ADLC Team Skills es un proyecto de código abierto que propone una "capa cognitiva compartida" para equipos de ingeniería que trabajan con agentes de IA. Su premisa es que los trucos individuales de prompting generan mejoras rápidas para desarrolladores aislados, pero al escalar al equipo producen deuda técnica caótica, pérdida de contexto y pull requests imposibles de revisar. La herramienta aborda el nuevo cuello de botella: la confianza y la verificación.
El proyecto se presenta como la capa de equipo del Twelve-Factor Agentic SDLC. Convierte a los agentes de IA en miembros del equipo que comparten constitución, estrategia de producto, estándares de arquitectura y benchmarks de evaluación, en lugar de actuar como adivinadores aislados. Funciona sobre el estándar Agent Skills, por lo que es compatible con Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, GitHub Copilot y otros.
Su instalación se realiza mediante un CLI que genera slash commands y enlaza eventos de inicio de sesión para nueve agentes de codificación. Al arrancar la sesión, ejecuta automáticamente un proceso llamado team-boot que ensambla en el system prompt la constitución del equipo, los índices de decisiones de producto y arquitectura y el registro de skills. Incluye comandos para definir la constitución del equipo (team-constitution), reescanear el contexto (team-discover) y reparar índices (team-repair).
El flujo principal es mission-brief, que convierte un prompt en un contrato formal con objetivo, restricciones, criterios de éxito y una lista ordenada de pasos ejecutados en un bucle de especificación, planificación, tareas e implementación. La arquitectura se organiza en cuatro pilares: estrategia y directivas de equipo, producto y arquitectura, flujo de trabajo guiado por especificación y gobernanza con evaluaciones automatizadas. Un repositorio companion almacena los módulos de contexto versionados del equipo.