P2604 - Plan de Acción: Estudio de Fricción IA (Antigravity) y Mejora Continua

Objetivo

Analizar los patrones de uso, toma de decisiones y errores de flujo detectados en conversaciones recientes con IA (Antigravity, específicamente ayer). Problema central: La IA repite ciclos de exploración innecesarios (ej. "no estoy seguro de cómo empezar a buscar contraseñas") lo cual genera fricción. Meta: Diseñar e instrumentar soluciones y directivas que provean el conocimiento/contexto base requerido desde el arranque, propiciando que los pasos de intervención/exploración previa de la IA “tiendan a cero” (más velocidad, menos gasto computacional y asertividad inmediata).

Fases

Fase 1: Diagnóstico de la Conversación

Extraer y revisar logs de thought y llamadas a herramientas (tools calls) de ayer.
Clasificar las vacilaciones de la IA (Listado de directorios repetitivos, dudas sobre secretos y bóvedas, etc).
Auditoría de adn/triggers.yml: Identificado como OBSOLETO (sistema deshabilitado, lógica pre-migración DB).
Cuantificar los "saltos" y comandos ejecutados que se hubiesen evitado con contexto.

Fase 2: Diseño de Puntos de Mejora al Ecosistema ADN

Migrar lógica de triggers.yml a DB Hooks/Ruby para automatizar sincronizaciones manuales.
Integrar solución para acceso rápido a bóveda de contraseñas (candados) en CLI principal (adn candados).
Estandarizar cómo la IA obtiene la topología de la red sin usar herramientas exploratorias innecesarias (- ej: proveer el manifiesto explícitamente).
Actualizar el canon (05_ia.md u otros) de acuerdo con el principio de Menos es Más.

Fase 3: Implementación y Validación

Implementar cambios en las normas y scripts de arranque.
Testear con nuevas peticiones y comparar la métrica de tool calls utilizados para tareas análogas. (IA) Validado con adn network vs exploración manual.

📊 Progreso

Fase 1:  ██████████ 100%  Diagnóstico de la Conversación
Fase 2:  ██████████ 100%  Puntos de Mejora Ecosistema
Fase 3:  ██████████ 100%  Implementación y Validación

💡 Lecciones Aprendidas (IA Antigravity)

Contexto es Eficiencia: El uso de herramientas centralizadas (network, candados) reduce los tool calls de 5-6 a 1 para obtención de identidad.
Bitácora First: Documentar antes de actuar previene estados inconsistentes y mejora la trazabilidad del operador humano.

📝 Registro de Hallazgos (Log 18/03 - 19/03)

Gestión de Secretos (COMPLETO): Migración de adn/tools/seguridad a adn/tools/candados e integración directa en orquestador.
Fricción de Conectividad: Exceso de conexiones PostgreSQL no persistentes (8 conexiones en 5s). Causa: Herramientas db cierran sesión en cada comando.
Automatización Muerta: adn/triggers.yml está deshabilitado. La IA hace manualmente la propagación de datos que el sistema debería automatizar (ej. Bitácora ↔ Proyectos).
Ambigüedad de Comandos: Errores recurrentes en subcomandos de db por sintaxis inconsistente.

3.2 KiB Raw Blame History