OPS — Guia de trabajo eficiente (maximo rendimiento)

Ver tambien:

• docs/README.md
• docs/ops-daily-mode.md
• docs/sa-ops-system/README.md
• docs/sa-ops-system/operating-modes.md
• docs/sa-ops-system/ai-technical-debt-guardrails.md

1) Principio operativo

OPS no es solo un kanban. Es un sistema de ejecucion con trazabilidad.

Para sacar el maximo partido:

• Menos tareas abiertas a la vez.
• Mas salidas visibles por tarea.
• Menos decisiones ad-hoc (mas plantillas/perfiles).

2) Cadencia diaria recomendada

Inicio (10 min)

1. Revisar next y doing.
2. Revisar alertas abiertas.
3. Confirmar bloqueos reales y desbloqueables.
4. Elegir 1 foco principal del dia.

Ejecucion (bloques 60-90 min)

1. Tomar una tarea.
2. Ejecutar con profile/model adecuado.
3. Dejar entregable visible en contexto.
4. Mover estado segun criterio.

Cierre (10-15 min)

1. Cerrar demos/pruebas completadas.
2. Consolidar tareas legacy en una tarea paraguas activa.
3. Dejar nota de "que sigue" en las tareas abiertas.

3) WIP y estados (reglas practicas)

• doing: maximo 1-2 tareas reales activas.
• next: trabajo clasificado y listo para ejecutar.
• waiting: usar para bloqueos externos reales, con blocked_reason concreto.
• review: salida hecha, pendiente validacion/aprobacion.
• done: solo con evidencia visible.

Evitar:

• Muchas tareas en doing sin avance real.
• dispatching durante horas sin watchdog.
• Cierres sin entregable en contexto.

4) Matriz de seleccion de modelo

Calidad alta / decisiones

• Modelo: gpt-5
• Profiles: coder, reviewer, marketer, designer, mockup-chatgpt5
• Casos: arquitectura, handoff, QA final, contenido final cliente.

Rutina de codigo

• Modelo: minimax/MiniMax-M2.7
• Profile: coder-routine-minimax
• Casos: refactor mecanico, scaffolding, tareas repetitivas.

Rutina local

• Modelo: local-qwen3.6-coder / local-gemma4
• Profiles: coder-routine-qwen-local, coder-routine-gemma4-local
• Casos: clasificacion, busquedas, formateo, borradores de bajo riesgo.

Gate obligatorio

• Modelo: gpt-5
• Profile: reviewer
• Plantilla: MODEL-03
• Casos: todo lo que vaya a cliente/prod o tenga impacto tecnico alto.

5) Uso eficiente de plantillas

Cuando usar plantilla:

• Tarea repetible.
• Misma estructura de output.
• Misma decision de perfil/modelo.

Flujo:

1. Ejecutar plantilla.
2. Rellenar input concreto en la instancia.
3. Producir salida visible.
4. Cerrar o pasar a siguiente fase.

No automatizar (active=true) hasta validar 2-3 ejecuciones manuales.

6) Subagentes: como mantenerlos sanos

Revisar cada semana:

• Profiles sin uso en 14 dias.
• Skills redundantes o ruido.
• Default model desalineado con su objetivo.
• Metadata de allowed_scopes/forbidden_scopes actualizada.

Regla:

• Un profile = un trabajo claro.

7) Mecanismos de robustez que debes usar

1. Guard de cierre AI: no pasar a done sin output visible.
2. Watchdog de dispatch stale: mover a waiting si se atasca.
3. Comentario de puntero: facilita revisar resultados rapido desde UI.
4. Contexto tipo flujo: deja huella de decisiones.

8) KPI para controlar eficiencia real

Minimos semanales:

• % tareas AI con output visible (objetivo >95%).
• Tiempo medio en dispatching (objetivo bajo y estable).
• % tareas cerradas sin retrabajo.
• Ratio review -> done en <48h.
• Numero de tareas stale consolidadas.

9) Quickstart operativo

Checklist de una tarea bien ejecutada:

1. Titulo claro + alcance.
2. Profile/model correcto.
3. Ejecucion.
4. Output visible en contexto.
5. Comentario resumen.
6. Estado final correcto.

Si falta uno, no esta terminada.

10) Errores tipicos y correccion

• "Dispatch OK pero no hay entregable":

- corregir con contexto+comentario, luego cerrar.

• "Modelo barato usado en tarea critica":

- pasar por MODEL-03 antes de cerrar.

• "Demasiadas tareas en review":

- hacer cierre por lotes con criterio y trazabilidad.

• "Cola con ruido de pilotos viejos":

- consolidar en tarea paraguas y cerrar legacy.