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docs: Add executive roadmap summary for AI Scanner improvements
Co-authored-by: dawnsystem <42047891+dawnsystem@users.noreply.github.com>
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426
AI_SCANNER_ROADMAP_SUMMARY.md
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@ -0,0 +1,426 @@
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# AI Scanner - Resumen Ejecutivo del Roadmap
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## 📊 Estado Actual: PRODUCTION READY ✅
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El sistema AI Scanner está completamente implementado y funcional. Este documento resume el plan de mejoras y siguientes pasos.
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## 🎯 Objetivo
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Llevar el AI Scanner de **PRODUCTION READY** a **PRODUCTION EXCELLENCE** mediante implementación sistemática de mejoras en testing, API, frontend, performance, ML, monitoreo, documentación y seguridad.
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## 📚 Documentación de Planificación
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### 1. AI_SCANNER_IMPROVEMENT_PLAN.md (27KB)
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**Plan maestro completo con:**
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- 10 épicas organizadas por área
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- 35+ issues detallados
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- Tareas específicas para cada issue
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- Estimaciones de tiempo
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- Dependencias entre issues
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- Criterios de aceptación
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- Roadmap de 6 sprints
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- Métricas de éxito
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### 2. GITHUB_ISSUES_TEMPLATE.md (15KB)
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**Templates listos para crear issues:**
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- 14 issues principales formateados
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- Labels sugeridos
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- Formato consistente
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- Instrucciones de creación
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### 3. AI_SCANNER_IMPLEMENTATION.md (11KB)
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**Documentación técnica de implementación:**
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- Arquitectura del sistema
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- Features implementadas
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- Compliance con agents.md
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- Guía de uso
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## 📊 Las 10 Épicas del Roadmap
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### ÉPICA 1: Testing y Calidad de Código
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**Issues**: 4 | **Prioridad**: 🔴 ALTA | **Estimación**: 6-9 días
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- Tests unitarios AI Scanner (90% cobertura)
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- Tests unitarios Deletion Manager (95% cobertura)
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- Tests integración Consumer (end-to-end)
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- Pre-commit hooks y linting
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**Objetivo**: Garantizar calidad y prevenir regresiones
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### ÉPICA 2: Migraciones de Base de Datos
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**Issues**: 2 | **Prioridad**: 🔴 ALTA | **Estimación**: 1.5 días
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- Migración Django para DeletionRequest
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- Índices de performance optimizados
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**Objetivo**: Base de datos lista para producción
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### ÉPICA 3: API REST Endpoints
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**Issues**: 4 | **Prioridad**: 🔴 ALTA (2) + 🟡 MEDIA (1) + 🟢 BAJA (1) | **Estimación**: 8-10 días
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- Endpoints Deletion Requests (listado, detalle, acciones)
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- Endpoints AI Suggestions
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- Webhooks para eventos
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**Objetivo**: API completa para frontend y integraciones
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### ÉPICA 4: Integración Frontend
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**Issues**: 4 | **Prioridad**: 🔴 ALTA (2) + 🟡 MEDIA (2) | **Estimación**: 9-13 días
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- UI AI Suggestions en Document Detail
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- Dashboard Deletion Requests Management
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- AI Status Indicator en navbar
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- Settings Page para configuración AI
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**Objetivo**: UX completa para gestión de AI
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### ÉPICA 5: Optimización de Performance
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**Issues**: 4 | **Prioridad**: 🟡 MEDIA | **Estimación**: 7-9 días
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- Caching de modelos ML
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- Procesamiento asíncrono con Celery
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- Batch processing para documentos existentes
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- Query optimization
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**Objetivo**: Sistema rápido y escalable
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### ÉPICA 6: Mejoras de ML/AI
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**Issues**: 4 | **Prioridad**: 🟡 MEDIA (3) + 🟢 BAJA (1) | **Estimación**: 10-14 días
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- Training pipeline para modelos custom
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- Active learning loop
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- Multi-language support para NER
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- Confidence calibration
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**Objetivo**: AI más precisa y adaptativa
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### ÉPICA 7: Monitoreo y Observabilidad
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**Issues**: 3 | **Prioridad**: 🟡 MEDIA | **Estimación**: 4-5 días
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- Metrics y logging estructurado
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- Health checks para AI components
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- Audit log detallado
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**Objetivo**: Visibilidad completa del sistema
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### ÉPICA 8: Documentación de Usuario
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**Issues**: 3 | **Prioridad**: 🔴 ALTA (1) + 🟡 MEDIA (2) | **Estimación**: 5-7 días
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- Guía de usuario para AI features
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- API documentation
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- Guía de administrador
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**Objetivo**: Usuarios autónomos y bien informados
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### ÉPICA 9: Seguridad Avanzada
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**Issues**: 3 | **Prioridad**: 🔴 ALTA (1) + 🟡 MEDIA (2) | **Estimación**: 4-5 días
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- Rate limiting para AI operations
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- Validation exhaustiva de inputs
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- Permisos granulares
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**Objetivo**: Sistema seguro y robusto
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### ÉPICA 10: Internacionalización
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**Issues**: 1 | **Prioridad**: 🟢 BAJA | **Estimación**: 1-2 días
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- Traducción de mensajes de AI
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**Objetivo**: Soporte multi-idioma
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## 📅 Roadmap Detallado (6 Sprints)
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### 🏃 Sprint 1 (2 semanas) - Fundamentos
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**Focus**: Testing y Database
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- ✅ Issue 1.1: Tests Unitarios AI Scanner
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- ✅ Issue 1.2: Tests Unitarios Deletion Manager
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- ✅ Issue 1.3: Tests Integración Consumer
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- ✅ Issue 2.1: Migración DeletionRequest
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**Entregables**: Cobertura tests >90%, DB migrada
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### 🏃 Sprint 2 (2 semanas) - API
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**Focus**: REST Endpoints
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- ✅ Issue 3.1: API Deletion Requests - Listado
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- ✅ Issue 3.2: API Deletion Requests - Acciones
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- ✅ Issue 3.3: API AI Suggestions
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**Entregables**: API REST completa y documentada
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### 🏃 Sprint 3 (2 semanas) - Frontend
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**Focus**: UI/UX
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- ✅ Issue 4.1: UI AI Suggestions
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- ✅ Issue 4.2: UI Deletion Requests
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- ✅ Issue 4.3: AI Status Indicator
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**Entregables**: UI completa y responsive
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### 🏃 Sprint 4 (2 semanas) - Performance
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**Focus**: Optimización
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- ✅ Issue 5.1: Caching Modelos ML
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- ✅ Issue 5.2: Procesamiento Asíncrono
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- ✅ Issue 7.1: Metrics y Logging
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**Entregables**: Sistema optimizado con métricas
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### 🏃 Sprint 5 (2 semanas) - Documentación y Refinamiento
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**Focus**: Docs y Calidad
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- ✅ Issue 8.1: Guía de Usuario
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- ✅ Issue 8.2: API Documentation
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- ✅ Issue 1.4: Linting
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- ✅ Issue 9.2: Validation
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**Entregables**: Documentación completa, código limpio
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### 🏃 Sprint 6 (2 semanas) - ML Improvements
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**Focus**: Mejoras ML
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- ✅ Issue 6.1: Training Pipeline
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- ✅ Issue 6.3: Multi-language Support
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- ✅ Issue 6.4: Confidence Calibration
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**Entregables**: AI más precisa y multi-idioma
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## 📈 Métricas de Éxito
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### Cobertura de Tests
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- ✅ Target: >90% código crítico
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- ✅ Target: >80% código general
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### Performance
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- ✅ AI Scan time: <2s por documento
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- ✅ API response time: <200ms
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- ✅ UI load time: <1s
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### Calidad
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- ✅ Zero linting errors
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- ✅ Zero security vulnerabilities
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- ✅ API uptime: >99.9%
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### User Satisfaction
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- ✅ User feedback: >4.5/5
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- ✅ AI suggestion acceptance rate: >70%
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- ✅ Deletion request false positive rate: <5%
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## 🎯 Distribución por Prioridad
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### 🔴 Prioridad ALTA (8 issues)
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**Tiempo estimado**: ~20-27 días
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**% del total**: 23%
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Incluye fundamentos críticos:
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- Tests completos
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- Migración DB
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- API básica
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- UI básica
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- Docs usuario
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- Validación seguridad
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**Recomendación**: Completar en Sprints 1-3
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### 🟡 Prioridad MEDIA (18 issues)
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**Tiempo estimado**: ~30-40 días
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**% del total**: 51%
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Incluye optimizaciones y mejoras:
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- Performance
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- ML improvements
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- Monitoreo
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- Seguridad avanzada
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- Docs técnica
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**Recomendación**: Completar en Sprints 4-6
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### 🟢 Prioridad BAJA (9 issues)
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**Tiempo estimado**: ~10-13 días
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**% del total**: 26%
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Nice to have:
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- Webhooks
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- Active learning
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- i18n
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- Docs avanzadas
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**Recomendación**: Post Sprint 6 según necesidad
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## 💰 Estimación de Recursos
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### Tiempo Total
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- **Mínimo**: 60 días desarrollo
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- **Máximo**: 80 días desarrollo
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- **Promedio**: 70 días (3.5 meses)
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### Con 1 Desarrollador
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- **6 sprints** de 2 semanas
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- **3-4 meses** calendario
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- **Disponibilidad**: 100%
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### Con 2 Desarrolladores
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- **3-4 sprints** paralelos
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- **1.5-2 meses** calendario
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- **Coordinación**: esencial
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### Con Equipo (3+)
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- **2-3 sprints** paralelos
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- **1-1.5 meses** calendario
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- **Gestión**: crítica
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## 🚀 Cómo Empezar
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### Paso 1: Crear Issues en GitHub
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1. Abrir `GITHUB_ISSUES_TEMPLATE.md`
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2. Copiar template del primer issue
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3. Crear issue en GitHub con labels
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4. Repetir para todos los issues de Sprint 1
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**Alternativa**: Crear todos los issues de una vez
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### Paso 2: Configurar Proyecto GitHub
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1. Crear GitHub Project
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2. Añadir columnas: Backlog, Sprint, In Progress, Review, Done
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3. Añadir todos los issues al proyecto
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4. Organizarlos por épica y sprint
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### Paso 3: Iniciar Sprint 1
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1. Mover issues de Sprint 1 a "Sprint"
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2. Asignar desarrolladores
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3. Comenzar con Issue 1.1 (Tests AI Scanner)
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4. Daily standups
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5. Sprint review al finalizar
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### Paso 4: Iteración
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1. Completar Sprint 1
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2. Review y retrospectiva
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3. Planificar Sprint 2
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4. Repetir hasta completar roadmap
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## 📊 Dashboard de Seguimiento (Propuesto)
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### KPIs por Sprint
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**Sprint 1-2** (Fundamentos + API):
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- Tests coverage: actual vs target
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- Migration status: pending/done
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- API endpoints: implemented/total
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- Documentation: pages completed
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**Sprint 3-4** (Frontend + Performance):
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- UI components: completed/total
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- Performance metrics: before/after
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- User acceptance: feedback score
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- Bug count: open/resolved
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**Sprint 5-6** (Docs + ML):
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- Docs pages: completed/total
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- ML accuracy: improvement %
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- Code quality: linting score
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- Security: vulnerabilities count
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## 🎓 Lessons Learned (Para Actualizar)
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Esta sección se actualizará después de cada sprint con:
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- Qué funcionó bien
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- Qué se puede mejorar
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- Blockers encontrados
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- Soluciones aplicadas
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- Tiempo real vs estimado
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## 📞 Contacto y Soporte
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**Documentación**:
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- Plan completo: `AI_SCANNER_IMPROVEMENT_PLAN.md`
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- Templates issues: `GITHUB_ISSUES_TEMPLATE.md`
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- Implementación actual: `AI_SCANNER_IMPLEMENTATION.md`
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**Proyecto GitHub**: dawnsystem/IntelliDocs-ngx
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**Director**: @dawnsystem
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## ✅ Checklist de Inicio
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- [ ] Crear todos los issues en GitHub
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- [ ] Configurar GitHub Project
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- [ ] Asignar épicas a milestones
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- [ ] Priorizar Sprint 1
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|
- [ ] Asignar desarrolladores
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|
- [ ] Configurar CI/CD para tests
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|
- [ ] Preparar entorno de desarrollo
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- [ ] Kick-off meeting
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|
- [ ] Comenzar Issue 1.1
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## 🎉 Conclusión
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Este roadmap transforma el AI Scanner de un sistema funcional a una solución de clase mundial. Con ejecución disciplinada y seguimiento riguroso, en 3-4 meses tendremos un producto excepcional.
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**Estado**: ✅ PLANIFICACIÓN COMPLETA
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**Próximo Paso**: Crear issues y comenzar Sprint 1
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**Compromiso**: Excelencia técnica y entrega de valor
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*Documento creado: 2025-11-11*
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*Última actualización: 2025-11-11*
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*Versión: 1.0*
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