Software: Crea tu primer proyecto de software con IA

Paso a paso

1. Crea y entra en la carpeta de tu proyecto nuevo (en la terminal).
   Qué deberías ver: estás dentro de una carpeta vacía, lista para empezar.

   mkdir mi-proyecto && cd mi-proyecto

2. Dile a tu asistente qué vas a construir y que lo inicialice desde cero.
   Qué deberías ver: te hace un par de preguntas, crea la estructura inicial (git incluido) y el primer archivo que ya funciona.

   Quiero empezar un proyecto de software desde cero en esta carpeta vacía. Pregúntame qué quiero construir, inicialízalo con git y créame el primer archivo mínimo que ya corra.

3. Prepara el contexto del proyecto con SP-LLMGraph.
   Qué deberías ver: un resumen corto que cita archivos reales, con ~97% menos tokens que leerlo entero.

   Prepara el contexto de este proyecto con SP-LLMGraph (llmgraph context prepare) y resúmeme en 5 líneas qué hace y cómo está organizado.

4. Pídele un cambio pequeño y concreto (tu primera funcionalidad).
   Qué deberías ver: te propone el código del cambio, sin aplicarlo todavía.

   Agrega una primera funcionalidad pequeña y útil a este proyecto. Muéstrame el cambio propuesto antes de aplicarlo.

5. Antes de aplicar, pídele que liste los cambios pendientes y te muestre el detalle.
   Qué deberías ver: la lista de cambios detectados en tu sesión y el detalle del que acabas de pedir, con «Approval required: yes».

   Lista los cambios pendientes en SP-DevControl para esta sesión y muéstrame el detalle del más reciente, con el contexto que adjunta LLMGraph.

6. Si te convence, apruébalo; si no, recházalo.
   Qué deberías ver: se aplica (o se revierte) y queda registrado en la auditoría — tú tuviste la última palabra.

   Aprueba el cambio en SP-DevControl si es correcto; si no, recházalo y dime por qué.

Al terminar: ✓ Pasaste de una carpeta vacía a un cambio real, con contexto trazable y control humano.

Prompt de arranque para tu asistente

Prepara primero el contexto con SP-LLMGraph para este proyecto. Si SP-LocalTokens esta disponible, usa modelos locales para tareas acotadas y reporta el ahorro medido. Guia el siguiente paso con SP-DevSteps. Cuando propongas cambios de codigo, revisalos con SP-DevControl y dime que debo aprobar antes de aplicarlos.

Herramientas recomendadas

• ours
• third

Fuentes y recursos abiertos

• awesome-claude-code-subagents · core-dev — subagentes de desarrollo (backend, frontend, fullstack…)
• wshobson/agents — 83 subagentes production-ready para Claude Code
• OpenAI Cookbook — guías y prompts oficiales de OpenAI (.md)
• Anthropic Cookbook — prompts oficiales de Anthropic — ya integrada por defecto
• modelcontextprotocol/servers — servidores MCP oficiales: git, filesystem, fetch…