Guía Rápida — Architect CLI
Instalación, configuración mínima y los comandos más útiles para el día a día.
Instalación
git clone -b main --single-branch https://github.com/Diego303/architect-cli.git
cd architect-cli && pip install -e .
# Verificar
architect --version
Configuración mínima
API key directa (OpenAI, Anthropic, etc.)
export LITELLM_API_KEY="sk-..."
Con LiteLLM Proxy (equipos)
Crea un config.yaml:
llm:
mode: proxy
model: gpt-4o
api_base: http://litellm-proxy:8000
api_key_env: LITELLM_API_KEY
prompt_caching: true
architect run "tu tarea" -c config.yaml
Cambiar modelo sin config
# Via env var
export ARCHITECT_MODEL="claude-sonnet-4-6"
# O via flag
architect run "..." --model gpt-4o-mini
Agentes disponibles
| Agente | Qué hace | Modifica archivos |
|---|---|---|
build | Implementa código (default) | Sí |
plan | Analiza y planifica sin tocar nada | No |
review | Revisa código y da feedback | No |
resume | Resume y sintetiza información | No |
architect run "..." -a plan # Solo planificar
architect run "..." -a review # Solo revisar
architect run "..." # build por defecto
Ejemplos de uso
Desarrollo con feedback visual (modo interactivo)
El modo por defecto: streaming + logs humanos en stderr. El agente pide confirmación antes de escribir archivos.
architect run "añade validación de email a user.py con tests"
Verás en tiempo real lo que hace el agente:
─── architect · build · gpt-4o ─────────────────
🔄 Step 1 — Llamada al LLM
🔧 search_code("email.*valid", file_pattern="*.py")
🔧 read_file("src/user.py")
🔄 Step 2 — Llamada al LLM
🔧 edit_file("src/user.py", ...) ← Te pide confirmación
🔧 write_file("tests/test_user.py") ← Te pide confirmación
✅ Completado
─── Resultado ──────────────────────────────────
Estado: success | Steps: 3 | Tool calls: 5
Desarrollo autónomo (modo yolo)
Sin confirmaciones. Ideal para tareas donde confías en el agente.
architect run "refactoriza utils.py para usar dataclasses" --mode yolo
Desarrollo con ejecución de tests
Permite que el agente ejecute comandos (pytest, linters) para verificar su trabajo.
architect run \
"corrige el bug en parser.py y ejecuta pytest para verificar" \
--mode yolo --allow-commands
Desarrollo con auto-verificación completa
El agente implementa, verifica con hooks, y se auto-evalúa al final.
architect run \
"implementa un endpoint GET /health con test" \
--mode yolo --allow-commands --self-eval basic
Review de código
architect run \
"revisa src/auth/ en busca de bugs, vulnerabilidades y code smells" \
-a review
Explorar un proyecto desconocido
architect run "explica la arquitectura de este proyecto" -a resume
Planificación sin ejecutar
architect run \
"¿cómo implementarías autenticación JWT en este proyecto?" \
-a plan
Generar documentación
architect run \
"añade docstrings Google Style a todas las funciones de src/services/" \
--mode yolo
Salida para scripts y CI
JSON parseable
architect run "resume el proyecto" \
--mode yolo --quiet --json | jq '.final_output'
Logs a archivo + JSON a stdout
architect run "..." \
--mode yolo --json --log-file debug.jsonl > result.json
Exit codes
| Código | Significado |
|---|---|
| 0 | Tarea completada |
| 1 | Falló |
| 2 | Parcial (budget/timeout/self-eval) |
| 3 | Error de configuración |
| 4 | Error de autenticación |
| 5 | Timeout |
| 130 | Interrumpido (Ctrl+C) |
Control de costes
# Límite de gasto
architect run "..." --budget 0.50
# Ver resumen de costes
architect run "..." --show-costs
# Modelo barato para tareas simples
architect run "..." --model gpt-4o-mini
Hooks del lifecycle (v4)
Hooks automáticos en 10 eventos. Los más comunes: lint después de editar y validación antes de escribir.
# En config.yaml
hooks:
post_tool_use:
- name: lint
command: "ruff check {file} --fix"
file_patterns: ["*.py"]
pre_tool_use:
- name: no-secrets
command: "bash scripts/check-secrets.sh"
matcher: "write_file|edit_file"
architect run "..." -c config.yaml --mode yolo
# Pre-hooks validan, post-hooks hacen lint automático
Guardrails (v4)
Reglas deterministas de seguridad. Se evalúan ANTES que los hooks.
guardrails:
enabled: true
protected_files: [".env", "*.pem"]
max_files_modified: 10
quality_gates:
- name: tests
command: "pytest tests/ -x"
required: true
Skills y memoria (v4)
Contexto del proyecto inyectado automáticamente en el system prompt.
# Crear .architect.md con convenciones del proyecto
# El agente lo lee automáticamente en cada sesión
# Gestión de skills
architect skill create mi-patron # Crear skill local
architect skill install user/repo # Instalar desde GitHub
architect skill list # Listar skills
# Activar memoria procedural (detecta correcciones y las recuerda)
memory:
enabled: true
Sessions y resume (v4-B)
Architect guarda el estado automáticamente. Si una ejecución se interrumpe, puedes reanudarla.
# Ejecutar con budget limitado (se detiene al exceder)
architect run "refactoriza auth" --budget 1.00
# Ver sesiones guardadas
architect sessions
# Reanudar donde se quedó
architect resume 20260223-143022-a1b2 --budget 2.00
# Limpiar sesiones antiguas
architect cleanup --older-than 30
Reports (v4-B)
Genera reportes de ejecución para CI/CD o documentación.
# JSON para CI
architect run "..." --mode yolo --report json > report.json
# Markdown para docs
architect run "..." --mode yolo --report markdown --report-file report.md
# GitHub PR comment con secciones collapsible
architect run "..." --mode yolo \
--context-git-diff origin/main \
--report github --report-file pr-comment.md
Verbose y debugging
architect run "..." -v # Info: workspace, modelo, streaming
architect run "..." -vv # Debug: args completos, respuestas LLM
architect run "..." -vvv # Full: HTTP, payloads, timing interno
Referencia rápida de flags
architect run "PROMPT" [opciones]
Agentes y modos:
-a, --agent NAME build | plan | review | resume (default: build)
-m, --mode MODE yolo | confirm-sensitive | confirm-all
--dry-run Simular sin cambios reales
LLM:
--model MODEL Override del modelo (gpt-4o, claude-sonnet-4-6, ...)
--api-base URL URL base de la API
--api-key KEY API key directa
--no-stream Desactivar streaming
--timeout SECONDS Timeout global
Output:
--json Salida JSON estructurada a stdout
--quiet Solo resultado, sin banner ni logs
-v / -vv / -vvv Verbosidad creciente
Costes:
--budget USD Límite de gasto por ejecución
--show-costs Mostrar resumen de costes
Ejecución:
--allow-commands Habilitar run_command
--no-commands Deshabilitar run_command
--self-eval MODE off | basic | full
Cache:
--cache Activar cache local de LLM
--no-cache Desactivar cache
--cache-clear Limpiar cache antes de ejecutar
Sessions y reports (v4-B):
--session ID Reanudar sesión existente por ID
--report FORMAT json | markdown | github
--report-file PATH Guardar reporte en archivo
--context-git-diff REF Inyectar git diff como contexto
--confirm-mode MODE Override de confirm mode
--exit-code-on-partial Exit code 2 si status=partial
Config:
-c, --config PATH Archivo YAML de configuración
-w, --workspace PATH Directorio de trabajo
--log-level LEVEL debug | info | human | warn | error
--log-file PATH Archivo de logs JSON
Ejemplo de config.yaml completa para desarrollo
llm:
model: gpt-4o
stream: true
prompt_caching: true
commands:
enabled: true
hooks:
post_tool_use:
- name: lint
command: "ruff check {file} --fix"
file_patterns: ["*.py"]
guardrails:
enabled: true
protected_files: [".env"]
quality_gates:
- name: tests
command: "pytest tests/ -x"
required: true
skills:
auto_discover: true
memory:
enabled: true
costs:
enabled: true
budget_usd: 5.00
warn_at_usd: 2.00
sessions:
auto_save: true
cleanup_after_days: 7
architect run "implementa feature X" -c config.yaml --mode yolo --show-costs
# Con reporte para CI/CD
architect run "..." --mode yolo --report github --report-file report.md