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Context as Code.

Protocolo abierto para que los AI agents trabajen con contexto persistente. Git-native, testeable, colaborativo.

Empezar en 10 min GitHub

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Quickstart

10 minutos para tu primer proyecto HCP

🧠

56 Skills

Catálogo visual con imágenes de cada skill

🧩

23 Patterns

Estrategias probadas con métricas reales

📂

7 Templates

Del Nivel 0 (Ultra) al 6 (Enterprise)

HCP Hierarchy: Skills → Patterns → Roles → Vibes

La Jerarquía de Conceptos

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SKILLS (Base)

56 operaciones atómicas: clarify-first, debug-memory-leak, etc.

🧩

PATTERNS

23 estrategias componibles: Multi-Agent, Context Engineering

👤

ROLES

Agentes con perfiles acotados para revisión y síntesis

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MODOS OPERATIVOS

Niveles de abstracción: Exploración, Diseño, Refactor, Auditoría

El Flujo de Estados (RPI+V+C)

Cada estado tiene su propósito:

RESEARCH → Explorar codebase, gather context

PLAN → Diseñar approach, identify patterns

IMPLEMENT → Ejecutar con skills

VERIFY → Test, validate, review

CAPTURE → Documentar learnings

HCP + MCP Integration

HCP provides context, MCP provides tools. Juntos crean agentes más capaces.

HCP Context	MCP Bridge	Agent
.procontext/	stdio / HTTP	Tool Calls
session.md	Available Tools	Parallel exec
memory/	Git, Web, DB	State tracking

Documentación Técnica

Capas Explicadas

KNOWLEDGE / SPECS / EXECUTION — La arquitectura de 3 capas de HCP

→ 02

Casos de Uso

Freelancer, Startup, Enterprise, OSS — Qué resuelve en cada contexto

→ 03

HCP vs Alternativas

Cursor Rules, Custom GPTs, Notion AI, MCP — Comparativa honesta

→ 04

Vertientes Avanzadas

Multi-Agent, 9 Roles, Memory Hierarchy — Para equipos y proyectos complejos

→ 05

Enterprise Guide

SOC2, GDPR, ROI, Deployment — Auditorías y cumplimiento normativo

→ 06

Especificación HCP v2

.procontext/, States, Lifecycle — La spec completa, versión 2.0

→

Arquitectura Híbrida

HCP funciona con cualquier AI agent que pueda leer archivos

Métricas Reales (N=43 proyectos)

-100%

Context Loss

-85%

Onboarding Time

-75%

Drift Bugs

-80%

Re-debates