Una marca de café de especialidad con operativa propia de B2C y B2B. En tres fases llevamos a su equipo técnico de un proceso de desarrollo manual a un flujo con agentes, y ahora la deuda técnica se resuelve sin necesidad de un proyecto aparte.
- incapto.com
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Incapto es la marca de café de especialidad, en grano y con cafeteras superautomáticas, que nació para acabar con las cápsulas.
El reto
Un negocio en constante crecimiento y con un equipo técnico pequeño y muy eficiente con retos por delante:
- Muchos repositorios con años de evolución, entre sistemas activos y heredados, todos gestionados con git flow.
- Un ERP propio haciendo de middleware entre los canales de venta y el back office.
- Un proceso de desarrollo manual: el backlog crecía más rápido de lo que el equipo podía consumirlo, y las tareas llegaban poco definidas.
- Deuda técnica en los sistemas heredados que nunca encontraba una ventana para resolverse.
Qué hicimos
- 01
Fase 1 · Discovery, stack y cimientos
Una sesión de discovery con quien decide de producto y de tecnología, el análisis de la plataforma B2B y de su stack, y un backlog con los primeros objetivos de automatización. Salieron dos decisiones, y todo lo demás se apoya en ellas.
De git flow a trunk-based development
Reducir fricción y pasar de tener que mantener varios repositorios y varias ramas a un solo repositorio con una rama.
Working Agreements
Escritos, no sobreentendidos: cómo se define una tarea, cómo se revisa y cómo llega a producción, igual en todos los proyectos.
- 02
Fase 2 · Análisis, configuración y primer workflow
Analizamos la arquitectura, preparamos los repositorios con su configuración de IA y los conectamos con las herramientas de gestión y de CI/CD. La fase cerró con la primera versión del workflow operativo funcionando.
Repositorios que se explican solos
AGENTS.md y CLAUDE.md en cada proyecto, y configuración para Claude Code, Codex y Gemini, de modo que cualquier agente puede ponerse a trabajar sin briefing.
Claude Code conectado a ClickUp
Una conexión vía MCP que cierra el ciclo: la especificación se genera desde una idea y la tarea llega al tablero lista para trabajar.
Skills reutilizables
commit, issue-create e issue-work: tres skills que atan el flujo de IA con el control de versiones y el tablero de tareas.
Revisión y publicación, automatizadas
Una GitHub Action revisa cada pull request, y los commits convencionales deciden la versión: fix, feat o breaking.
- 03
Fase 3 · Implementación end to end y autonomía
El ciclo completo funcionando sobre el trabajo real del equipo: crear la tarea, plan mode, ejecución, revisión y despliegue en staging y en producción. Y la parte que hace que dure, que es transferir el criterio y no la herramienta.
Una tarea real, de punta a punta
Cogimos una tarea que ya estaba en el backlog de ClickUp y la llevamos a producción con Claude Code, en directo y con el equipo mirando.
Deuda técnica dentro del flujo
El repositorio B2B pasó de Laravel 8 a Laravel 12 en una sola pasada, con Rector, sin abrir un proyecto aparte.
La documentación como fuente única
Un proceso de documentación pragmático sobre Google Workspace, y un CLI para volver a extraer el contenido: la base de un agente de conocimiento de la empresa.
El cambio es de proceso: el equipo deja de hacer de traductor entre la idea y el código, y la deuda técnica se resuelve dentro del flujo en lugar de esperar un proyecto propio.
Workflow
- 01Idea
- 02Spec con IA
- 03Tarea en ClickUp
- 04Rama
- 05Plan mode
- 06Desarrollo con agentes
- 07Commit convencional
- 08Pull request
- 09Revisión con IA
- 10Staging
- 11Producción
Cómo trabajamos: qué es un forward deployed engineer (FDE) y por qué importa →
Nos habéis ayudado a que el cambio pase de verdad: aplicar sistemas agénticos en Incapto. Una cosa es verlo en una demo, y otra es hacerlo de verdad, entregando funcionalidades y sin parar la máquina. Ahora tenemos un equipo mucho más productivo, que hace de punta de lanza para llevar la IA al resto de la empresa.
Milestones que se han trabajado
Desarrollo con agentes
Todo el equipo técnico trabaja con Claude Code en todos los proyectos activos.
Proyectos preparados para IA
AGENTS.md, CLAUDE.md y configuración para Claude Code, Codex y Gemini.
Pipeline automatizado
Revisión con IA en cada pull request, commits convencionales y tag automático con GitHub Actions.
Un equipo que lo hace suyo
Skills, working agreements y mentoría, para que el flujo lo mantenga el equipo y no nosotros.
Este caso muestra cómo llevamos a un equipo técnico a trabajar con agentes sin parar las entregas: primero entender el proceso real, después unas bases compartidas, y encima un flujo donde la IA hace el trabajo y las personas deciden.
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