¿Qué es Gentle-AI?
Gentle-AI es un único binario en Go que reescribe la configuración de los agentes de programación que ya tienes, como Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Gemini CLI y Pi. Un instalador de terminal te pregunta qué agentes, componentes y persona quieres, y luego escribe archivos de prompt, skills, entradas de servidores MCP, reglas de permisos y hooks en la configuración propia de cada agente. Nunca instala un agente por sí mismo.
Los componentes son Engram (memoria persistente servida por MCP desde un almacén SQLite local), una biblioteca de skills, el servidor de documentación Context7, una lista de denegación de permisos, una persona, el selector de proveedores GGA y un tema. Por encima hay dos flujos de trabajo: Organic Driven Development (ODD), que mantiene los cambios pequeños en línea y solo escribe un documento de funcionalidad para el trabajo que abarca varias sesiones, y Receipt-Driven Development (RDD), que congela un cambio terminado y lo revisa con una profundidad fijada por su riesgo. Lo mantiene Alan Buscaglia (Gentleman Programming), con financiación de GitHub Sponsors y consultoría.
¿Merece la pena Gentle-AI?
Gentle-AI es menos un paquete de skills que un gestor de configuración: se adueña de partes de la configuración de cada agente compatible y las mantiene sincronizadas, y eso es a la vez su utilidad y su principal riesgo. Tiene unas 9.100 estrellas en GitHub y 896 forks, y publicó 297 versiones entre el 28 de febrero y el 7 de noviembre de 2026, cuando salió v4.4.0. Es más de una versión al día.
El flujo de trabajo va en contra de la planificación pesada. ODD dimensiona una tarea según si puede retomarse a partir del diff, no por el número de archivos, y el orquestador solo lanza un subagente cuando puede nombrar uno de cuatro motivos: exploración, escritores en paralelo, respaldo de contexto o un verificador independiente. El benchmark del propio proyecto, con una ejecución por celda, dice que un bug de 3 líneas pasó de 335 segundos y 0,339 $ a 77 segundos y 0,105 $ cuando el enrutado lo resolvió en línea. Las mismas notas admiten que una tarea grande siguió tardando entre 17,5 y 17,9 minutos frente a 6,1 minutos en Codex CLI sin más. El flujo anterior basado en especificaciones (SDD) se retiró en v4.0.0, así que los tutoriales antiguos ya no coinciden.
Lo que deja en tu máquina merece una lista clara. El script de instalación añade una línea al archivo de arranque de tu shell para el PATH. Engram guarda los recuerdos en SQLite local y puede exportarlos a una carpeta .engram/ para git o replicarlos en un servidor Engram Cloud que tú indiques. GGA instala un segundo binario global, y la herramienta opcional CodeGraph instala su propia CLI. En Claude Code añade hooks de arranque, revisión y telemetría. Cada instalación, sincronización y actualización hace antes una copia de las configuraciones que va a tocar y conserva las 5 copias más recientes.
El componente de permisos es una protección real con agujeros declarados. Impide que el agente lea o edite ~/.ssh, archivos .env, credenciales de la nube y archivos de claves en Claude Code, OpenCode y Kilo Code, y en OpenCode bloquea los force push y el rm recursivo sobre el directorio personal. La documentación dice que leer un secreto mediante bash o grep no está bloqueado, y que envoltorios como env o xargs esquivan las reglas con comodines. La telemetría está activada por defecto: un ID de instalación aleatorio, la versión, el sistema operativo, los agentes instalados y contadores de revisiones, enviados como mucho una vez al día, además de nombres de modelos y recuentos de tokens desde los hooks de los agentes compatibles. DO_NOT_TRACK, GENTLE_AI_TELEMETRY=0 o gentle-ai telemetry disable la desactivan, y en la primera ejecución no se envía nada.
Frente a Superpowers, que es una secuencia fija de skills que colocas en un solo agente, Gentle-AI cuesta más de adoptar y pesa menos en las tareas pequeñas. Se gana su sitio donde un equipo mezcla agentes y quiere una sola memoria y un solo estándar de revisión para todos; para quien solo usa Claude Code, es mucha configuración cambiante que heredar.
Dónde se gana su sitio
Un desarrollador freelance que alterna entre Claude Code, Codex y Cursor durante la semana
Dejar de explicar las mismas decisiones del proyecto cada vez que se reinicia una sesión
Engram se conecta a los tres como servidor MCP, así que una decisión guardada en un agente se puede buscar desde los demás. Los recuerdos se quedan en SQLite local; engram sync los escribe en .engram/ si los quieres en el repositorio. Sin coste aparte del uso de modelos.
Un tech lead de una startup de cinco personas en la que cada desarrollador escribe prompts a su manera
Dar al agente de cada desarrollador las mismas protecciones y la misma profundidad de revisión
Cada desarrollador ejecuta el instalador con el mismo preset; el componente de permisos impide leer ~/.ssh y archivos .env, y RDD ajusta la revisión al riesgo en lugar de lanzar cuatro revisores en cada cambio. Cuenta con volver a ejecutar gentle-ai sync a menudo, dado el ritmo de versiones.
Un ingeniero de backend que corrige bugs pequeños con un agente que planifica de más
Resolver arreglos de una sola función sin un proceso de planificación
ODD mantiene en línea el trabajo entendido y de bajo riesgo, con un test fallido escrito primero. El benchmark n=1 de los mantenedores muestra un bug de 3 líneas que pasa de 56 turnos a 10; tómalo como un indicio, no como una medida de tu código.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- brew install o un script curl a bash en macOS y Linux; en Windows, go install con Go 1.25.10 o posterior. Ejecuta gentle-ai para elegir agentes, componentes y persona, y luego gentle-ai doctor para una comprobación de estado de solo lectura. Las firmas de las versiones se pueden verificar.
- Integraciones
- El README cuenta 17 integraciones, entre ellas Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Kilo Code, Gemini CLI, VS Code Copilot, Windsurf, Antigravity, Kiro, Qwen Code, Hermes y Pi (mediante Gentle Shell); la documentación de agentes también incluye GitHub Copilot CLI. Conductor se detecta, pero no recibe escrituras gestionadas. Context7 y CodeGraph se añaden como servidores MCP.
- Datos y privacidad
- No hace falta ningún servicio alojado: la memoria es SQLite local, con exportación opcional a git o a un servidor Engram Cloud que configures. La telemetría anónima está activada por defecto y documentada campo a campo; excluye rutas, nombres de repositorios, prompts y código, pero incluye IDs públicos de modelos y recuentos de tokens. GitHub no muestra avisos de seguridad.
- Coste a escala
- Gratuito con licencia MIT. El coste real es el uso de modelos, que las reglas de enrutado intentan reducir, y el tiempo de volver a sincronizar configuraciones a medida que salen versiones; el mantenedor vende consultoría para despliegues en equipos a precios no publicados.
- Límites
- 366 issues abiertas. Las capacidades varían según el agente: por ejemplo, Cursor y Antigravity no reciben los agentes de revisión gestionados. La documentación sigue la rama main y está cargada de detalles de migración, y las reglas de permisos no saben interpretar envoltorios de shell ni shells anidadas.
Lo bueno
- Un solo instalador configura 17 agentes con la misma memoria, skills y reglas de revisión
- Las tareas pequeñas se ejecutan en línea, sin subagentes ni documentos de planificación
- Copia de la configuración antes de cada escritura, con restauración y un comando doctor de solo lectura
- La telemetría está documentada campo a campo, con un comando de vista previa y varias formas de desactivarla
Lo malo
- Cerca de 300 versiones en unos ocho meses; el comportamiento y la disposición de archivos no dejan de cambiar
- La telemetría y la revisión RDD están activadas por defecto
- La lista de denegación de permisos no impide leer secretos mediante bash o grep
- Las funciones varían según el agente, y Pi necesita el paquete aparte Gentle Shell
Ideal para
Desarrolladores o equipos pequeños que usan dos o más agentes de programación y quieren memoria de proyecto compartida y un solo estándar de revisión para todos.
Alternativas a Gentle-AI
Gentle-AI: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Gentle-AI?
- Una capa de configuración bien pensada y con buenas protecciones para quien usa varios agentes de programación, lastrada por el ritmo de versiones y una documentación que pocos leerán hasta el final. Le damos un 4.0 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Gentle-AI?
- Gratuito y de código abierto (MIT). Pagas el uso de modelos de los agentes que configura.
- ¿Qué inconvenientes tiene Gentle-AI?
- Cerca de 300 versiones en unos ocho meses; el comportamiento y la disposición de archivos no dejan de cambiar; la telemetría y la revisión RDD están activadas por defecto; la lista de denegación de permisos no impide leer secretos mediante bash o grep; las funciones varían según el agente, y Pi necesita el paquete aparte Gentle Shell.
- ¿Para quién es Gentle-AI?
- Desarrolladores o equipos pequeños que usan dos o más agentes de programación y quieren memoria de proyecto compartida y un solo estándar de revisión para todos.
- ¿Cuánto cuesta Gentle-AI para un equipo o en producción?
- Gratuito con licencia MIT. El coste real es el uso de modelos, que las reglas de enrutado intentan reducir, y el tiempo de volver a sincronizar configuraciones a medida que salen versiones; el mantenedor vende consultoría para despliegues en equipos a precios no publicados.
- ¿Es Gentle-AI seguro para los datos de la empresa?
- No hace falta ningún servicio alojado: la memoria es SQLite local, con exportación opcional a git o a un servidor Engram Cloud que configures. La telemetría anónima está activada por defecto y documentada campo a campo; excluye rutas, nombres de repositorios, prompts y código, pero incluye IDs públicos de modelos y recuentos de tokens. GitHub no muestra avisos de seguridad.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Gentle-AI?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Superpowers, Everything Claude Code (ECC), BMAD Method, claude-mem y Spec Kit.
Respuestas comprobadas el 13 nov 2026.
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