La mayoría del software se construye en silencio. Los equipos deciden, debaten, escriben código — y el resultado aparece como producto terminado, sin rastro del proceso.
Con tendero tomamos el camino opuesto. Este post documenta exactamente cómo usamos inteligencia artificial para construir el sistema: qué agentes corren, qué saben, y dónde necesitamos supervisión humana.
Qué es un agente IA en desarrollo de software (sin jerga)
Un agente IA es un modelo de lenguaje al que le das un rol, un conjunto de instrucciones, y acceso a herramientas. En desarrollo de software, los agentes pueden leer código, escribir archivos, ejecutar comandos, y proponer cambios — todo dentro de los límites que tú defines.
Lo que los hace útiles no es que sean autónomos. Es que puedes darles contexto especializado de forma persistente: “eres un experto en normativa tributaria chilena” es diferente a “eres un asistente genérico de programación”.
En tendero, usamos Claude Code de Anthropic como entorno base. Sobre eso construimos cuatro agentes especializados llamados skills.
Los 4 skills de tendero
Un skill en Claude Code es un archivo de instrucciones que carga contexto específico antes de que el agente trabaje. Es como darle a un nuevo integrante del equipo un manual de incorporación — pero que se lee instantáneamente y no se olvida.
accounting-logic — Las 22 KPIs, las identidades del balance, las reglas de partida doble, y los patrones de traducción del Excel a Ruby. Cada vez que alguien escribe un servicio contable, este skill está activo.
chile-normativa — Tasas tributarias vigentes, fechas de vencimiento SII, artículos relevantes de D.L. 824, D.L. 825, NIIF Pymes (12 secciones), Ley 21.755, Ley 21.133. Sin este skill, la IA podría calcular con tasas desactualizadas o citar normativa derogada.
ux-ui — El sistema de diseño de tendero: paleta de colores, tipografía, componentes Tailwind, patrones de interfaz. Garantiza que cada vista nueva sea coherente con las existentes.
content-strategy — La voz de marca: tuteo, ancla regulatoria, sin anglicismos innecesarios, CLP con punto miles. Este post fue escrito con ese skill activo.
El agente contador.md — dominio experto como contexto persistente
Además de los skills, tenemos un agente especializado: contador.md.
Es el contexto del Contador Auditor codificado. Sabe cómo piensa un contador chileno que maneja 30 clientes MYPE: qué preguntas se hace, qué errores ve frecuentemente, cómo interpreta un balance con remanente de crédito fiscal.
Cuando necesitamos validar una decisión de diseño de producto — ¿este flujo tiene sentido para un contador real? ¿esta alerta es útil o molesta? — activamos el agente contador.md para obtener perspectiva del dominio antes de escribir una sola línea de código.
Qué aprendimos: dónde la IA es rápida y dónde necesita supervisión humana
Después de meses trabajando con estos agentes, tenemos un mapa claro:
IA rápida y confiable:
- Traducir fórmulas Excel documentadas a Ruby
- Generar pruebas unitarias para lógica contable
- Escribir texto de interfaz en el tono de marca correcto
- Revisar consistencia de normativa en código existente
IA que necesita revisión humana:
- Interpretar casos borde de normativa (¿aplica el Art. 14D a este tipo societario?)
- Diseñar flujos de experiencia de usuario para usuarios no técnicos
- Validar que el resultado final cuadra con el Excel base
- Cualquier decisión con consecuencias legales o tributarias
La transparencia de este proceso es, en sí misma, una decisión de producto. Si sabes cómo fue construido, puedes confiar en el resultado.
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