Add multi-LLM prompt techniques catalog and governance links

.agent/agents/README.md

@@ -16,7 +16,8 @@ Estos agentes vinculan la planificación (`.agent/PLANS.md`), la configuración
   - Configuración en `docs/ai/CONFIGURACION_API_KEYS.md` (`ANTHROPIC_API_KEY`).
   - ExecPlan vivo: `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md`.
   - Scripts: `scripts/coding/ai/generators/llm_generator.py` (`llm_provider="anthropic"`) y `scripts/coding/ai/orchestrators/codex_mcp_workflow.py`.
-  - Guías: `docs/ai/SDLC_AGENTS_GUIDE.md` y `docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md`.
+  - Guías: `docs/ai/SDLC_AGENTS_GUIDE.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md`, `docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md` y `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md`.
+  - Código reutilizable: `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py` para trimming/summarizing multi-LLM.
 
 #### ChatGPTAgent
 
@@ -26,7 +27,8 @@ Estos agentes vinculan la planificación (`.agent/PLANS.md`), la configuración
   - Configuración en `docs/ai/CONFIGURACION_API_KEYS.md` (`OPENAI_API_KEY`).
   - ExecPlan: `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md`.
   - Scripts: `scripts/coding/ai/generators/llm_generator.py` (`llm_provider="openai"`) y `scripts/coding/ai/orchestrators/codex_mcp_workflow.py`.
-  - Guías: `docs/ai/SDLC_AGENTS_GUIDE.md` y `docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md`.
+  - Guías: `docs/ai/SDLC_AGENTS_GUIDE.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md`, `docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md` y `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md`.
+  - Código reutilizable: `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py` para trimming/summarizing multi-LLM.
 
 #### HuggingFaceAgent
 
@@ -36,7 +38,8 @@ Estos agentes vinculan la planificación (`.agent/PLANS.md`), la configuración
   - Configuración en `docs/ai/CONFIGURACION_API_KEYS.md` (`HF_LOCAL_MODEL_PATH`, `HF_MODEL_ID`, `HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN`).
   - ExecPlan: `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md`.
   - Scripts: `scripts/coding/ai/generators/llm_generator.py` (`llm_provider="huggingface"`) y `scripts/coding/ai/orchestrators/codex_mcp_workflow.py`.
-  - Guías: `docs/ai/SDLC_AGENTS_GUIDE.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/PHI3_PROMPT_ENGINEERING_PLAYBOOK.md` y `docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md`.
+  - Guías: `docs/ai/SDLC_AGENTS_GUIDE.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/PHI3_PROMPT_ENGINEERING_PLAYBOOK.md`, `docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md` y `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md`.
+  - Código reutilizable: `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py` para trimming/summarizing multi-LLM.
 
 ### Agentes por dominio
 
@@ -46,31 +49,31 @@ Los siguientes agentes conectan la estructura del repositorio (api, ui, infrastr
 
 - **Archivo**: `api_agent.md`
 - **Directorio base**: `api/`
-- **Relaciones clave**: `docs/plans/EXECPLAN_agents_domain_alignment.md`, `docs/ai/SDLC_AGENTS_GUIDE.md`, `scripts/coding/ai/orchestrators/codex_mcp_workflow.py`.
+- **Relaciones clave**: `docs/plans/EXECPLAN_agents_domain_alignment.md`, `docs/ai/SDLC_AGENTS_GUIDE.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md`, `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md`, `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py`, `scripts/coding/ai/orchestrators/codex_mcp_workflow.py`.
 
 #### UiAgent (Frontend)
 
 - **Archivo**: `ui_agent.md`
 - **Directorio base**: `ui/`
-- **Relaciones clave**: `docs/plans/EXECPLAN_agents_domain_alignment.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/CODE_GENERATION_GUIDE.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/PHI3_PROMPT_ENGINEERING_PLAYBOOK.md`.
+- **Relaciones clave**: `docs/plans/EXECPLAN_agents_domain_alignment.md`, `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`, `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md`, `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py`.
 
 #### InfrastructureAgent
 
 - **Archivo**: `infrastructure_agent.md`
 - **Directorio base**: `infrastructure/`
-- **Relaciones clave**: `docs/plans/EXECPLAN_agents_domain_alignment.md`, `docs/gobernanza/metodologias/agentes_automatizacion.md`, planes `SPEC_INFRA_*`.
+- **Relaciones clave**: `docs/plans/EXECPLAN_agents_domain_alignment.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md`, `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md`, `docs/gobernanza/metodologias/agentes_automatizacion.md`, `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py`, planes `SPEC_INFRA_*`.
 
 #### DocsAgent
 
 - **Archivo**: `docs_agent.md`
 - **Directorio base**: `docs/`
-- **Relaciones clave**: `docs/analisis/AGENTS.md`, `scripts/coding/ai/agents/documentation/eta_codex_agent.py`, `docs/testing/test_documentation_alignment.py`.
+- **Relaciones clave**: `docs/analisis/AGENTS.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md`, `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md`, `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py`, `scripts/coding/ai/agents/documentation/eta_codex_agent.py`, `docs/testing/test_documentation_alignment.py`.
 
 #### ScriptsAgent
 
 - **Archivo**: `scripts_agent.md`
 - **Directorio base**: `scripts/`
-- **Relaciones clave**: `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md`, `docs/scripts/README.md`, `scripts/coding/ai/generators/llm_generator.py`.
+- **Relaciones clave**: `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md`, `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md`, `docs/scripts/README.md`, `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py`, `scripts/coding/ai/generators/llm_generator.py`.
 
 ### 1. GitOpsAgent
 

.agent/agents/api_agent.md

@@ -7,6 +7,8 @@ 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).
+- **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.
 - **Scripts**: `scripts/coding/ai/orchestrators/codex_mcp_workflow.py` (briefs de trabajo) y `scripts/coding/ai/generators/llm_generator.py` (TDD asistido).
 - **Config**: variables en `.env` gestionadas por `scripts/coding/ai/shared/env_loader.py` (autodetección de `OPENAI_API_KEY`, `ANTHROPIC_API_KEY`, `HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN`).

.agent/agents/chatgpt_agent.md

@@ -8,6 +8,8 @@ Centralizar el uso de modelos ChatGPT/OpenAI dentro de los flujos de automatizac
 
 - **Configuración de credenciales**: `docs/ai/CONFIGURACION_API_KEYS.md` incluye los pasos para definir `OPENAI_API_KEY` y habilitar modos híbridos.
 - **ExecPlan vivo**: `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md` mantiene la estrategia multi-LLM y debe actualizarse cuando cambien las capacidades o defaults de OpenAI.
+- **Catálogo de prompts**: `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md` consolida las técnicas multi-LLM antes de personalizar prompts para ChatGPT.
+- **Gestión de contexto**: `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md` y `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py` definen trimming y summarization compatibles con OpenAI.
 - **Agente generador de tests**: `scripts/coding/ai/generators/llm_generator.py` soporta `llm_provider="openai"` para generar pruebas o documentación asistida con ChatGPT.
 - **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.

.agent/agents/claude_agent.md

@@ -8,6 +8,8 @@ Orquestar las integraciones con modelos Claude (Anthropic) dentro del flujo SDLC
 
 - **Configuración de credenciales**: `docs/ai/CONFIGURACION_API_KEYS.md` describe cómo declarar `ANTHROPIC_API_KEY` en `.env` y validar la detección automática del proveedor.
 - **ExecPlan vivo**: `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md` resume la estrategia multi-LLM y mantiene el historial de decisiones para Codex MCP.
+- **Catálogo de prompts**: `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md` reúne las técnicas multi-LLM recomendadas antes de diseñar prompts especializados para Claude.
+- **Gestión de contexto**: `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md` y `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py` definen trimming y summarization compartidos entre proveedores.
 - **Agente generador de tests**: `scripts/coding/ai/generators/llm_generator.py` soporta `llm_provider="anthropic"` y usa Claude como backend por defecto.
 - **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.

.agent/agents/docs_agent.md

@@ -9,7 +9,8 @@ Garantizar que los cambios en `docs/` sigan la gobernanza del ETA-AGENTE CODEX y
 - **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`.
 - **Pruebas**: `docs/testing/test_documentation_alignment.py` asegura consistencia de enlaces y ubicación.
-- **Playbooks**: `docs/ai_capabilities/orchestration/CODEX_MCP_MULTI_AGENT_GUIDE.md`, `docs/ai_capabilities/prompting/CODE_GENERATION_GUIDE.md`.
+- **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.
 
 ## Procedimiento Recomendado
 

.agent/agents/huggingface_agent.md

@@ -8,6 +8,8 @@ Guiar el uso de modelos Hugging Face (locales o alojados) dentro de los pipeline
 
 - **Configuración de entorno**: `docs/ai/CONFIGURACION_API_KEYS.md` detalla cómo definir rutas locales (`HF_LOCAL_MODEL_PATH`) o `HF_MODEL_ID` y cuándo se requiere `HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN`.
 - **ExecPlan vivo**: `docs/plans/EXECPLAN_codex_mcp_multi_llm.md` mantiene la estrategia para balancear los tres proveedores y debe reflejar cualquier cambio en modelos Hugging Face.
+- **Catálogo de prompts**: `docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md` consolida las técnicas multi-LLM que deben adaptarse antes de aplicar prompt engineering específico (p. ej. TinyLlama o Phi-3).
+- **Gestión de contexto**: `docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md` y `scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py` cubren trimming/summarization para sesiones largas en modelos locales.
 - **Agente generador de tests**: `scripts/coding/ai/generators/llm_generator.py` soporta `llm_provider="huggingface"` y permite reutilizar modelos QLoRA o checkpoints locales.
 - **Builder MCP**: `scripts/coding/ai/orchestrators/codex_mcp_workflow.py` expone defaults y banderas MCP al usar el proveedor `huggingface`.
 - **Guías de capacidad**:

.agent/agents/infrastructure_agent.md

@@ -7,6 +7,8 @@ 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`).
+- **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/`.
 - **Agentes complementarios**: `DependencyAgent` para escaneos de paquetes, `ReleaseAgent` para coordinaciones de despliegue, `SecurityAgent` (si aplica) para hardening.
 - **Scripts**: `scripts/infrastructure/` (si existe) y pipelines en `infrastructure/`.

.agent/agents/scripts_agent.md

@@ -7,6 +7,8 @@ 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`.
+- **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/`.
 - **Pruebas**: `pytest scripts/coding/tests/...` y `pytest scripts/tests/...`.
 - **Documentación**: `docs/scripts/README.md`, `docs/scripts/SCRIPTS_MATRIX.md` y `docs/operaciones/verificar_servicios.md`.

.agent/agents/ui_agent.md

@@ -7,7 +7,8 @@ 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`.
-- **Playbooks**: `docs/ai_capabilities/prompting/CODE_GENERATION_GUIDE.md` y `docs/ai_capabilities/prompting/PHI3_PROMPT_ENGINEERING_PLAYBOOK.md`.
+- **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).
 - **Documentación UX**: briefs y wireframes creados por el Designer Agent se ubican en `docs/` o `design/` según el ExecPlan activo.
 

README.md

@@ -87,6 +87,11 @@ DB_IVR_PASSWORD=django_pass
 > documentado en [`docs/ai/FINE_TUNING_TINYLLAMA.md`](docs/ai/FINE_TUNING_TINYLLAMA.md), y
 > revisa el playbook de prompting con Phi-3 en
 > [`docs/ai_capabilities/prompting/PHI3_PROMPT_ENGINEERING_PLAYBOOK.md`](docs/ai_capabilities/prompting/PHI3_PROMPT_ENGINEERING_PLAYBOOK.md).
+> Para técnicas de prompting transversales a todos los proveedores revisa el catálogo
+> multi-LLM en [`docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md`](docs/ai_capabilities/prompting/PROMPT_TECHNIQUES_CATALOG.md).
+> Para memoria de contexto y manejo de sesiones largas (trimming/summarization), consulta
+> [`docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md`](docs/ai_capabilities/orchestration/CONTEXT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md)
+> y reutiliza las clases disponibles en [`scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py`](scripts/coding/ai/shared/context_sessions.py).
 
 ### 2. Ejecutar migraciones