Generado con fit-wxo-bootstrap skill."
```
Mostrar al usuario los **pasos manuales restantes**:
1. `cp .env.example .env` y rellenar
2. `python3.12 -m venv .venv-wxo && source .venv-wxo/bin/activate`
3. `pip install ibm-watsonx-orchestrate==2.1.0`
4. `orchestrate env add ... && orchestrate env activate ...`
5. `./scripts/deploy-wxo.sh`
6. Capturar IDs del orchestrator (live env)
7. Pegar IDs en `web/.../index.html` + `.env`
8. WxO Console → Embed Security OFF
9. `./evals/smoke-test.sh`
## Buenas prácticas que la skill enforce
Heredadas de `docs/wxo-best-practices.md` del boilerplate:
1. **Máx 10 tools por agente.** Si la propuesta del `wxo-architect`
tiene un agente con >10 tools, parar y pedir split.
2. **Domain specialists, no todistas.** Si veo agentes que mezclan
dominios, separar.
3. **Orchestrator nunca remedia.** Tools del orchestrator: solo ticketing
+ escalación.
4. **KB es opcional.** No forzar KB en agentes API-driven.
5. **Conexiones en draft Y live.**
6. **OpenAPI con description + security per-op.**
7. **Tools observables por default** (`@observable_tool`, no `@tool` directo).
8. **Coerción Pydantic** en todo input model.
## Skills hermanas que esta skill puede invocar
- `prep-reunion` — si el cliente ya existe en Outline/HubSpot
- `consulta-fichas` — para traer experiencia previa con tecnologías similares
- `fit-analisis-inicial` — si vale la pena armar un deck cliente-facing antes de codear
- `claude-code-setup:claude-automation-recommender` — sugerir automations al final
- `code-review:code-review` — review del esqueleto generado
- `feature-dev:feature-dev` — para agregar features después del bootstrap
## Templates incluidos en la skill
Ver `templates/` en este directorio:
- `templates/conversation-guide.md` — ejemplo de cómo guiar la conversación
- `templates/architect-prompt-template.md` — qué pasarle al subagente architect
- `templates/parallel-dispatch.md` — cómo lanzar todos los subagentes en paralelo
## Cuando NO usar esta skill
- Si el usuario quiere modificar una solución existente → usar `feature-dev`
- Si el usuario quiere debuggear un problema → usar `general-purpose` + `docs/known-issues.md`
- Si el usuario quiere review de código → usar `code-review`
## Output esperado
Al terminar, el usuario tiene:
- Un repo local `<cliente>/` listo para commitear a Gitea
- Todos los YAMLs, tools, runbooks, mocks, evals, web generados
- Pasos manuales de deploy claramente listados
- Un agente orquestador + N especialistas listos para `orchestrate ... import`
- Un linter que ya pasa

View File

@@ -0,0 +1,56 @@
# Prompt template — invocar el subagente `wxo-architect`
Cuando llamás al subagente `wxo-architect` (definido en `.claude/agents/wxo-architect.md`
del boilerplate clonado), usá este formato:
```
Sos el wxo-architect. Necesito que decidas la topología WxO para esta solución:
CASO DE USO:
[descripción completa de lo que el usuario te contó]
CLIENTE: [nombre]
CONTEXTO ADICIONAL:
[transcripción, RFP, email, etc. — pegar literal]
DOMINIOS IDENTIFICADOS POR EL USUARIO:
1. [dominio 1]
2. [dominio 2]
...
SISTEMAS EXTERNOS:
- [sistema A]: [tipo: mock | backend propio | SaaS con MCP | API existente]
- [sistema B]: ...
STACK WEB ELEGIDO: [FastAPI+HTMX | FastAPI+React]
OUTPUT:
Devolveme un documento markdown con todas las secciones del template de tu agente:
1. Resumen del caso
2. Dominios
3. Topología propuesta (Single | Multi-Specialist | Meta-Tool | Multi-Capa)
4. Agentes detallados (nombre, propósito, tools, KB, collaborators)
5. Tipo de tools por dominio
6. Sistemas externos y cómo se integran
7. Web layer
8. Runbooks a escribir
9. Evals scenarios mínimos
10. Riesgos / decisiones abiertas
APLICÁ ESTRICTAMENTE las reglas de docs/wxo-best-practices.md:
- Máx 10 tools por agente
- Domain specialists, no todistas
- Orchestrator nunca remedia
- KB opcional
- Patrón meta-tool si el flujo es lineal
```
## Iteración
Cuando el `wxo-architect` devuelva su propuesta:
1. Leelo entero
2. Mostrale al usuario
3. Pediles confirmación O ajustes
4. Si hay ajustes, volvés a invocar `wxo-architect` con los cambios
5. Cuando el usuario aprueba, pasamos a la Fase 4 (dispatch paralelo)

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@@ -0,0 +1,73 @@
# Guía conversacional
Cómo guiar la conversación con el usuario en la Fase 1 de la skill.
## Apertura
> "Genial, vamos a arrancar una solución WxO nueva. Primero necesito
> entender el caso. ¿Para qué cliente o caso de uso es?"
## Preguntas en cascada
### 1. Cliente / Caso
- **Si menciona un cliente FIT existente:**
> "¿Querés que traiga contexto de la ficha del cliente en Outline y
> deals activos de HubSpot? Puedo invocar la skill `consulta-fichas`."
- **Si menciona un caso de uso técnico ("mesa N1", "QA testing", etc.):**
> "Ok, ¿es similar a alguno que hayamos hecho? (Cotemar = mesa N1, Dun
> = QA copilot). Si tenés transcripción, email, RFP o diagrama, mandalo."
- **Si es vago:**
> "Para diseñar la arquitectura necesito saber: (a) qué le pide el usuario
> al agente, (b) qué sistemas externos necesita tocar, (c) qué procedimiento
> debe seguir. Si tenés un caso concreto, contámelo paso a paso."
### 2. Dominios
Después de oír el caso, decir lo que vos VES:
> "Por lo que me contás identifico estos dominios:
> 1. **[X]** — porque mencionaste [evidencia]
> 2. **[Y]** — porque [evidencia]
>
> ¿Falta alguno? ¿Alguno sobra?"
### 3. Sistemas externos
> "Qué sistemas tocaría cada dominio?
> - ¿Son sistemas reales (AD, ServiceNow, SAP, Dynatrace) que ya existen?
> - ¿O vamos a mockear todo para un PoC?
> - ¿Hay backend propio que ya tenemos que extender?"
### 4. Stack web
> "Para la capa web hay dos happy-paths:
> - **FastAPI + HTMX (SSR)** — perfecto para demos, control planes, paneles operativos
> - **FastAPI + React + Vite** — para apps productivas con varios usuarios
>
> ¿Cuál te encaja?"
### 5. Confirmación
Antes de empezar a generar:
> "Resumiendo:
> - Cliente: X
> - Topología: 1 orchestrator + N specialists
> - Agentes: [lista con nombres]
> - Tools: [Python para mocks, OpenAPI para backend Y]
> - Web: HTMX
> - Runbooks: [lista]
>
> ¿Avanzo con esto? ¿Querés cambiar algo?"
## Cuándo NO seguir
Detenerse y pedir más contexto si:
- No queda claro qué le pide el usuario al agente
- No queda claro qué sistemas externos hay
- La topología propuesta tiene un agente con >10 tools (split)
- El orchestrator necesitaría tools de remediación (rediseñar)
- Hay >5 dominios y el usuario no quiere multi-capa (advertir consecuencias)

View File

@@ -0,0 +1,171 @@
# Dispatch paralelo de subagentes
Cuando la topología está aprobada (Fase 4), lanzá TODOS los subagentes
en paralelo (un único mensaje con múltiples `Agent` tool calls).
## Patrón
```
Voy a lanzar N subagentes en paralelo para construir toda la solución.
Cada uno escribe su pieza. Esto va a tomar 2-5 minutos.
```
Luego invocá EN UN SOLO MENSAJE algo así:
```python
# Pseudocódigo — el agente principal hace múltiples llamadas Agent() en paralelo
# Por cada agente WxO en la topología:
for agent in topology.agents:
Agent(
description=f"Write WxO agent YAML for {agent.name}",
subagent_type="wxo-agent-author",
prompt=f"""
Escribí el agent.yaml de WxO para:
role: {agent.role}
name: {agent.name}
display_name: "{agent.display_name}"
description: {agent.description}
domain: {agent.domain}
tools: {agent.tools}
collaborators: {agent.collaborators}
knowledge_base: {agent.kb or "none"}
client_name: {client}
business_context: {agent.business_context}
escalation_table: {agent.escalation_table or "none"}
examples: {agent.examples}
Guardalo en wxo/agents/{agent.name}.agent.yaml
Aplicá todas las reglas de docs/wxo-best-practices.md.
"""
)
# Por cada dominio (tools):
for domain in topology.domains:
Agent(
description=f"Write tool wrappers for {domain.name}",
subagent_type="wxo-tool-author",
prompt=f"""
Escribí los tool wrappers para el dominio {domain.name}.
type: {domain.tool_type}
tools: {domain.tools}
external_system: {domain.external_system}
Aplicá:
- @observable_tool (regla T1)
- Coerción Pydantic (issue I-003)
- BASE_URL del env (regla T4)
- Compat shim inline si es Python (issue I-010)
"""
)
# Por cada runbook:
for rb in topology.runbooks:
Agent(
description=f"Write runbook {rb.id}",
subagent_type="runbook-author",
prompt=f"""
Escribí el runbook {rb.id}{rb.title}.
domain: {rb.domain}
trigger_description: {rb.trigger}
preconditions: {rb.preconditions}
steps: {rb.steps}
success_criteria: {rb.success}
escalation_table: {rb.escalation or "none"}
Guardalo en wxo/knowledge_base/runbooks/runbook-{rb.id}-{rb.slug}.txt
"""
)
# Por cada sistema externo a mockear:
for sys in topology.mocks:
Agent(
description=f"Build mock for {sys.name}",
subagent_type="mock-builder",
prompt=f"""
Construí el mock FastAPI para {sys.name}.
endpoints: {sys.endpoints}
seed_data: {sys.seed_data}
behaviors: {sys.behaviors}
"""
)
# Por cada scenario de eval:
for scn in topology.evals:
Agent(
description=f"Write eval scenario {scn.name}",
subagent_type="eval-author",
prompt=f"""
Escribí el eval scenario para {scn.agent}.
scenario_type: {scn.type}
runbook_id: {scn.runbook_id}
business_input: "{scn.input}"
expected_tool_calls_in_order: {scn.tool_calls}
expected_response_tokens: {scn.response_tokens}
expected_final_state: {scn.final_state}
forbidden_tool_calls: {scn.forbidden or []}
"""
)
# Web layer:
Agent(
description="Build web layer",
subagent_type="web-layer-builder",
prompt=f"""
Construí la capa web para {client}.
mode: {topology.web_stack} # A o B
landing: {topology.landing}
trace_view: {topology.trace_view}
"""
)
# Si hay backend propio:
if topology.has_backend:
Agent(
description="Build FastAPI backend with OpenAPI tools",
subagent_type="backend-tool-builder",
prompt=f"""
Construí el backend FastAPI para {client}.
endpoints: {topology.backend.endpoints}
db_schema: {topology.backend.schema}
audit_events: {topology.backend.audit_events}
"""
)
```
## Mientras corren
Mostrar al usuario:
```
🚀 Lanzados 12 subagentes en paralelo:
✓ wxo-agent-author (orchestrator)
✓ wxo-agent-author (specialist_ad)
✓ wxo-agent-author (specialist_ops)
✓ wxo-tool-author (ad)
✓ wxo-tool-author (ops)
✓ runbook-author (RB-01)
✓ runbook-author (RB-02)
✓ mock-builder (ad_mock)
✓ mock-builder (ops_mock)
✓ eval-author (scenario_reset)
✓ eval-author (scenario_restart)
✓ web-layer-builder
Esperando resultados...
```
## Cuando todos terminan
1. Listar archivos generados (`find <cliente>/ -newer .git -type f`)
2. Correr lint:
```bash
python3 evals/lint_wxo_yaml.py
```
3. Si hay errores, decidir si re-ejecutar el subagente que falló o pedir
ajustes manuales
4. Mostrar al usuario un `tree -L 3` de lo que quedó
5. Pasar a Fase 6 (recomendaciones)