Architect Labs
Laboratorios prácticos para aprender, probar y dominar Architect. Cada lab es autocontenido: incluye setup, archivos a crear, comandos a ejecutar y resultado esperado.
Requisitos Previos
Antes de comenzar cualquier lab, asegúrate de tener instaladas las siguientes herramientas:
- Architect instalado (
pip install architect-ai-cli) - LiteLLM proxy configurado (o API key directa)
- Git inicializado en cada lab (
git init) - Python 3.12+ con pytest
- Node.js 20+ (para labs de frontend)
- Docker (para labs de contenedores)
- GitHub CLI (
gh) para labs de CI/CD
# Verificar instalación
architect --version
git --version
python --version
pytest --versionConsejo
Si no tienes LiteLLM configurado, puedes usar una API key directa de OpenAI o cualquier proveedor compatible. Revisa la sección de Configuración Base más abajo.
Mapa de Labs
Nivel Básico — Fundamentos
| Lab | Título | Feature Principal | Duración |
|---|---|---|---|
| 01 | Hello Architect | run | 15 min |
| 02 | Guardrails Fundamentals | guardrails | 20 min |
| 03 | Hooks System | hooks | 20 min |
| 04 | Tu Primer .architect.md | .architect.md | 15 min |
| 05 | Reports & Exit Codes | reports | 15 min |
| 06 | Dry Run & Preview | dry-run | 10 min |
Nivel Intermedio — Automatización
| Lab | Título | Feature Principal | Duración |
|---|---|---|---|
| 07 | Ralph Loop: Fix→Test→Verify | loop | 30 min |
| 08 | Pipeline Mode: Workflows Multi-Step | pipeline | 30 min |
| 09 | Parallel Runs & Worktrees | parallel | 30 min |
| 10 | Budget & Cost Control | budget | 20 min |
| 11 | Sessions & Checkpoints | sessions, checkpoints | 25 min |
| 12 | Code Rules Deep Dive | code_rules | 20 min |
Nivel Avanzado — Patrones Reales
| Lab | Título | Features Combinadas | Duración |
|---|---|---|---|
| 13 | Sub-Agents & Writer/Reviewer | sub-agents, pipeline | 35 min |
| 14 | MCP Integration | MCP | 30 min |
| 15 | OTel Tracing | OTel | 30 min |
| 16 | Competitive Eval: Modelo vs Modelo | eval, parallel | 25 min |
Nivel Full-Stack — Arquitecturas Completas
| Lab | Título | Arquitectura | Duración |
|---|---|---|---|
| 17 | Self-Healing CI/CD Pipeline | CI/CD | 45 min |
| 18 | Security Remediation Pipeline | Security | 45 min |
| 19 | Codebase Migration Factory | Development | 40 min |
| 20 | QA Bug Triage → Auto-Fix | QA | 40 min |
| 21 | IaC con Guardrails | DevOps | 40 min |
| 22 | Docs-as-Code Pipeline | Development | 35 min |
| 23 | Monorepo Dependency Updater | DevOps | 40 min |
| 24 | AIOps Incident Remediation | SRE | 40 min |
Configuración Base para LiteLLM
Todos los labs asumen esta configuración de LLM:
# .architect.yaml (base)
llm:
model: openai/gpt-4.1
api_base: http://localhost:4000/v1
api_key_env: LITELLM_API_KEYSi usas API directa sin LiteLLM:
llm:
model: openai/gpt-4.1
api_key_env: OPENAI_API_KEYNota
Puedes cambiar el modelo a cualquiera compatible con la API de OpenAI. Los labs están diseñados para funcionar con GPT-4.1, Claude, o modelos locales a través de LiteLLM.
Convención de Directorios
Cada lab crea su propio directorio aislado:
mkdir -p ~/architect-labs/lab-XX
cd ~/architect-labs/lab-XX
git initEsto asegura que cada lab sea completamente independiente. Puedes trabajarlos en cualquier orden, aunque se recomienda seguir la secuencia para construir conocimiento de forma progresiva.
Estructura recomendada
~/architect-labs/
├── lab-01/ # Hello Architect
├── lab-02/ # Guardrails
├── lab-03/ # Hooks
├── lab-04/ # .architect.md
├── lab-05/ # Reports
└── ...