TL;DR: ¿Tu asistente de IA para programar olvida siempre en que trabajas? Un TODO.md con estructura Session Protocol lo soluciona. Se tarda minutos en configurar y ahorra horas de reexplicar contexto. Prueba la puesta en marcha rapida o usa la plantilla que describo mas abajo.

El problema: desarrollo repetitivo como el dia de la marmota. Imagina que trabajas en una aplicacion, un juego o un prototipo con ayuda de IA. Cierras el ordenador sintiendote productivo. Al dia siguiente empiezas un nuevo chat y aparece la rueda resumen de conversacion. De repente el flujo que tenias desaparece. Abres un chat nuevo y haces la tipica instruccion: lee los archivos del proyecto y continua donde lo dejamos. La IA lee un TODO largo y se dispersa hablando de ideas del backlog, sugiriendo cambios no solicitados y arrancando conversaciones que consumen minutos valiosos. El resultado es que cada sesion comienza con volver a explicar lo que ya estaba claro para ti.

Causa raiz: TODO pensados para humanos. Los TODO tradicionales funcionan bien para cerebros humanos que mantienen contexto persistente. Para una IA que inicia cada sesion sin memoria persistente, un listado plano es un buffet de opciones igual de validas. Sin señal clara de foco, la IA intenta priorizar por su cuenta y suele desviarse hacia elementos del backlog que no deberian ser tratados ahora.

La solucion: Protocolo de Sesion. Reorganicé mi TODO.md en un formato optimizado para asistentes IA. El objetivo no es crear un tracker perfecto, sino dirigir la atencion de la IA inmediatamente hacia lo que importa. Estos son los componentes clave.

Quick Context - arranque en 30 segundos. Incluye enlaces a la documentacion esencial, una descripcion de una linea del proyecto, stack tecnologico y estado actual. Cuando inicio un chat nuevo y le pido a la IA que lea TODO.md y los docs enlazados, comienza por aqui y obtiene orientacion inmediata sobre que es el proyecto, donde profundizar y que tecnologia usamos.

Completion Log - las migas de pan temporales. Un registro con fechas y hitos recientes ayuda a la IA a calibrar madurez del proyecto. Al ver que hace semanas se implemento X y Y, la IA no vuelve a sugerir configuraciones que ya estan hechas.

Current Milestone - el laser de foco. Describe el objetivo de la iteracion, que se esta construyendo, criterios de exito y, critico, la lista Deferred de cosas que no se haran en este ciclo. Esa seccion Deferred es lo que evita que la IA recomiende constantemente atacar el backlog.

Backlog - despriorizado y al final. Mantiene las ideas a la vista pero no en primer plano. Ponlo al final con un encabezado que indique no priorizado, y mantenlo breve. La IA leerá el trabajo actual primero y tratara el backlog como ruido de fondo.

Handover Prompt - continuidad de copiar y pegar. Incluye un fragmento listo para pegar en un chat nuevo, por ejemplo: lee TODO.md y los docs enlazados. Milestone actual: Motor electrico. Contexto: acabamos de terminar el sistema de presion. Continua desde la fisica del motor. Ese prompt elimina friccion y deja a la IA lista para trabajar.

Por que funciona: la IA es literal. Un documento bien estructurado es la forma de programar su atencion. En vez de confiar en memoria humana o en que la IA adivine prioridades, le mostramos explicitamente limites, objetivos y lo que queda para despues.

Plantilla util que puedes copiar: Quick Context para nuevos chats con enlaces a la documentacion esencial; Completion Log con fechas y hitos recientes; Current Milestone con objetivo, lista de lo que se desarrolla, criterios de exito y seccion Deferred; Backlog reducido y colocado al final; How to Continue in a New Chat con el prompt listo para pegar.

Consejos practicos: Actualiza el TODO al final de la sesion y no al principio. Al cerrar, pide a la IA que actualice el TODO con lo que se ha completado y que escriba el handover prompt para la siguiente sesion. Mantén el completion log corto y archiva hits antiguos en un CHANGELOG si pasa de 10 entradas. Si recibes sugerencias indeseadas, haz la seccion Deferred mas explicita, nombrando caracteristicas concretas y por que estan aparcadas. Si el backlog crece mucho, mueve sus items a un BACKLOG.md independiente.

Cuando y como puede fallar: algunos modelos truncan contextos largos y podrian no leer toda la informacion si el fichero es muy extenso. Si la IA ignora restricciones, mueve las reglas criticas al inicio en Quick Context. Esta metodologia funciona solo si hay disciplina; si olvidas actualizar el TODO al terminar una sesion, la siguiente comenzara con contexto viejo. Solucion: convertir la actualizacion en habito o delegarla a la propia IA.

Patron general: los documentos modelan el comportamiento de la IA. Un TODO disperso genera una IA dispersa. Un TODO enfocado genera una IA enfocada. Este principio se aplica mas alla de los TODO: registra alternativas rechazadas en Architecture Decision Records, añade patrones de uso no soportados en la documentacion de APIs y declara explicitamente que no entra en el alcance de la version 1 en los docs de diseño. Cuando colaboras con agentes literales, haz visibles los limites tanto como los objetivos.

Sobre Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software que ofrece aplicaciones a medida y consultoria en inteligencia artificial. Ayudamos a equipos a integrar asistentes IA y agentes IA dentro de sus flujos de trabajo, optimizando la productividad y reduciendo fricciones similares a las descritas en este articulo. Tambien prestamos servicios en ciberseguridad y pentesting para proteger pipelines de desarrollo, y soportamos infraestructuras en servicios cloud aws y azure con practicas seguras y escalables. Si necesitas construir un producto con software a medida o implantar soluciones de inteligencia artificial para empresas, podemos ayudarte a diseñar la estrategia de documentacion y el flujo de trabajo que mantenga a tus asistentes IA centrados en lo importante.

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Prueba rapida: guarda este articulo en PDF, abre tu repositorio, inicia un chat con tu asistente y pega el prompt handover desde la seccion Current Milestone. Pide a la IA que genere un TODO.md Session Protocol personalizado para tu proyecto y ajustalo sobre la marcha. Cinco minutos de configuracion suelen traducirse en muchas horas recuperadas de flujo de trabajo.

Conclusión: el Protocolo de la Sesion no es magia, es disciplina documentada. Enseña a tu asistente exactamente donde mirar y donde no meterse. Con una estructura simple obtendras sesiones que empiezan productivas en segundos y evitan la repeticion tediosa. Ahora ve y construye algo util, con menos interrupciones y mas foco.