Monta en tu repo una fábrica de cuatro agentes con rol fijo, con un patrón que ya corre en producción: te entregan PRs que revisas en dos minutos.
$5,000$2,500 MXN50% de lanzamiento para la lista
Sin spam. Sólo te avisamos cuando abra · el precio de lanzamiento es para la lista.
@plan
@build
@check
Para ti
En 2026 las empresas que viven del software empezaron a mover parte de su trabajo a fábricas de agentes. Éstos son sus números públicos.
Stripe
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PRs por semana escritos por agentes
Sus «Minions» se disparan desde Slack, arrancan una máquina aislada en menos de 10 segundos, escriben el código, corren linters y CI, y dejan el PR listo. Una persona revisa cada uno.
Fuente: stripe.dev ↗Mastra
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de 1,627 PRs fusionados los escribió su fábrica
«Shipyard», la fábrica que usan para su propio framework open source, también cerró 222 de 778 issues. Tuvieron que dejar etapas en manual: en automático total generaba más de lo que alcanzaban a revisar.
Fuente: mastra.ai ↗Globant
$0.0M
USD de ingreso recurrente anual en AI Pods
A junio de 2026, 60% más que en marzo. Cobran por entregable, con margen 10 puntos arriba del modelo tradicional. Ya lo usan 9 de sus 20 cuentas más grandes.
Fuente: Globant Q2 2026 ↗Factory.ai
$0 mil M
USD de valuación en julio de 2026
Duplicó sus ingresos seis meses seguidos vendiendo fábricas a Nvidia, Adobe, EY y Palo Alto Networks. Su equipo instala la fábrica en el cliente; lo que cobra es cada ticket que corre después.
Fuente: Forge ↗En México todavía no hay un caso público. Tu caso puede ser de los primeros.
Cada sesión dura 2.5 h y arma una parte de la fábrica sobre tu propio repo. Usamos GitHub, un sandbox para los agentes (EasyBits, Fly o Vercel) y el hosting que elijas: Vercel, Netlify, Fly o EasyBits.
Sesión 1, 2.5 h
Preparas tu repo para trabajar con agentes: el conocimiento que leen, los candados de CI y @plan, que propone y espera tu firma.
Al final: Tu repo tiene reglas, candados y un plan firmado.
Sesión 2, 2.5 h
@build programa el plan en su sandbox y @check lo revisa con otro modelo: te dice el riesgo y qué líneas leer primero.
Al final: Te llega un PR que revisas en dos minutos.
Sesión 3, 2.5 h
@eval, un juez fijo, califica a cada rol y guarda lo que costó. Con eso eliges modelo por rol y ves si la fábrica mejora.
Al final: Sabes cuánto cuesta y qué tan bien sale cada PR.
Trabajamos sobre tu propio código. Al terminar, estas seis piezas quedan en tu repositorio y las puedes replicar en otros proyectos.
@plan
@build
@check
@eval