evol-dd 0.1.0

El framework que evoluciona.

Evol-DD

El framework de desarrollo agéntico que aprende con cada proyecto que construye.

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Por que Evol-DD

La mayoria de frameworks de IA tienen 180+ agentes permanentes en disco, dependen de servidores MCP, y olvidan todo lo que aprendieron en la sesion anterior.

Evol-DD es diferente en cuatro puntos concretos:

Problema comun	Solucion Evol-DD
Agentes: demasiados, todo permanente	16 agentes core + efimeros bajo demanda
Sin memoria entre sesiones	AGENT_MEMORY.md + journals diarios nativos
Errores que se repiten	Motor de lecciones con ciclo de mejora continua
Skills que no crecen	Loop iterativo de creacion con evals y 7 IDEs

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Memoria que persiste

El agente recuerda lo que hiciste la semana pasada. Sin repetir contexto.

# Al iniciar sesion, el agente carga automaticamente:
EVOL_MEMORY=1 bash scripts/evol-start.sh
# → AGENT_MEMORY.md (long-term: preferencias, patrones, decisiones clave)
# → memory/2026-06-02.md (journal del dia anterior)

# Buscar en el historial de sesiones pasadas:
python3 scripts/evol-memory.py search "decision sobre base de datos"

La memoria vive en tu repo, en archivos Markdown que puedes leer y editar. No hay servidor, no hay API key requerida para el modo basico.

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Lecciones que se acumulan

Cada error se convierte en regla. Cada regla se mejora con el investigador.

# Registrar una leccion tras resolver un bug
python3 scripts/evol-lessons.py add \
  --titulo "Gate key comprometida afecta todos los proyectos" \
  --categoria SEGURIDAD \
  --contexto "Key global compartida entre proyectos" \
  --problema "Un leak compromete todos los proyectos del usuario" \
  --leccion "Gate key debe ser por proyecto, --from-global solo como inicio" \
  --aplica "Todo proyecto con evol-gate.py"

# El investigador propone como mejorar esa leccion
python3 scripts/evol-lessons.py suggest-fix "Gate key comprometida" --apply

# Antes de tomar una decision arquitectonica, consultar lecciones relevantes
python3 scripts/evol-lessons.py search "seguridad autenticacion"

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Agentes precisos, efimeros

Crea un especialista para la tarea. Retiralo al terminar. Recuperalo cuando vuelvas a necesitarlo.

# Crear agente especializado para una auditoria legal
python3 scripts/evol-agent-lifecycle.py create \
  --name "legal-saas-reviewer" \
  --task "Revisar contratos SaaS con cliente enterprise" \
  --expires-after 7

# El agente existe, hace su trabajo, y se retira
python3 scripts/evol-agent-lifecycle.py retire "legal-saas-reviewer"
# → Archivado en .evol/agents/retired/ con SHA-256 de integridad
# → MemPalace retiene el conocimiento semantico

# Semanas despues, recuperarlo exactamente igual
python3 scripts/evol-agent-lifecycle.py recall "legal-saas-reviewer"

16 agentes core permanentes (architect, builder, qa, sec, devops, domain, doc, ux, data, reviewer, orchestrator, pm, release, analyst, agent-factory, researcher). Para todo lo demas: efimeros.

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Skills que crecen con el ecosistema

Una skill creada hoy, disponible en Claude Code, Cursor, Windsurf y 4 IDEs mas.

# Loop iterativo: captura intencion → draft → evals paralelos → optimizar triggering
/evol crear-skill

# El sistema detecta patrones recurrentes y propone skills automaticas
python3 scripts/evol-evolve.py run --dry-run
# → Propone: "skill-sql-optimizer" basada en 8 sesiones con el mismo patron

# Sincronizar con skills de la comunidad
python3 scripts/evol-evolve.py sync-community --dry-run

# Portar a los 7 IDEs con un comando
bash scripts/evol-adapt.sh all --dest=. --trigger=evol

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Quick Start

# 1. Instalar
pip install evol-dd

# 2. Bootstrap tu proyecto
evol init /path/to/project --profile core

# 3. Diagnostico
evol doctor

# 4. Activar en Claude Code: invocar /evol en chat
# 5. Primera sesion
evol start

O desde el repo:

git clone https://github.com/Cucholambr3ta/evol-system.git
cd evol-system
bash scripts/evol-init.sh /path/to/project --profile core

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Caracteristicas

Capacidad	Detalle
Sin MCP	CLI nativo. Sin servidor, sin configuracion de red.
Memoria nativa	AGENT_MEMORY.md + journals. BM25 search sobre historial.
Lecciones + ciclo de mejora	evol-lessons.py con suggest-fix via investigador.
Agentes efimeros	create/retire/recall con SHA-256 de integridad.
Growth engine	/crear-skill + /crear-agente con evals iterativos.
7 IDEs	claude-code, opencode, cursor, windsurf, vscode-copilot, antigravity, codex.
GitFlow enforced	pre-commit hook bloquea branches sin convencion.
Gate HMAC-SHA256	"APROBADO" auditable y firmado por proyecto.
Stdlib-first	Cero dependencias externas requeridas para el core.

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Documentacion

Documento	Para que
docs/constitucion.md	9 articulos de gobernanza — ley suprema
AGENTS.md	Los 16 agentes core con roles y limites
CLAUDE.md	Manifiesto de operacion para Claude Code
docs/modos.md	Modo Base vs Completo vs Memoria vs GitNexus
docs/guias/ONBOARDING.md	Primeros pasos detallados
docs/arquitectura/ARQUITECTURA.md	Arquitectura completa con diagramas C4
INSTALL.md	Perfiles de instalacion (minimal, core, developer, full)

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License

MIT — ver LICENSE