Coordinar una migración por fases de un sistema de búsqueda con IA

A quién le sirve. Equipos técnicos que tienen que mover un sistema complejo, como un buscador con IA sobre documentos, a la nube en varias fases y quieren que el agente trabaje con planes aprobados paso a paso.

Qué hicieron

El autor ejecutó Gemini CLI con la extensión Conductor. Unos archivos Markdown definían el producto, la tecnología y el flujo de trabajo. Para cada línea de trabajo el agente escribía una especificación y un plan, que él aprobaba antes de implementar. Después trabajaba empezando por las pruebas, escribía Terraform (código que describe la infraestructura en la nube) y hacía puntos de control al final de cada fase. Lo ejecutó en un entorno aislado en modo Yolo, con un script de avisos, y volvía cuando le avisaban.

Cómo salió

El proyecto llevó varios días de trabajo asistido por IA. Usó unos 19 millones de tokens de entrada, 66 millones de entrada en caché y 400.000 de salida, con un coste de unos 30 $ en Vertex AI. La fuente no da detalles de fallos.

Conviene saber

Los tokens de entrada en caché dominaron el uso, y el autor dice que los costes varían. Reglas como ejecutar terraform plan antes de aplicar y el objetivo de cobertura de pruebas conviene fijarlas en workflow.md.

Qué necesitas

• Gemini CLI con la extensión Conductor
• Una cuenta de nube con crédito (en el caso, Vertex AI de Google Cloud)
• Un entorno aislado donde ejecutarlo, es decir, un espacio separado donde un fallo no toca el resto de tu equipo
• Archivos Markdown (texto con marcas sencillas) con el producto, la tecnología y el flujo de trabajo, incluido un workflow.md
• Un técnico que sepa revisar el código de infraestructura

Cómo hacerlo tú, paso a paso

1. Escribe archivos Markdown con el producto, la tecnología y el flujo de trabajo, con reglas como probar primero, ejecutar terraform plan (que muestra qué cambiaría) antes de aplicar y un objetivo de cobertura de pruebas.
2. Instala Gemini CLI y su extensión Conductor.
3. Pega el prompt de esta ficha: que lea el código y divida la migración en fases con puntos de control, riesgos y pasos para volver atrás.
4. Para cada línea de trabajo, pide una especificación y un plan, y apruébalos antes de que implemente nada.
5. Deja que trabaje en un entorno aislado, empezando por las pruebas y con puntos de control al final de cada fase.
6. Configura avisos para que te alerte cuando necesite una decisión tuya.
7. Revisa cada fase antes de aprobar la siguiente.

Estoy migrando [sistema, por ejemplo mi buscador con RAG] desde [configuración actual] a [servicio en la nube de destino]. Lee el código de esta carpeta y divide la migración en fases con puntos de control claros, riesgos y pasos para volver atrás. Termina con un plan escrito en MIGRATION.md. No cambies ningún código ni ejecutes comandos en la nube hasta que yo apruebe cada fase.

Consejos

• Fija las reglas importantes en workflow.md, como ejecutar terraform plan antes de aplicar y el objetivo de cobertura de pruebas.
• No uses el modo Yolo, que se salta las aprobaciones, fuera de un entorno aislado.
• Vigila el coste: los tokens (las unidades en que se mide el uso de la IA) de entrada en caché dominaron el uso y los costes varían.

Preguntas frecuentes

Fuentes

• @googleai en DEV ↗

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