Del requerimiento a producción, sin escribir una sola línea de código.

Escribes un requerimiento en lenguaje natural. DevSense lo analiza con clasificación multi-LLM (Claude + GPT + Gemini para cross-validation), planifica la ejecución, genera el código, ejecuta pytest con coverage >95%, pasa bandit SAST, genera documentación OpenAPI, y crea un Feature Request en GitLab con branch, diff y pipeline de CI listo. Tú revisas y apruebas. Si algo falla, el auto-healer diagnostica, reintenta con estrategias diferentes, y escala a HITL Copilot solo cuando no puede resolver por sí mismo.

No es autocomplete con esteroides. Es un pipeline completo que toma un issue, lo entiende semánticamente, genera un plan de implementación, escribe el código en los archivos correctos del repo, ejecuta los tests existentes + los nuevos que genera, valida seguridad con SAST, produce documentación actualizada, y abre un Merge Request con todo listo para review. Si los tests fallan, analiza el error, genera una fix, y reintenta, hasta 4 veces con estrategias diferentes antes de escalar a un humano.

Cada issue tiene trazabilidad completa: el requerimiento original en lenguaje natural, el análisis semántico, las decisiones de arquitectura que tomó el LLM, el código generado con diff line-by-line, los tests ejecutados con resultados, el output de SAST, y el estado final. Si un año después alguien pregunta "¿por qué este endpoint devuelve 403 en vez de 401?", la respuesta está en el issue con el razonamiento completo.

QA vNext es el motor de testing integrado en DevSense que va más allá de los tests unitarios y E2E tradicionales. Usa un enfoque intent-first: en vez de escribir scripts paso a paso, defines la intención del test en un spec declarativo: qué debe pasar, qué evidencia capturar, qué oracles evaluar. El motor orquesta la ejecución, captura evidencia, y produce un reporte de certificación con decisión GO/NO-GO.

Cuando el pipeline encuentra un problema que no puede resolver automáticamente (un test que falla por una razón no obvia, un conflicto de merge complejo, una decisión de arquitectura que requiere contexto de negocio), no se queda en un loop infinito ni falla silenciosamente. Escala al HITL Copilot: un workspace donde el ingeniero ve exactamente qué intentó el sistema, por qué falló, y qué opciones tiene. Puede aprobar una sugerencia del AI, modificarla, o tomar el control manual con todo el contexto disponible.