AI-DLC Workflows 2.4 · Blueprint v3

AI-Driven
Development Lifecycle

Una metodología de código abierto de AWS Labs que da a los agentes de codificación de IA un proceso de entrega disciplinado — artefactos definidos, agentes asignados y una puerta de verificación en cada límite de fase.

32
Etapas
11
Agentes de dominio
9
Alcances
4
Harnesses
⓪ 3 etapas
Inicialización
inicializa workspace y estado
① 7 etapas
Ideación
valida intención, define alcance
② 8 etapas
Concepción
requisitos, arquitectura, plan
③ 7 etapas
Construcción
diseña, implementa, prueba
④ 7 etapas
Operación
despliega, observa, optimiza

Cómo funciona

En lugar de dejar que un modelo genere código de una sola vez, AI-DLC divide la entrega en cinco fases. Cada etapa declara sus entradas, sus salidas y el agente que la lidera, y cada límite de fase está protegido por una puerta.

Una CLI como Claude Code o Kiro ya es un harness para el modelo. AI-DLC construye un segundo harness encima: un motor de metodología que conduce el modelo por un proceso controlado y auditable.

Proceso

Todo el grafo de etapas como una única espina, con entradas, salidas y reglas de puerta.

Harness

El trabajo, la mente, la máquina y los controles y verbos que la comandan.

Artefactos

Los 57 artefactos con plantillas, ejemplos comentados y linaje.