HALETHEIA - Ethics & Privacy by Design
HCP (Human-Code-AI Protocol) v2.0

Context as Code

Gestión de Contexto Git-Native para Proyectos con IA

HCP es un protocolo abierto para gestionar contexto IA en proyectos de software usando Git. Trata el contexto como código versionable y estructurado. Validado por frameworks SPDD de la industria.

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✅ SPDD Framework Validado43+ Proyectos5 Integraciones IDELicencia MIT

¿Qué es HCP?

Resuelve el problema de "deriva de contexto" tratando el contexto IA como código versionable

Arquitectura Híbrida HCP

❌ Sin HCP

  • • Contexto perdido entre sesiones
  • • Explicaciones repetidas a la IA
  • • Sin control de versiones para decisiones
  • • Deriva especificación-código
  • • Pérdida de conocimiento tribal

✅ Con HCP

  • • Contexto persistente, git-native
  • • IA lee .procontext/ estructurado
  • • Decisiones rastreadas y versionables
  • • Contexto = Código (siempre sincronizados)
  • • Conocimiento preservado en el repo

Validación Industrial y Académica

HCP está respaldado empíricamente por frameworks SPDD (Structured Prompt-Driven Development)

Línea de Tiempo Evolución Haletheia

Convergencia Industrial y Académica

HCP converge con las metodologías más avanzadas de desarrollo de software: desde Knowledge-Driven Development (KDD) hasta Specification-Driven Development (SDD) y Structured Prompt-Driven Development (SPDD) de Martin Fowler.

Convergencia KDD, SDD, SPDD - Evolución hacia AI Engineering

KDD → SDD → SPDD Convergence

Specification-Driven Development (SDD) - Evolución desde TDD

Specification-Driven Development (SDD)

SDD Quality Gates - Workflow de validación continua

SDD Quality Gates Workflow

Click en las imágenes para ampliar · Múltiples perspectivas convergen en Context Engineering

"Los prompts deben transicionar de texto conversacional informal a artefactos de ingeniería estructurados, versionables y testeables, profundamente integrados con el ciclo de vida del software."
— Papers formales SPDD (Structured Prompt-Driven Development)

HCP extiende la base académica SPDD añadiendo gestión de contexto robusta, estados de ciclo de vida predecibles (RPI+C), y el flujo VERIFY estricto requerido para cumplimiento empresarial.

Nuestra arquitectura proporciona la infraestructura verificable necesaria para cumplir los estándares de la EU AI Act.

Jerarquía HCP: Skills → Patterns → Roles → Vibes

La Jerarquía HCP

🔧

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

⚙️

MODOS OPERATIVOS

Niveles de abstracción: Exploración, Diseño, Refactor, Auditoría

Estado 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
Máquina de Estados HCP: RPI+V+C

Conceptos Core

Cuatro patrones fundamentales que hacen funcionar HCP

.procontext/ Structure

Jerarquía de directorio estructurada para features, planning, decisiones, aprendizajes, y sesiones

.procontext/
├── 01-features/
├── 02-planning/
├── 03-decisions/
├── 04-learnings/
└── 06-sessions/
Ver Especificación →

Lifecycle States (RPI+C)

Estados Research → Planning → Implementation → Completed para features

Rastrea progreso de features explícitamente en archivos STATUS.md

Ver Patrones →

VERIFY Workflow

Patrón Validation → Evidence → Review → Iterate → Finalize → Yank

Asegura calidad a través de gates de validación estructurados

Ver Patrones →

Context Inheritance

Propagación de contexto jerárquico desde nivel proyecto a feature

Principio DRY aplicado a gestión de contexto IA

Ver Patrones →
Explorar Todos los Patrones →

¿Quién Usa HCP?

Desde empresas a desarrolladores individuales

🏢 Empresas

Banca, Salud, Legal — Cumplimiento de contexto, trazabilidad de decisiones, pistas de auditoría

CumplimientoPistas de Auditoría

🚀 Startups

Iteración rápida con agentes IA, contexto persistente, sin pérdida de conocimiento en pivots

VelocidadAgilidad

👨‍💻 Desarrolladores

Flujos multi-proyecto, pair programming IA, gestión de contexto entre sesiones

ProductividadWorkflow

🏗️ Arquitectos

ADRs, docs de diseño, decisiones arquitectónicas rastreadas y versionadas

DocumentaciónDiseño
Ver Casos de Uso Detallados →

En Números

Production-ready y testeado en batalla

43+
Proyectos en Producción
5 min
Tiempo de Setup
5
Integraciones IDE
Open
Licencia MIT

Validado en Producción

8+ meses. 43 proyectos reales. Resultados medidos.

-33%
Tiempo de onboarding para nuevos ingenieros en proyectos heavy-IA
-75%
Preguntas de contexto repetidas entre sesiones
43
Proyectos validados across Python, Java, Rust, TypeScript stacks

HCP acaba de lanzarse públicamente. Sé de los primeros en adoptarlo y compartir tus resultados.

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Empieza en 5 Minutos

Configura HCP en tu proyecto ahora mismo

1

Clonar e Inicializar

git clone https://github.com/haletheia/human-code-ai-protocol
cd your-project
hcp init
2

Editar Contexto del Proyecto

Añade el contexto de tu proyecto a .procontext/README.md

# Project Context
Stack: Node.js, PostgreSQL, Docker
Architecture: Microservices
Conventions: ESLint, Prettier
3

Configurar tu IDE

Configura integración HCP en Cursor, Windsurf, Cline, Aider, o Codex

Ver guía de integraciones para setup específico de IDE

4

Empezar a Codear con IA

Tu IA ahora tiene contexto persistente automáticamente. Crea features, documenta decisiones, rastrea aprendizajes.

Guía Completa de Instalación →
Flujo de Integración HCP + MCP

HCP + MCP Integration

HCP proporciona contexto, MCP proporciona herramientas. 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

Funciona Con HALETHEIA Security Stack

HCP se integra perfectamente con el ecosistema completo de seguridad

Diagrama Arquitectura HCP Toolkit
  • 🛡️ Sentinel: Valida dependencias antes de que IA escriba código
  • ⚡ aronly: Optimiza costos de tokens (60-90% ahorros)
  • 🎮 babuino: Ejecuta código generado por IA de forma segura en sandbox
Aprende sobre HCP + Security Stack →

Recursos

Documentación, código, y comunidad

📦 Repositorio GitHub

Código fuente completo, templates, ejemplos, y 43+ proyectos en producción

📚 Documentación

Docs técnicas completas: conceptos, guías, referencia, integraciones, ejemplos

🧠 Catálogo de Skills

56 skills profesionales para agentes IA: desarrollo, arquitectura, DevOps, seguridad

🛠️ HCP-Toolkit

Herramientas CLI, servidor MCP, observabilidad, y utilidades de búsqueda

¿Listo para eliminar la deriva de contexto?

Únete a 43+ proyectos usando HCP en producción. Setup en 5 minutos.

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