evol-dd 0.2.8

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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Prerequisitos

Evol-DD requiere Python 3.10+ y pipx (recomendado) o pip.

Verificar que tienes lo necesario

python3 --version   # debe ser 3.10 o superior
pipx --version      # recomendado para instalar CLIs
# o
pip --version       # alternativa

Instalar pipx si no lo tienes

# Ubuntu / Debian / Linux Mint
sudo apt install pipx
pipx ensurepath
source ~/.bashrc    # recargar PATH

# macOS (con Homebrew)
brew install pipx
pipx ensurepath

# Windows (PowerShell)
python -m pip install --user pipx
python -m pipx ensurepath

# Verificar
pipx --version

Instalar Python 3.10+ si no lo tienes

# Ubuntu / Debian
sudo apt install python3 python3-pip python3-full

# macOS
brew install python

# Windows
# Descargar desde https://python.org/downloads
# Marcar "Add Python to PATH" durante la instalacion

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Instalacion

pipx install evol-dd && evol

Eso es todo. El segundo comando (evol) configura automaticamente /evol en los IDEs soportados.

IDE	Como invocar	Disponibilidad
Claude Code	/evol en el chat	Global — cualquier carpeta
OpenCode	/evol en el chat	Global — cualquier carpeta
Cursor	@evol mention	Global — cualquier carpeta
Windsurf	/evol slash nativo	Global — cualquier carpeta
Antigravity	/evol en skills	Global — cualquier carpeta
Codex	/evol skill global	Global — cualquier carpeta
VSCode Copilot	Ctrl+Shift+P → Run Task → Evol-DD: /evol	Global via tasks

VSCode Copilot: Copilot no soporta slash commands globales fuera del workspace activo (limitacion del IDE). La solucion instalada son tasks globales en ~/.vscode/tasks.json — disponibles en cualquier proyecto via Ctrl+Shift+P → "Run Task". Para tener /evol como slash command dentro de Copilot Chat en un proyecto especifico, correr evol init /proyecto que copia los prompts al workspace.

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Actualizacion

pipx upgrade evol-dd && evol

Al detectar una nueva version, evol reinstala los triggers actualizados en todos los IDEs.

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Quick Start

# 1. Instalar y activar en todos los IDEs
pipx install evol-dd && evol

# 2. Abrir tu proyecto en Claude Code, OpenCode, Windsurf, etc.
#    /evol ya esta disponible — invocar en el chat

# 3. Bootstrap del proyecto (opcional — para memoria, lecciones, gate)
evol init /path/to/project --profile core

# Perfiles disponibles:
#   minimal    — solo nucleo + workflows + memoria
#   core       — DEFAULT: + agentes + gate + CI
#   developer  — + hooks + agentes efimeros + investigador
#   security   — + SecDD + AgentShield
#   research   — + eval harness + evolution engine
#   full       — todo incluido

# 4. Diagnostico del entorno
evol doctor

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Caracteristicas

Capacidad	Detalle
Sin MCP	CLI nativo. Sin servidor, sin configuracion de red.
Memoria nativa	AGENT_MEMORY.md + journals + acuerdos/memoria/sprint-NN.md por sprint. BM25 search.
Lecciones por sprint	evol-memory sprint-close crea acuerdos/lecciones/sprint-NN.md + INDEX.md idempotente.
Historias de usuario	/evol historias: 4 artefactos por historia (propuesta, Gherkin, tecnico, checklist >=50 tareas).
Ciclo de sprint	/evol sprint: equipo dinamico por componente, auditor permanente, eval pre-push, GitFlow.
GitFlow automatizado	evol-gitflow.sh setup/sprint-start/sprint-close/pre-push con modo dev/collab.
Gate de contenido	evol-discipline-check.py: valida SDD/FDD/DDD/BDD/TDD/STDD/SecDD. EVOL_DISCIPLINE=1.
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.
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