Domando grandes bases de código con Kiro fue un reto de escala y aprendizaje para nuestro equipo en Q2BSTUDIO, empresa dedicada al desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. En un experimento de migración a Rust escogimos el mayor repositorio open source disponible para pruebas y terminamos trabajando con el código fuente de PostgreSQL que supera el millón y medio de líneas de C. El objetivo fue demostrar que una arquitectura de agentes bien dirigida y unas reglas de gobernanza claras permiten enfrentar migraciones masivas con agentes IA y obtener resultados productivos.

En este proyecto combinamos un modelo de lenguaje moderno con la plataforma Kiro para orquestar tareas complejas. Una ventaja clave fue que el modelo Claude Sonnet 4 tenía conocimiento previo del repositorio PostgreSQL en sus datos de entrenamiento, lo que facilitó el entendimiento de la estructura del código. Además habilitamos un servidor MCP de pensamiento secuencial para permitir descomposición dinámica del problema y refinamiento iterativo de la estrategia, lo que fue esencial para abordar dependencias profundas y casos límite.

Herramientas seleccionadas y flujo de trabajo: deshabilitamos más de 15 herramientas y mantuvimos solo las necesarias para evitar ruido. Entre ellas: razonamiento secuencial para dividir problemas complejos, integración con búsqueda de repositorios para análisis del código, y servidores de conocimiento AWS para documentación y APIs cloud. Esa contención de herramientas permitió que Kiro desarrollara una ruta clara desde la especificación hasta la verificación.

Resultados del prototipo: tras múltiples iteraciones y uso controlado de cuentas y recursos, logramos compilar un servidor Postgres y un cliente psql implementados en Rust con funcionalidad UPSERT esencial. Métricas de código generadas: 58 478 líneas de Rust repartidas en 167 archivos dentro de 264 archivos totales del proyecto. Estos resultados demostraron que es posible obtener artefactos productivos con agentes y buenas prácticas de ingeniería.

Tres guías de gobernanza que aplicamos y que recomendamos para cualquier migración a gran escala

Visibilidad - Principio fundamental: si el agente no ve el fallo, asumirá que todo pasó correctamente. Para evitar bucles de depuración por falsos positivos hicimos obligatorio capturar y persistir salidas y errores de compilación y test. La consecuencia práctica fue una reducción de hasta 80 por ciento en diagnósticos falsos de tests que parecían pasar pero ocultaban fallos de compilación.

Organización - Regla de oro: cada archivo tiene un hogar. Estructuramos el repositorio por especificaciones, separando documentación, scripts de verificación, crates y archivos temporales. Implementamos prefijos de especificación para todos los artefactos y limpieza automática de archivos temporales. Esta disciplina aceleró el desarrollo y evitó contaminación del workspace que dispara tiempos de compilación innecesarios.

Eficiencia - Antes de escribir una sola línea se debe buscar en todo el código existente. Usar búsquedas inteligentes para localizar implementaciones similares evitó duplicación. En nuestro caso alrededor de 23 por ciento de las funciones nuevas encontraron ya implementaciones previas que podían reutilizarse, mejorando la coherencia y reduciendo esfuerzo.

Tácticas prácticas y consejos de plataforma: ejecutar comandos desde la raíz del workspace para evitar directorios target duplicados, pedir al agente ejecutar pruebas con verbosidad controlada para no saturar el contexto, y forzar flags que eviten paginadores interactivos en salidas largas. También recomendamos integrar hooks que actualicen métricas de código con herramientas como tokei para mantener la documentación sincronizada y automatizar la actualización del README con estadísticas actualizadas.

Validación funcional: el flujo mínimo para verificar la solución incluyó iniciar el servidor compilado en Rust, crear una tabla, insertar registros, realizar selecciones y actualizar filas para comprobar persistencia. Las pruebas manuales confirmaron que el cliente psql generado y las operaciones de update y upsert funcionaban correctamente en el servidor Rust.

Impacto medible en ingeniería: con una estructura de workspace adecuada se redujo el tamaño del repositorio excluyendo artefactos de build, el tiempo de compilación mejoró en torno al 15 por ciento, y la eficiencia de depuración aumentó significativamente al evitar falsos positivos en tests. Estos avances permiten ciclos de desarrollo más cortos y despliegues más fiables.

En Q2BSTUDIO aplicamos estas prácticas no solo a migraciones de código sino a proyectos de desarrollo de aplicaciones y software a medida, integración de agentes IA, despliegues en la nube y servicios de ciberseguridad. Si su organización busca aprovechar la inteligencia artificial para empresas, delegar en agentes IA para tareas repetitivas, o migrar plataformas críticas a tecnologías modernas, podemos ayudar con soluciones a medida. Conozca nuestros servicios de Inteligencia artificial y nuestra oferta de servicios cloud aws y azure para arquitecturas seguras y escalables.

Palabras clave incorporadas para mejorar posicionamiento: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi. Si desea un diagnóstico o una hoja de ruta para una migración a gran escala con agentes IA y prácticas de ingeniería reproducibles, contacte con nuestro equipo en Q2BSTUDIO y transformemos ese reto en un proyecto entregable y medible.