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fit-boilerplate-wox/skill/fit-wxo-bootstrap/SKILL.md
Felipe Arentsen b089c2ef18
Some checks failed
CI — Lint + Evals / lint (push) Has been cancelled
CI — Lint + Evals / smoke (push) Has been cancelled
feat: v1 — boilerplate WxO + web
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>
2026-05-16 14:59:44 +00:00

169 lines
6.7 KiB
Markdown

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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.
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# 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