- Un entorno de desarrollo integrado que amplifica la productividad mediante agentes de IA especializados, acumulación continua de conocimiento y flujos de trabajo automatizados que ejecutan metodologías complejas
- El objetivo es ofrecer patrones probados y flujos de trabajo especializados para comenzar cada sesión sin reinicialización y crear soluciones complejas de forma confiable
- Herramientas y sistemas principales
- Más de 20 agentes especializados: ofrece agentes expertos por tarea para arquitectura, depuración, seguridad y más
- Desarrollo central: zen-architect (diseño simple), modular-builder (cumplimiento de principios modulares), bug-hunterr (depuración sistemática), test-coverage (pruebas integrales), api-contract-designer (diseño limpio de API)
- Análisis y optimización: security-guardian (análisis de seguridad), performance-optimizer (perfilado de rendimiento), database-architect (diseño y optimización de bases de datos), integration-specialist (integración con servicios externos)
- Conocimiento e insights: insight-synthesizer (descubre conexiones ocultas), knowledge-archaeologist (rastrea la evolución de ideas), concept-extractor (extrae conocimiento de documentos), ambiguity-guardian
- Meta y soporte: subagent-architect (creación de nuevos agentes), post-task-cleanup (limpieza del codebase), content-researcher (investigación mediante recopilación de contenido)
- Contexto precargado: patrones y filosofía integrados en el entorno para minimizar el costo de arranque inicial
- Sistema de worktrees en paralelo: ayuda a construir y probar varios enfoques al mismo tiempo para elegir la mejor solución
- Configura worktrees para experimentación simultánea con
make worktree feature-jwt, make worktree feature-oauth
- Con
make worktree-list, make worktree-rm <name> puedes comparar y luego eliminar lo que no necesites para mantener todo ordenado
- Sistema de extracción de conocimiento: extrae conceptos, relaciones y patrones de documentos y los convierte en conocimiento consultable
- Con
make knowledge-update extrae de los documentos conceptos, relaciones y patrones para construir conocimiento acumulado
- Con
make knowledge-query Q="…", make knowledge-graph-viz permite consultas y visualización en grafo
- Preservación del historial de conversación: nunca pierde el contexto. Exporta automáticamente antes de compactar para restaurar todo el contexto de la conversación
- Soporta búsqueda, restauración y listado mediante
/transcripts y comandos make transcript-*
- Herramientas de automatización: automatizan controles de calidad y cumplimiento de patrones para garantizar consistencia
- Fácil de instalar en macOS y Ubuntu/WSL
- Se puede usar a través de Claude Code (en proyectos existentes, nuevos o en el propio proyecto Amplifier)
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