MartinLoop: Plano de Control de Código Abierto para Agentes de Codificación de IA con Límites de Presupuesto y Registros de Auditoría

MartinLoop es un plano de control de código abierto para agentes de codificación de IA que aborda modos de fallo comunes: reintentar el mismo enfoque fallido, pasar tareas sin pruebas, quemar tokens silenciosamente, realizar cambios no auditables y fallar de formas difíciles de clasificar. Proporciona límites de presupuesto estrictos, registros de ejecución en JSONL, registros de auditoría inspeccionables, clasificación de fallos, finalización verificada por pruebas y ejecuciones de referencia reproducibles.

• Límites de presupuesto estrictos — limitan automáticamente el gasto en ejecuciones de agentes.
• Registros de ejecución en JSONL — cada paso queda registrado en un formato estructurado.
• Registros de auditoría inspeccionables — cualquier ingeniero puede revisar las acciones del agente.
• Clasificación de fallos — categoriza por qué falló un agente (p. ej., atascado en un bucle, enfoque incorrecto).
• Finalización verificada por pruebas — los agentes deben pasar pruebas definidas antes de reportar finalización.
• Ejecuciones de referencia reproducibles — estandariza la evaluación entre agentes.

El proyecto se posiciona como CI/CD para agentes autónomos de codificación. El núcleo es de código abierto en GitHub: https://github.com/Keesan12/Martin-Loop. Una demostración está disponible en https://martinloop.com/demo.

Útil para equipos que usan Claude Code, Codex, Cursor, agentes estilo Devin o bucles de agentes personalizados que necesitan gobernanza, presupuestos, evaluaciones y auditabilidad sobre sus flujos de trabajo de codificación con IA.