AI Design Blueprint Doctrine

Integraciones de AI Design Blueprint

Integraciones oficiales y doctrina instalable para AI Design Blueprint en MCP, reglas de IDE, archivos de prompt y entornos de ejecución de agentes.

Qué contiene este repositorio

• shared/: archivos de doctrina entre herramientas
• mcp/: configuración pública de MCP y notas de uso
• docs/setup/: guías de configuración listas para copiar por herramienta
• cursor/, windsurf/, github-copilot/, gemini/: archivos de instrucciones específicos por proveedor
• open-weights/: paquetes de prompts estáticos para flujos de trabajo con modelos de peso abierto y locales
• exports/: exportación estructurada de doctrina

Contrato público

Puntos finales públicos canónicos:

• Sitio: https://aidesignblueprint.com
• MCP: https://aidesignblueprint.com/mcp
• Documentación para desarrolladores: https://aidesignblueprint.com/en/for-agents

Inicio rápido

1. Elige una guía de configuración en docs/setup/.
2. Añade el archivo relevante o la configuración de MCP a tu propio repositorio o cliente.
3. Si usas MCP, inicializa contra https://aidesignblueprint.com/mcp.
4. Ejecuta la primera llamada de prueba:
   • clusters.list()
5. Luego ejecuta una segunda llamada de prueba:
   • examples.search(query="orchestration visibility steering", limit=3)

Herramientas públicas de MCP

Herramientas públicas de recuperación (permitidas de forma anónima, solo lectura)

• principles.list(cluster?)
• clusters.list()
• principles.get(slug)
• clusters.get(slug)
• examples.get(slug)
• principles.search(query, limit?)
• examples.search(query, principle_ids?, difficulty?, library?, limit?)
• assets.list()
• guides.list()
• guides.get(slug)
• guides.search(query, limit?)

Herramientas públicas de señal (permitidas de forma anónima, escritura opcional)

• signals.report(event_type, surface_used?, brief_context?, perceived_value?, workflow_stage?, would_recommend?, team_size?) — registra un momento de valor; solo ofrécelo después de que el usuario exprese claramente que algo fue útil; nunca lo llames automática o silenciosamente
• signals.feedback(task_type?, surface?, rating_clarity?, rating_usefulness?, what_helped?, what_missing?, would_use_again?, contact_email?, permission_to_follow_up?) — comentarios cualitativos explícitos; solo llámalo cuando el usuario pida explícitamente dejar comentarios

Las herramientas de señal escriben únicamente los campos estructurados que pasas. No se almacenan prompts, código ni contenidos de archivos. Consulta la política de privacidad para conocer todos los detalles sobre el manejo de datos.

Herramientas protegidas (autenticadas, no forman parte de la ruta de configuración anónima)

• me.learning_path()
• me.coaching_context()
• architect.validate(implementation_context, ..., private_session?) — Pro/Teams; evalúa el código agéntico según los 10 principios; establece private_session=true para omitir la ejecución almacenada de esa llamada
• design.validate(implementation_context, ..., private_session?) — Pro/Teams; el espejo de superficie: evalúa un artefacto de frontend renderizado según las 8 leyes de diseño de experiencia (cubo semanal propio)
• spec.validate(implementation_context, ..., private_session?) — Pro/Teams; la lente de qué construir: evalúa una especificación escrita según las 8 leyes de calidad de especificación (cubo semanal propio)
• team.summarize(days_back?, private_session?) — Pro/Teams; reflexión de uso y siguientes activos recomendados en las tres lentes de validación
• me.add_evidence(course_slug, stage_id, note)

Reglas de comentarios y señales de valor

• Solo llama a signals.report después de que el usuario haya expresado claramente que algo fue útil. Nunca lo llames automática o silenciosamente. Ofrécelo como máximo una vez por sesión después de una señal clara de éxito.
• Solo llama a signals.feedback cuando el usuario pida explícitamente dejar comentarios. Nunca lo solicites de forma proactiva.
• Nunca incluyas código propietario, contenidos de archivos o secretos en brief_context.

Insignias de gobernanza

Demuestra que tu agente o repositorio sigue la doctrina Blueprint.

Insignia gratuita — pégala en tu README.md (no se requiere cuenta):

[![AI Design Blueprint](https://aidesignblueprint.com/api/badge/free.svg)](https://aidesignblueprint.com)

Insignia Pro — ejecuta architect.validate() a través del MCP. La respuesta incluye run_id, badge_url y review_url:

[![AI Design Blueprint](https://aidesignblueprint.com/api/badge/run/<run_id>.svg)](https://aidesignblueprint.com/en/readiness-review/<run_id>)

La insignia Pro muestra tu nivel (Governed · X/Y o Reviewed · X/Y) y enlaza a una página pública de revisión de preparación. Requiere una cuenta Pro o Beta.

Qué no está aquí intencionalmente todavía

• sin esquema público de OpenAPI
• sin contrato público de API HTTP más allá de MCP y activos estáticos
• sin instalador CLI
• sin distribuciones especulativas específicas de socios

Fuente de verdad

Este repositorio tiene la intención de reflejar el contrato público canónico ya publicado en aidesignblueprint.com.

Antes de publicar cambios aquí, verifica:

• /mcp
• /llms.txt
• /agent-assets/[slug]
• /en/for-agents

que sigan siendo coherentes con los archivos confirmados en este repositorio.