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Boost con IA

Repositorio para una capacitación de Boost con IA orientada a trabajo asistido con agentes sobre datos de Odoo usando Tuqui MCP.

Objetivo

El ejercicio consiste en analizar información de Odoo de Adhoc para detectar oportunidades de mejora en los productos del equipo y convertir ese análisis en propuestas accionables.

Herramientas esperadas

  • Codex (extensión de VS Code para POs, CLI para devs)
  • Tuqui MCP
  • Skills de apoyo cuando apliquen, por ejemplo para commits

Clonar el repo

  • POs (via HTTPS):

    git clone https://github.com/adhoc-dev/boost-con-ia.git

  • Devs (via SSH):

    git clone git@github.com:adhoc-dev/boost-con-ia.git

Luego entrar al directorio:

cd boost-con-ia
code .

Setup de Codex

Los POs usan la extensión de VS Code. Los devs pueden usar cualquiera de las dos opciones (extensión o CLI).

Via extensión

1. Instalar la extensión

En VS Code, abrir la pestaña de Extensions y buscar codex. Instalar la primera, Codex – OpenAI's coding agent (publicada por OpenAI).

Buscar la extensión Codex en el marketplace

2. Iniciar sesión con ChatGPT

Abrir la extensión y elegir Sign in with ChatGPT. El login debe hacerse con la cuenta de ChatGPT compartida por el equipo (team-*@adhoc.inc), no con cuentas personales.

Sign in with ChatGPT en la extensión

3. Abrir Codex settings

Desde el ícono de engranaje de la extensión, entrar a Codex settings.

Acceder a Codex settings

4. Agregar Tuqui como MCP server

En la sección MCP servers dentro de Codex settings, hacer clic en + Add server.

Panel de MCP servers vacío

Completar el formulario con:

  • Name: tuqui
  • Tipo: Streamable HTTP
  • URL: https://tuqui.com/mcp/adhoc

Dejar el resto en blanco y guardar.

Formulario de MCP con tuqui y Streamable HTTP

5. Autenticarse contra Tuqui

El server queda listado pero pide autenticación. Hacer clic en Authenticate: se abre Tuqui en el navegador para completar el login. Una vez autenticado, se puede cerrar la pestaña.

Botón Authenticate en el server tuqui

6. Verificar y configurar el modelo

De vuelta en el chat de Codex, correr /mcp para confirmar que tuqui aparece como Authenticated (OAuth) y Enabled. Desde el selector inferior, elegir el modelo 5.5 con effort Medium.

/mcp con tuqui autenticado y modelo 5.5 Medium

Si en algún momento se cierra la sesión de Tuqui, volver al panel de MCP servers y usar Authenticate de nuevo.

Via CLI

Si todavía no tenés Codex instalado, bajarlo via curl (no usar npm):

curl -fL -o codex.tar.gz https://github.com/openai/codex/releases/latest/download/codex-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz
tar -xzf codex.tar.gz
sudo install -m 0755 codex-x86_64-unknown-linux-musl /usr/local/bin/codex
rm codex.tar.gz codex-x86_64-unknown-linux-musl

Levantar Codex desde el repo con:

codex

El login debe hacerse con la cuenta de ChatGPT compartida por el equipo (team-*@adhoc.inc), no con cuentas personales.

Configurar el modelo

Dentro de Codex, correr /model y elegir gpt-5.5 con effort medium.

Configurar Tuqui MCP

El registro del MCP se hace por fuera de Codex, desde la terminal:

codex mcp add tuqui --url https://tuqui.com/mcp/adhoc

Esto abre directamente Tuqui en el navegador para autenticarse. Una vez completada la autenticación, se puede cerrar la pestaña y volver a la terminal.

Una vez registrado, volver a entrar a Codex con codex y correr /mcp. Deberían aparecer las tools correspondientes (tuqui_context, odoo_schema_discover, odoo_fields_get, odoo_read_group, odoo_search_read, entre otras).

Si en algún momento se cierra la sesión de Tuqui, volver a autenticar desde la terminal con:

codex mcp login tuqui

Enunciado

El flujo simula la colaboración entre PO y devs apoyada por agentes. Hay dos variantes según el equipo: Sistemas y Consultoría Técnica (CT).

Sistemas

  1. PO: analiza los tickets de los últimos 3 meses sobre los productos adhoc.product del equipo vía Tuqui MCP, y redacta specs funcionales (sin referencias a código) que apunten a reducir la recurrencia de tickets.
  2. PO: sube esas specs a una rama y las entrega a los devs (usando Codex + skills).
  3. Devs: se pasan a la rama y, con la spec funcional, abren el entorno de desarrollo.
  4. Devs: con la spec funcional y el contexto del código, generan una spec técnica de implementación.
  5. Devs: implementan la spec técnica y abren el PR correspondiente.

Consultoría Técnica

  1. Dos personas toman el rol de PO:
    • Una analiza las tareas de los últimos 3 meses del equipo vía Tuqui MCP para identificar mejoras a realizar (análogo al análisis de tickets de Sistemas, pero contra tareas), y redacta specs funcionales que apunten a reducir la recurrencia.
    • La otra identifica una tarea de desarrollo a futuro y redacta la spec funcional para ese desarrollo.
  2. POs: suben esas specs a una rama y las entregan a los devs (usando Codex + skills).
  3. Devs: se pasan a la rama y, con la spec funcional, abren el entorno de desarrollo.
  4. Devs: con la spec funcional y el contexto del código, generan una spec técnica de implementación.
  5. Devs: implementan la spec técnica y abren el PR correspondiente.

Entregables esperados

  • 1 informe breve con evidencia y hallazgos del análisis (tickets en Sistemas, tareas en CT)
  • 2 specs funcionales (en CT: una de mejora a partir del análisis y otra de desarrollo a futuro)
  • 2 specs técnicas derivadas de las funcionales
  • uno o más PRs implementando las specs