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🚀 Acabo de publicar la versión 3.0.0 de dbv-specs-ops, un framework gratuito y de código abierto para trabajar con asistentes de IA de programación de forma más ordenada. La actualización ha sido hecha después de una revisión junto con el nuevo Gemini 4 Argon y Claude Sonnet 5.5.
La idea es sencilla: antes de que la IA escriba código, se define qué hay que hacer, se planifica, se construye, se prueba y se revisa. Todo queda por escrito en el propio proyecto, para que no se pierda el contexto entre sesiones.
Puedes empezar a usarlo ya en tu próximo proyecto, dentro de tu entorno de desarrollo favorito, de una forma tan sencilla como decirle la siguiente frase:
«Quiero crear un proyecto utilizando el framework dbv-specs-ops que puedes encontrar en github.com/davidbuenov»
Se descarga el framework, se prepara y te propone la configuración inicial para que la confirmes.
Novedades de la 3.0.0:
✅ Requisitos con identificador (REQ-01, REQ-02…). El código y los tests los citan con una etiqueta @spec, y un script avisa de los que se quedan sin implementar o sin test.
✅ Un linter propio, solo con Python estándar y sin dependencias: comprueba la regla de un único return por función (en Python), el plan y esa trazabilidad. Con --changed solo mira lo que has tocado, para no llenar de avisos un proyecto ya existente.
✅ Revisión adversarial del plan: la IA tiene que citar su evidencia y autoevaluar su confianza en casos límite, seguridad y concurrencia. Si no está segura de algo, se detiene y te lo pregunta.
✅ Un protocolo para que la memoria del proyecto no crezca sin control, y contratos de alcance para trabajar con varias sesiones de IA en paralelo.
✅ Soporte del estándar abierto AGENTS.md, además de los ficheros para Claude Code, Gemini CLI, Copilot y Windsurf.
✅ Los proyectos que ya usan versiones anteriores se actualizan sin tocar su especificación ni su código.
Para esta versión se han hecho pruebas completas con Claude Code. Desde la frase de inicio mostrada anteriormente hasta una especificación con requisitos numerados, un plan revisado, código etiquetado y tests pasando; y actualizando un proyecto de la versión anterior. Los ficheros para otros asistentes están, pero mis pruebas completas han sido con Claude Code.
Y una limitación honesta: buena parte son instrucciones que la IA debe seguir, y puede no seguirlas siempre. Por eso intento añadir comprobaciones automáticas donde se puede.
Lo que si es cierto es que cada proyecto que desarrollo desde hace varios meses lo hago utilizando el framework y me da muy buenos resultados.
Es libre (MIT). Si lo pruebas, me encantará saber qué falla y qué echas de menos.
🔗 https://lnkd.in/eP52xC-C
Además he estrenado Gemini 4 para analizara la versión 2.9.0 completa, me hiciera sugerencias de mejora y me genere este video de presentación.
#InteligenciaArtificial #DesarrolloDeSoftware #OpenSource
La idea es sencilla: antes de que la IA escriba código, se define qué hay que hacer, se planifica, se construye, se prueba y se revisa. Todo queda por escrito en el propio proyecto, para que no se pierda el contexto entre sesiones.
Puedes empezar a usarlo ya en tu próximo proyecto, dentro de tu entorno de desarrollo favorito, de una forma tan sencilla como decirle la siguiente frase:
«Quiero crear un proyecto utilizando el framework dbv-specs-ops que puedes encontrar en github.com/davidbuenov»
Se descarga el framework, se prepara y te propone la configuración inicial para que la confirmes.
Novedades de la 3.0.0:
✅ Requisitos con identificador (REQ-01, REQ-02…). El código y los tests los citan con una etiqueta @spec, y un script avisa de los que se quedan sin implementar o sin test.
✅ Un linter propio, solo con Python estándar y sin dependencias: comprueba la regla de un único return por función (en Python), el plan y esa trazabilidad. Con --changed solo mira lo que has tocado, para no llenar de avisos un proyecto ya existente.
✅ Revisión adversarial del plan: la IA tiene que citar su evidencia y autoevaluar su confianza en casos límite, seguridad y concurrencia. Si no está segura de algo, se detiene y te lo pregunta.
✅ Un protocolo para que la memoria del proyecto no crezca sin control, y contratos de alcance para trabajar con varias sesiones de IA en paralelo.
✅ Soporte del estándar abierto AGENTS.md, además de los ficheros para Claude Code, Gemini CLI, Copilot y Windsurf.
✅ Los proyectos que ya usan versiones anteriores se actualizan sin tocar su especificación ni su código.
Para esta versión se han hecho pruebas completas con Claude Code. Desde la frase de inicio mostrada anteriormente hasta una especificación con requisitos numerados, un plan revisado, código etiquetado y tests pasando; y actualizando un proyecto de la versión anterior. Los ficheros para otros asistentes están, pero mis pruebas completas han sido con Claude Code.
Y una limitación honesta: buena parte son instrucciones que la IA debe seguir, y puede no seguirlas siempre. Por eso intento añadir comprobaciones automáticas donde se puede.
Lo que si es cierto es que cada proyecto que desarrollo desde hace varios meses lo hago utilizando el framework y me da muy buenos resultados.
Es libre (MIT). Si lo pruebas, me encantará saber qué falla y qué echas de menos.
🔗 https://lnkd.in/eP52xC-C
Además he estrenado Gemini 4 para analizara la versión 2.9.0 completa, me hiciera sugerencias de mejora y me genere este video de presentación.
#InteligenciaArtificial #DesarrolloDeSoftware #OpenSource
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