🚨|💾 Alguien acaba de soltar la arquitectura más honesta de una AI app en producción 🧠 No es un repo, es una ruta a seguir, es lo que realmente se ve cuando esto escala. Aquí el desglose: → services/ — RAG pipeline, semantic cache, memoria, query rewriter, router. No un archivo. Cinco. → agents/ — document grader, decomposer, adaptive router. Se autocorrige solo. Sin que le expliques. → prompts/ — versionados, tipados, registrados. Nunca hardcodeados. Nunca. → security/ — input guard, content filter, output filter. Tres capas. No una. → evaluation/ — golden dataset, offline eval, online monitor. La mayoría skipea esta capa completa y shipea a ciegas 🙈 → observability/ — tracing por etapa, feedback ligado a traces, costo por query. → .claude/ — contexto del codebase para tu AI coding agent antes de que toque un solo archivo. El demo es un archivo. Producción es esto.