Comparativa · Fase 1 — el SDD

zero vs gentle.

Dos enfoques de spec-driven development para agentes de IA. gentle-ai (de Alan / Gentleman Programming) y zero comparten la misma intuición — no improvisar, trabajar en fases — pero la resuelven distinto. Esto compara solo el SDD; la memoria va en la fase 2.

zero gana en
loop cerrado, veredicto y autotune
gentle gana en
TDD estricto y cobertura de agentes
programa
v0.1.6 → v0.1.10 ya ejecutada
gap honesto
evidencia TDD más dura
01 · Enfoques

Dos filosofías.

El mismo objetivo — que el agente no improvise — resuelto de dos maneras distintas.

gentle-ai SDD

Un ciclo de vida de especificación

10 fases sobre un modelo de artefactos estilo OpenSpec: specs canónicas que evolucionan con deltas (ADDED/MODIFIED/REMOVED), sync y archivo con audit trail. TDD estricto, presupuesto de revisión. Es un sistema de documentación viva del proceso.

zero SDD

Un loop de feedback ajustado

4 fases con un orquestador que cuenta rondas y tiene un cap duro, un veredicto adversarial obligatorio, y memoria de corridas que alimenta un tuner de modelos. Es un sistema que se auto-mejora con cada corrida.

ecosistema de Alan

Bloques componibles

Cada pieza hace una cosa y se enchufan. gentle-ai / gentle-pi — harness SDD + registry de skills. engram — memoria persistente (Go + SQLite/FTS5).

ecosistema zero

Un workflow con todo cableado

La memoria y el aprendizaje van adentro. zero / zero-pi — pipeline SDD + skill-loop + run-memory + autotune. Cortex — memoria MCP cross-session.

02 · Pipelines

Los pipelines, lado a lado.

gentle granular y artefactado · zero compacto y con loop de verificación.

gentle-ai — 10 fases · chain sdd-full
init
explore
proposal
spec
design
tasks
apply
verify
sync
archive

spec ∥ design pueden ir en paralelo. verify reporta pero no arregla → el orquestador rutea de vuelta a apply. Sin cap de rondas dentro del pipeline.

zero — 4 fases · comando /forge
investigaexplore
requisitos + diseño + tasksplan
implementabuild
review adversarialveredicto

veredicto devuelve pasa · corregir (re-build) · replantear (re-plan). El orquestador cuenta rondas build↔veredicto y frena en el cap con "no verificado" — nunca miente un éxito.

03 · Punto por punto

La comparativa.

fortaleza ~parcial / con asterisco ausente
Dimensióngentle-ai SDDzero SDD
Fases 10 — init→explore→proposal→spec→design→tasks→apply→verify→sync→archive 4 — explore→plan→build→veredicto
Entrada chains (sdd-full) + comandos por fase + lenguaje natural un comando — /forge <feature>
Artefactos de spec modelo OpenSpec — specs canónicas, deltas ADDED/MODIFIED/REMOVED, sync, archivo con audit trail modelo propio — store .sdd/specs/, deltas ADDED/MODIFIED/REMOVED, /zero-sync, .sdd/archive/ (v0.1.8)
Cap de iteración ninguno dentro del pipeline — verify↔apply puede loopear (cap solo en tooling companion) cap duro de rondas + estado terminal "no verificado"
Review adversarial ~sdd-verify es un ejecutor más, no fresh-context/blind. Lo adversarial (judgment-day) está aparte veredicto es una fase obligatoria, perspectiva fresca, sin pasa no hay éxito
Modelo de veredicto verify emite CRITICAL/WARNING/SUGGESTION → orquestador rutea a apply 3 veredictos — pasa / corregir (re-build) / replantear (re-plan)
Rigor TDD estricto — RED→GREEN→TRIANGULATE→REFACTOR, tabla de evidencia, auditoría de calidad de asserts ~liviano — "test-first donde sea práctico"
Carga de revisión presupuesto de 400 líneas, Review Workload Forecast, estrategia de PR encadenado Review Workload Forecast — presupuesto de 400 líneas por task en la fase plan (v0.1.6). Sin PR encadenado
Ruteo de modelos por agente, estático/gentle:models + nivel de "thinking" por fase, adaptativo — autotune v2 aprende por fase (corregir→build, replantear→plan) y ajusta solo el culpable
Memoria en el loop store de artefactos — guarda los archivos de fase en engram; resume por topic key loop de aprendizaje — recuerda resultados de corridas pasadas y alimenta el autotune
Paralelismo ~secuencial single-writer; el paralelo lo aporta pi-subagents (companion) secuencial
Agentes soportados ~10 — Claude Code, Cursor, Gemini, OpenCode, Copilot, Kiro… ~4 — Claude Code, pi, OpenCode, Codex
Resumir una corrida /sdd-continue — sigue por la próxima fase lista /forge --continue — retoma desde la fase/task incompleta (v0.1.7)
Respaldo en código merge de deltas + guardrails OpenSpec en TS con tests; comportamiento de fase prompt-driven installer + autotune + motor de merge de specs (spec-merge.ts) en TS con tests; comportamiento de fase prompt-driven
Auto-contenido ~la experiencia completa pide 6–7 paquetes companion pipeline + skills + memoria + autotune en un paquete
04 · Ventajas

Lo que zero mejora.

Dónde el enfoque de zero es genuinamente más estricto o más vivo.

honestidad

Cap duro + "no verificado"

El orquestador de zero cuenta rondas build↔veredicto y frena en el cap admitiendo que no se verificó. El SDD de gentle no tiene cap adentro del pipeline — verify↔apply puede girar sin límite.

verificación

Veredicto adversarial obligatorio

En zero el veredicto es una fase del pipeline, con perspectiva fresca, y la corrida no puede declararse exitosa sin un pasa. En gentle el review adversarial real está bolt-on (skill judgment-day), no garantizado.

ruteo

Re-plan vs re-build (3 veredictos)

replantear distingue "el plan estaba mal" de "el build estaba mal" y vuelve a la fase correcta. gentle solo rutea CRITICAL → apply: siempre asume que el culpable es la implementación.

aprendizaje

Memoria que es un loop, no un store

zero recuerda resultados — qué se rompió, qué plan falló — y la próxima corrida arranca de ahí. La memoria de gentle guarda los artefactos de fase; es almacenamiento, no un loop de feedback.

único

Autotune — ruteo de modelos adaptativo

zero aprende qué modelo le rinde a cada fase desde los pass-rates reales y ajusta el perfil solo. gentle tiene ruteo por agente, pero estático — lo configurás una vez. Nadie más tiene el ajuste adaptativo.

simplicidad

Auto-contenido y compacto

zero-pi trae pipeline + skill-loop + run-memory + autotune en un paquete y 4 fases. La experiencia completa de gentle-pi pide 6–7 companions y el camino in-SDD son 10 fases.

05 · Estado

Cerrado — y lo que falta.

Esta comparativa fue la hoja de ruta de zero. Casi toda — ya ejecutada.

✅ cerrado — programa SDD vs gentle-ai · zero-pi v0.1.6 → v0.1.10
  • Specs canónicas que evolucionancanonical-specs: store .sdd/specs/, deltas, /zero-sync, archivo con audit trail (v0.1.8)
  • Conciencia de carga de revisión → Review Workload Forecast, presupuesto de 400 líneas/task en la fase plan (v0.1.6)
  • Granularidad de artefactos → la fase plan emite proposal / spec / design por separado, + el .sdd/archive/ (v0.1.8)
  • Resumir una corrida/forge --continue, retoma desde la fase/task incompleta (v0.1.7)
  • Trigger por lenguaje natural → skill sdd-routing, arranca SDD desde "hacelo con sdd" (v0.1.9)
  • Menos prompt, más código → el motor de merge de specs vive en TS testeado (spec-merge.ts)

Lo honesto: dos cosas que gentle todavía hace mejor.

gap real que queda

TDD estricto con evidencia

gentle exige RED→GREEN→TRIANGULATE→REFACTOR con tabla de evidencia y auditoría de calidad de asserts (prohíbe tautologías, smoke tests, tests mock-heavy). El build de zero sigue en "test-first donde sea práctico" — el único hueco de disciplina que no cerramos.

alcance

Amplitud de agentes

gentle-ai instala en ~10 agentes; zero llega a 4 (Claude Code, pi, OpenCode, Codex). No es disciplina — es cobertura. Sumar agentes es mecánico: un adapter por agente.

06 · El veredicto

Quién gana en qué.

gentle-ai sigue siendo el SDD más maduro como ciclo de vida de especificación. Pero zero cerró el hueco estructural: ahora tiene specs canónicas que evolucionan, presupuesto de revisión, corridas resumibles y artefactos granulares — todo lo que esta comparativa marcó como hoja de ruta.

Y lo propio de zero sigue intacto: el cap duro, el veredicto adversarial obligatorio, el run-memory y el autotune — ahora v2, con atribución de modelos por fase. gentle no tiene nada de eso.

Queda un gap honesto — el rigor TDD. Pero la jugada salió: zero adoptó la disciplina de spec de gentle sin perder su loop de aprendizaje. gentle es el mejor sistema de documentación de proceso; zero, el mejor sistema auto-mejorable.