Que la IA desarrolle y documente TODO, trazable

mod_exelearning — plugin de Moodle para embeber unidades de eXeLearning. Reto: usar IA para avanzar rápido sin perder la trazabilidad de por qué está hecho cada cosa.

Solución: un sistema de ADR (Architecture Decision Records). Cada decisión es un documento DEC-NNNN con secciones fijas: Contexto · Problema · Opciones · Evidencia · Decisión · Consecuencias · Riesgos · Validación · Seguimiento.

60+ ADRs, numeración monótona, índices auto-generados.
Regla de oro: "sin fuente no hay afirmación" (cada dato cita repo+ruta+commit, doc oficial o experimento).

El frontmatter registra quién decidió (humano o IA)

id: DEC-0007
titulo: "Gestión de intentos"
estado: Aceptada
fecha: 2026-06-10
agentes: [erseco, claude-code]
herramienta_ia:
  interfaz: claude-code
  modelo: claude-opus-4-7
fuentes: [REPO-042, FTE-011]

Cada ADR declara si lo escribió una persona o un agente, y con qué modelo.
En el código, cada función cita su decisión: // (DEC-0008).
AGENTS.md fija las reglas: Context7 obligatorio para APIs, tests con cada cambio, phpcs --standard=moodle a 0/0, e índices regenerados como Definition of Done.

Notas del ponente

Este es el clímax de la sección de IA y responde a "que la IA desarrolle y documente todo". El repo: github.com/exelearning/mod_exelearning.

Mensajes:
- La IA no solo escribe código: escribe la justificación y la deja citable, igual que un humano. Un ADR escrito por claude-code se audita igual que uno mío.
- Cuentas incluso con auditorías multi-agente registradas como decisiones (p. ej. una de seguridad con 21 hallazgos, otra de bugs críticos). La IA revisa a la IA, y queda por escrito.
- Moraleja: no delegas el criterio, delegas la redacción disciplinada. El sistema (ADRs + AGENTS.md + índices validados) es lo que hace que la velocidad no cueste trazabilidad.

Si vas bien de tiempo, abre un ADR real en pantalla y enseña el frontmatter y las secciones.