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Add META-AGENTE CODEX governance documentation

Author: NestorMonroy

.agent/agents/README.md

@@ -4,6 +4,12 @@ Este directorio contiene la definición de agentes especializados para automatiz
 
 ## Agentes Disponibles
 
+### Meta-agente CODEX (documentación normativa)
+
+- **Documento base**: [`docs/analisis/META_AGENTE_CODEX_PARTE_1.md`](../../docs/analisis/META_AGENTE_CODEX_PARTE_1.md)
+- **ExecPlan asociado**: [`docs/plans/EXECPLAN_meta_agente_codex.md`](../../docs/plans/EXECPLAN_meta_agente_codex.md)
+- **Uso**: describe la gobernanza autónoma para generar artefactos CODEX multi-LLM. Todo agente por proveedor o dominio debe validar sus entregables contra este meta-agente antes de generar documentación oficial.
+
 ### Agentes LLM por proveedor
 
 Estos agentes vinculan la planificación (`.agent/PLANS.md`), la configuración de credenciales y los scripts reutilizables cuando se trabaja con modelos específicos.

.agent/agents/api_agent.md

@@ -7,6 +7,7 @@ Guiar cualquier automatización relacionada con el backend (`api/`) asegurando q
 ## Integraciones Clave
 
 - **ExecPlans**: `docs/plans/EXECPLAN_agents_domain_alignment.md` (relación dominio ↔ agentes) y `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md` (estrategia multi-LLM).
+- **Normativa CODEX**: `docs/analisis/META_AGENTE_CODEX_PARTE_1.md` describe los supuestos que deben respetar las especificaciones generadas para el backend.
 - **Catálogo de prompts**: `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md` indica qué técnicas aplicar con Claude, ChatGPT u Hugging Face antes de generar especificaciones para la API.
 - **Gestión de contexto**: `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md` y `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py` coordinan trimming/summarization para flujos prolongados de soporte o incidentes.
 - **Guías SDLC**: `docs/ai/SDLC_AGENTS_GUIDE.md` y `docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md` para coordinación multi-agente.

.agent/agents/chatgpt_agent.md

@@ -14,6 +14,7 @@ Centralizar el uso de modelos ChatGPT/OpenAI dentro de los flujos de automatizac
 - **Builder MCP**: `scripts/coding/ai/orchestrators/codex_mcp_workflow.py` emite briefs con banderas MCP y modelos recomendados (por ejemplo `gpt-5`) para OpenAI.
 - **Guía operativa**: `docs/ai/SDLC_AGENTS_GUIDE.md` detalla cuándo alternar entre modos heurísticos y LLM.
 - **Playbook MCP**: `docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md` explica la ejecución multi-agente para todos los proveedores, incluido OpenAI.
+- **Normativa CODEX**: `docs/analisis/META_AGENTE_CODEX_PARTE_1.md` define los supuestos que deben respetar las entregas basadas en modelos GPT.
 
 ## Procedimiento Recomendado
 

.agent/agents/claude_agent.md

@@ -14,6 +14,7 @@ Orquestar las integraciones con modelos Claude (Anthropic) dentro del flujo SDLC
 - **Builder MCP**: `scripts/coding/ai/orchestrators/codex_mcp_workflow.py` genera briefs single/multi-agent asegurando banderas MCP correctas cuando el proveedor es Anthropic.
 - **Guía operativa**: `docs/ai/SDLC_AGENTS_GUIDE.md` contiene los lineamientos de uso y compara el modo LLM vs heurístico.
 - **Playbook MCP**: `docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md` documenta prerequisitos y trazas para todos los proveedores.
+- **Normativa CODEX**: `docs/analisis/META_AGENTE_CODEX_PARTE_1.md` fija los supuestos y restricciones que deben respetar los artefactos generados con Claude.
 
 ## Procedimiento Recomendado
 

.agent/agents/docs_agent.md

@@ -7,10 +7,11 @@ Garantizar que los cambios en `docs/` sigan la gobernanza del ETA-AGENTE CODEX y
 ## Integraciones Clave
 
 - **Agente rector**: `docs/analisis/AGENTS.md` (ETA-AGENTE CODEX) y `scripts/coding/ai/agents/documentation/eta_codex_agent.py`.
-- **ExecPlans**: `docs/plans/EXECPLAN_agents_domain_alignment.md`, `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md`.
+- **ExecPlans**: `docs/plans/EXECPLAN_agents_domain_alignment.md`, `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md`, `docs/plans/EXECPLAN_meta_agente_codex.md`.
 - **Pruebas**: `docs/testing/test_documentation_alignment.py` asegura consistencia de enlaces y ubicación.
 - **Playbooks**: `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md`, `docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md`, `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/CODE_GENERATION_GUIDE.md`.
 - **Sesiones de contexto**: `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py` para mantener resúmenes consistentes en revisiones prolongadas.
+- **Referencia normativa**: `docs/analisis/META_AGENTE_CODEX_PARTE_1.md` (Parte 1 de 3) establece los supuestos y restricciones del meta-agente que gobierna todas las redacciones CODEX.
 
 ## Procedimiento Recomendado
 

.agent/agents/huggingface_agent.md

@@ -16,6 +16,7 @@ Guiar el uso de modelos Hugging Face (locales o alojados) dentro de los pipeline
     - `docs/ai/SDLC_AGENTS_GUIDE.md` explica cuándo preferir modos locales vs nube.
     - `docs/ai_capabilities/prompting/PHI3_PROMPT_ENGINEERING_PLAYBOOK.md` y `docs/ai_capabilities/prompting/CODE_GENERATION_GUIDE.md` muestran patrones de prompting reutilizables.
     - `docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md` unifica el procedimiento multi-agente.
+- **Normativa CODEX**: `docs/analisis/META_AGENTE_CODEX_PARTE_1.md` obliga a documentar evidencia formal y empírica al emitir artefactos basados en modelos Hugging Face.
 
 ## Procedimiento Recomendado
 

.agent/agents/infrastructure_agent.md

@@ -7,6 +7,7 @@ Coordinar automatizaciones relacionadas con `infrastructure/`, incluyendo IaC, p
 ## Integraciones Clave
 
 - **ExecPlans**: `docs/plans/EXECPLAN_agents_domain_alignment.md`, `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md` y los planes específicos de infraestructura (`docs/plans/SPEC_INFRA_*.md`).
+- **Normativa CODEX**: `docs/analisis/META_AGENTE_CODEX_PARTE_1.md` garantiza que las descripciones de infraestructura respeten los supuestos y validaciones del meta-agente.
 - **Catálogo de prompts**: `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md` sirve como guía para seleccionar técnicas multi-LLM cuando la automatización afecta pipelines o servicios usados por los modelos.
 - **Gestión de contexto**: `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md` y `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py` documentan la memoria compartida entre incidentes prolongados y runbooks de infraestructura.
 - **Gobernanza**: `docs/gobernanza/metodologias/agentes_automatizacion.md` y runbooks en `docs/operaciones/`.

.agent/agents/scripts_agent.md

@@ -7,6 +7,7 @@ Orquestar cambios en `scripts/` garantizando que las automatizaciones, generador
 ## Integraciones Clave
 
 - **ExecPlans**: `docs/plans/EXECPLAN_agents_domain_alignment.md`, `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md`.
+- **Normativa CODEX**: `docs/analisis/META_AGENTE_CODEX_PARTE_1.md` detalla los requisitos de razonamiento y evidencia que deben cumplir los scripts generadores de artefactos.
 - **Catálogo de prompts**: `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md` para seleccionar estrategias multi-LLM antes de automatizar generadores o validadores.
 - **Memoria de contexto**: `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md` y `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py` habilitan sesiones compartidas en herramientas que atienden hilos extensos.
 - **Código**: `scripts/coding/ai/` (generators, orchestrators, shared utilities) y `scripts/tests/`.

.agent/agents/ui_agent.md

@@ -7,6 +7,7 @@ Alinear el trabajo automatizado sobre el frontend (`ui/`) con las prácticas de
 ## Integraciones Clave
 
 - **ExecPlans**: `docs/plans/EXECPLAN_agents_domain_alignment.md` y `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md`.
+- **Normativa CODEX**: `docs/analisis/META_AGENTE_CODEX_PARTE_1.md` guía las entregas formales que involucren documentación o especificaciones del frontend.
 - **Playbooks**: `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/CODE_GENERATION_GUIDE.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/PHI3_PROMPT_ENGINEERING_PLAYBOOK.md` y `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md` (memoria de contexto compartida con backend/infrastructure).
 - **Sesiones de contexto**: `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py` para trimming/summarization cuando los flujos UX requieren iteraciones largas.
 - **Orquestación**: `scripts/coding/ai/orchestrators/codex_mcp_workflow.py` (multi-agente) y `scripts/coding/ai/generators/llm_generator.py` (generación guiada por TDD).

README.md

@@ -185,6 +185,7 @@ pytest -c docs/pytest.ini docs/testing
 - **[Guía Completa de Desarrollo de Features](docs/gobernanza/procesos/procedimientos/guia_completa_desarrollo_features.md)** - Proceso end-to-end
 - **[Estrategia de QA](docs/gobernanza/procesos/qa/ESTRATEGIA_QA.md)** - Testing strategy
 - **[Codex MCP Multi-Agent Guide](docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md)** - Configura el `CodexMCPWorkflowBuilder` para flujos single/multi-agent en Claude, ChatGPT y Hugging Face.
+- **[META-AGENTE CODEX](docs/analisis/META_AGENTE_CODEX_PARTE_1.md)** - Supuestos, restricciones y pipeline formal para generar artefactos CODEX multi-LLM (Parte 1 de 3).
 
 ## Arquitectura y Stack