feat: expand Copilot agents coverage

.agent/execplans/EXECPLAN_expand_copilot_agents.md

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+# Expandir agentes de Copilot para cubrir todas las definiciones disponibles
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+Este ExecPlan es un documento vivo. Las secciones `Progress`, `Surprises & Discoveries`, `Decision Log` y `Outcomes & Retrospective` deben mantenerse actualizadas según `.agent/PLANS.md`.
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+## Purpose / Big Picture
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+Tras esta actualización, cualquier persona podrá invocar desde GitHub Copilot a todos los agentes especializados documentados en `.agent/agents/`, sin tener que recordar rutas ni activar manualmente cada ficha. El usuario comprobará el resultado revisando que `@nombre_agente` esté disponible en la lista de agentes sugeridos por Copilot y verificando que cada entrada enlaza con su markdown de instrucciones.
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+## Progress
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+- [x] (2025-11-15 17:46Z) Redactado el ExecPlan inicial y confirmado el objetivo con la documentación existente.
+- [x] (2025-11-15 17:48Z) Inventario actualizado de agentes en `.agent/agents/` y clasificación preliminar por categorías.
+- [x] (2025-11-15 17:55Z) Definición de descripciones concisas para cada agente pendiente y mapeo al archivo correspondiente.
+- [x] (2025-11-15 17:56Z) Actualización de `.github/copilot/agents.json` con todas las entradas requeridas, manteniendo consistencia JSON.
+- [x] (2025-11-15 17:57Z) Validación estructural (`python3 -m json.tool`) y verificación de existencia de archivos referenciados.
+- [x] (2025-11-15 17:58Z) Registro del resultado final en `Outcomes & Retrospective` y cierre del plan.
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+## Surprises & Discoveries
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+- Ninguna aún.
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+## Decision Log
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+- (2025-11-15) Se decidió mantener el formato `snake_case` para los identificadores en `agents.json`, siguiendo las entradas actuales y evitando ambigüedades entre mayúsculas/minúsculas.
+- (2025-11-15) Las entradas de `agents.json` se ordenaron por categoría funcional (dominio, proveedores, automatización, SDLC, meta, calidad, documentación y TDD) para facilitar su descubrimiento.
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+## Outcomes & Retrospective
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+La ampliación de `agents.json` habilita 37 agentes adicionales (dominio, proveedores, automatización, SDLC, meta, calidad, documentación y TDD) sin perder las definiciones existentes. La validación con `python3 -m json.tool` y el barrido mediante `jq` confirmaron tanto la sintaxis como la existencia de cada archivo de instrucciones. Con esto, Copilot puede ofrecer un catálogo completo alineado con la documentación y los ExecPlans vigentes.
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+## Context and Orientation
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+Actualmente `./.github/copilot/agents.json` solo registra cinco agentes (`my_agent`, `gitops_agent`, `release_agent`, `dependency_agent`, `security_agent`). Sin embargo, `.agent/agents/` contiene más de treinta definiciones markdown para agentes de dominios (ApiAgent, UiAgent, etc.), proveedores LLM (ClaudeAgent, ChatGPTAgent, HuggingFaceAgent) y automatización (Automation_*). La documentación consolidada en `.github/agents/README.md` y `.agent/agents/README.md` describe el alcance de cada uno pero no los expone en la configuración activa de Copilot.
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+## Plan of Work
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+Primero se listarán todos los archivos markdown en `.agent/agents/` que representen agentes (excluyendo `README.md`). Después se agruparán por categorías para redactar descripciones claras en español, reutilizando los resúmenes presentes en la documentación existente. A continuación se ampliará la matriz `agents` en `.github/copilot/agents.json`, respetando el orden lógico (por categorías) y manteniendo las entradas ya presentes. Finalmente se validará el JSON y se ejecutará un script sencillo con `jq` o bucle shell para asegurar que cada ruta apuntada existe.
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+## Concrete Steps
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+1. `ls .agent/agents` y, si es necesario, filtrar con `sed` o `python` para obtener los nombres sin la extensión `.md`.
+2. Revisar la documentación de referencia (`.github/agents/*.md`, `.agent/agents/README.md`) para extraer una frase descriptiva por agente.
+3. Editar `.github/copilot/agents.json` añadiendo objetos con los campos `name`, `description` e `instructions` para cada agente pendiente. Mantener indentación de dos espacios y ordenar por grupos lógicos (SDLC, automatización, dominio, proveedores, meta, calidad, TDD, documentación, etc.).
+4. Ejecutar `cat .github/copilot/agents.json | python3 -m json.tool` para validar la sintaxis.
+5. Ejecutar `for agent in $(jq -r '.agents[].instructions' .github/copilot/agents.json); do [ -f "$agent" ] && echo "[OK] $agent" || echo "[MISSING] $agent"; done` para asegurar que no haya referencias rotas.
+6. Actualizar este ExecPlan, marcando el progreso alcanzado y documentando hallazgos o decisiones adicionales.
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+## Validation and Acceptance
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+La actualización se considerará exitosa cuando:
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+- El comando `python3 -m json.tool` confirme que `agents.json` es válido.
+- El bucle de verificación reporte `[OK]` para cada ruta de instrucciones.
+- El `Progress` del plan indique todas las tareas como completadas.
+- `Outcomes & Retrospective` documente que Copilot ahora cuenta con todas las entradas esperadas.
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+## Idempotence and Recovery
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+Las modificaciones al JSON son idempotentes: repetir el proceso sólo reemplazará el contenido con las mismas entradas. En caso de error, se puede restaurar el archivo ejecutando `git checkout -- .github/copilot/agents.json` y reiniciando desde el paso de inventario.
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+## Artifacts and Notes
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+- Capturar, en caso necesario, ejemplos breves de las descripciones redactadas para reutilizarlas en documentación futura.
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+## Interfaces and Dependencies
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+- Archivo de configuración: `.github/copilot/agents.json`.
+- Definiciones de agentes: `.agent/agents/*.md`.
+- Documentación de referencia: `.github/agents/*.md` y `.agent/agents/README.md`.
+- Herramientas CLI: `python3`, `jq` (preinstalado en la imagen base) para verificación.

.github/copilot/agents.json

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       "name": "security_agent",
       "description": "Agente especializado en auditorías de seguridad, escaneo de vulnerabilidades, detección de secrets y análisis de amenazas según STRIDE.",
       "instructions": ".agent/agents/security_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "api_agent",
+      "description": "Agente de dominio para `api/` que coordina automatizaciones, ExecPlans y selección de LLM en el backend.",
+      "instructions": ".agent/agents/api_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "ui_agent",
+      "description": "Agente de dominio para `ui/` que guía el frontend con lineamientos de diseño, orquestaciones multi-LLM y validaciones TDD.",
+      "instructions": ".agent/agents/ui_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "infrastructure_agent",
+      "description": "Agente de dominio que orquesta IaC y DevOps en `infrastructure/`, alineando runbooks y planes de despliegue.",
+      "instructions": ".agent/agents/infrastructure_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "docs_agent",
+      "description": "Agente de dominio que centraliza automatizaciones de documentación en `docs/` y garantiza cumplimiento de políticas CODEX.",
+      "instructions": ".agent/agents/docs_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "scripts_agent",
+      "description": "Agente de dominio para `scripts/` que mantiene coherencia entre utilidades CLI, automatizaciones y ExecPlans vigentes.",
+      "instructions": ".agent/agents/scripts_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "claude_agent",
+      "description": "Agente de proveedor que orquesta trabajos con modelos Claude (Anthropic), credenciales y flujos Codex MCP.",
+      "instructions": ".agent/agents/claude_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "chatgpt_agent",
+      "description": "Agente de proveedor que gestiona operaciones con modelos GPT de OpenAI, enlazando generadores, ExecPlans y catálogos de prompting.",
+      "instructions": ".agent/agents/chatgpt_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "huggingface_agent",
+      "description": "Agente de proveedor que coordina modelos hospedados en Hugging Face dentro de flujos Codex MCP y pipelines multi-LLM.",
+      "instructions": ".agent/agents/huggingface_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "codex_mcp_workflow",
+      "description": "Orquestador que construye briefs Codex MCP single y multi-agente para coordinar proveedores LLM y trazas MCP.",
+      "instructions": ".agent/agents/codex_mcp_workflow.md"
+    },
+    {
+      "name": "automation_coherence_analyzer_agent",
+      "description": "Analiza coherencia entre código, pruebas y documentación aplicando métricas automatizadas.",
+      "instructions": ".agent/agents/automation_coherence_analyzer_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "automation_pdca_agent",
+      "description": "Automatiza ciclos Plan-Do-Check-Act con seguimiento de métricas y propuestas de mejora continua.",
+      "instructions": ".agent/agents/automation_pdca_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "automation_constitution_validator_agent",
+      "description": "Verifica cumplimiento de principios constitucionales y políticas CODEX en entregables automatizados.",
+      "instructions": ".agent/agents/automation_constitution_validator_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "automation_devcontainer_validator_agent",
+      "description": "Valida configuraciones de devcontainer y entornos locales contra los estándares del repositorio.",
+      "instructions": ".agent/agents/automation_devcontainer_validator_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "automation_metrics_collector_agent",
+      "description": "Recolecta métricas DORA y de flujo para alimentar reportes operativos automatizados.",
+      "instructions": ".agent/agents/automation_metrics_collector_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "automation_schema_validator_agent",
+      "description": "Valida esquemas JSON/YAML y contratos de datos generando reportes de conformidad.",
+      "instructions": ".agent/agents/automation_schema_validator_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "automation_ci_pipeline_orchestrator_agent",
+      "description": "Orquesta pipelines CI/CD integrando validaciones automáticas y despliegues condicionados.",
+      "instructions": ".agent/agents/automation_ci_pipeline_orchestrator_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "automation_compliance_validator_agent",
+      "description": "Evalúa cumplimiento normativo y regulatorio en artefactos y automatizaciones del repositorio.",
+      "instructions": ".agent/agents/automation_compliance_validator_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "automation_business_rules_validator_agent",
+      "description": "Comprueba reglas de negocio y consistencia lógica en automatizaciones y entregables generados.",
+      "instructions": ".agent/agents/automation_business_rules_validator_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "sdlc_planner_agent",
+      "description": "Planifica iteraciones y desgloses de trabajo siguiendo las políticas SDLC del proyecto.",
+      "instructions": ".agent/agents/sdlc_planner_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "sdlc_feasibility_agent",
+      "description": "Analiza viabilidad y riesgos técnicos u operativos antes de iniciar nuevas iniciativas.",
+      "instructions": ".agent/agents/sdlc_feasibility_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "sdlc_design_agent",
+      "description": "Produce diseños HLD/LLD alineados con ExecPlans, catálogos CODEX y guías multi-LLM.",
+      "instructions": ".agent/agents/sdlc_design_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "sdlc_testing_agent",
+      "description": "Genera estrategias y suites de pruebas automáticas aplicando principios TDD.",
+      "instructions": ".agent/agents/sdlc_testing_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "sdlc_deployment_agent",
+      "description": "Planifica despliegues y coordinación release-to-prod manteniendo trazabilidad SDLC.",
+      "instructions": ".agent/agents/sdlc_deployment_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "sdlc_plan_validation_agent",
+      "description": "Valida planes SDLC existentes comprobando dependencias, riesgos y cobertura documental.",
+      "instructions": ".agent/agents/sdlc_plan_validation_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "meta_architecture_analysis_agent",
+      "description": "Analiza la arquitectura global comparándola con lineamientos CODEX y decisiones registradas.",
+      "instructions": ".agent/agents/meta_architecture_analysis_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "meta_design_patterns_agent",
+      "description": "Identifica y recomienda patrones de diseño aplicables al código base para mejorar mantenibilidad.",
+      "instructions": ".agent/agents/meta_design_patterns_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "meta_drf_architecture_agent",
+      "description": "Evalúa la alineación del proyecto con las mejores prácticas de Django REST Framework.",
+      "instructions": ".agent/agents/meta_drf_architecture_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "meta_refactoring_opportunities_agent",
+      "description": "Detecta oportunidades de refactorización priorizando impacto, riesgos y alineación con los estándares.",
+      "instructions": ".agent/agents/meta_refactoring_opportunities_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "meta_test_generation_agent",
+      "description": "Recomienda estrategias avanzadas de generación de pruebas y cobertura automatizada.",
+      "instructions": ".agent/agents/meta_test_generation_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "meta_uml_generator_agent",
+      "description": "Genera diagramas UML consistentes con la arquitectura documentada y los ExecPlans vigentes.",
+      "instructions": ".agent/agents/meta_uml_generator_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "meta_uml_validation_agent",
+      "description": "Valida diagramas UML frente al código y especificaciones para asegurar trazabilidad.",
+      "instructions": ".agent/agents/meta_uml_validation_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "quality_shell_analysis_agent",
+      "description": "Analiza scripts shell para detectar problemas de estilo, seguridad y portabilidad.",
+      "instructions": ".agent/agents/quality_shell_analysis_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "quality_shell_remediation_agent",
+      "description": "Propone remediaciones y mejoras en scripts shell basadas en hallazgos de calidad.",
+      "instructions": ".agent/agents/quality_shell_remediation_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "documentation_analysis_agent",
+      "description": "Audita documentación técnica para detectar brechas, inconsistencias y referencias faltantes.",
+      "instructions": ".agent/agents/documentation_analysis_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "documentation_eta_codex_agent",
+      "description": "Genera entregables ETA CODEX garantizando formato, cumplimiento normativo y trazabilidad.",
+      "instructions": ".agent/agents/documentation_eta_codex_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "tdd_feature_agent",
+      "description": "Guía la implementación de features siguiendo el ciclo TDD extremo a extremo.",
+      "instructions": ".agent/agents/tdd_feature_agent.md"
+    },
+    {
+      "name": "tdd_tdd_agent",
+      "description": "Supervisa la disciplina TDD asegurando ciclos Red-Green-Refactor y métricas de cobertura.",
+      "instructions": ".agent/agents/tdd_tdd_agent.md"
     }
   ]
 }