Spec-Driven Development (SDD): Difference between revisions
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En la práctica | En la práctica un equipo puede usar: | ||
extremo a extremo. SDD actúa como capa de contexto compartido que mantiene alineados a humanos y agentes durante todo el proceso. | * SDD para definir una funcionalidad completa, | ||
* TDD para cada tarea de implementación individual | |||
* y BDD para las validaciones de extremo a extremo. | |||
SDD actúa como capa de contexto compartido que mantiene alineados a humanos y agentes durante todo el proceso. | |||
== SDD en equipos Scrum con IA == | == SDD en equipos Scrum con IA == | ||
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En este sentido, SDD transforma el papel del desarrollador. El valor no desaparece: cambia de lugar. Gana peso la capacidad de escribir specs, diseñar arquitectura, revisar críticamente outputs de IA y decidir qué debe automatizarse y qué debe permanecer bajo control humano. | En este sentido, SDD transforma el papel del desarrollador. El valor no desaparece: cambia de lugar. Gana peso la capacidad de escribir specs, diseñar arquitectura, revisar críticamente outputs de IA y decidir qué debe automatizarse y qué debe permanecer bajo control humano. | ||
== Limitaciones == | |||
SDD tiene limitaciones que conviene conocer antes de adoptarlo: | |||
* '''Escribir buenas specs es difícil.''' Requiere claridad de pensamiento, conocimiento del dominio y la disciplina de pensar antes de actuar. En proyectos donde los requisitos raramente están completamente formulados antes de la implementación, la spec puede convertirse en un artefacto aspiracional más que operativo. | |||
* '''El overhead puede ser desproporcionado en tareas pequeñas.''' Para funcionalidades simples o correcciones de bugs menores, el proceso de especificación puede generar más trabajo del que ahorra. SDD tiene más sentido cuando la complejidad de la funcionalidad justifica la inversión previa. | |||
* '''Las specs no eliminan el no-determinismo de los modelos.''' Una especificación detallada reduce la libertad no deseada del agente, pero no la elimina. Los modelos de lenguaje pueden ignorar instrucciones, excederse en su interpretación o generar outputs que cumplen la spec literalmente pero no en espíritu. La [[Revisión humana de outputs de IA|revisión humana]] sigue siendo necesaria. | |||
== Error frecuente == | == Error frecuente == | ||