SPDD vs SDD y por qué importan los prompts estructurados

Le pides a Claude Code (o a cualquier otro agente de IA) que implemente la nueva feature. Tres prompts de ida y vuelta, copy-paste, siguiente ticket. Una semana después no recuerdas por qué esa función está dividida en tres archivos. El prompt que la generó murió en la consola. El código vive solo, huérfano de intención.

Si te suena, bienvenido al club.

Existe nombre para este patrón: ciclo abierto. Y existe una propuesta concreta para cerrarlo: SPDD (Structured Prompt-Driven Development), publicado en abril de 2026 por Martin Fowler en su web gracias al trabajo de Wei Zhang y Jessie Xia desde Thoughtworks. La propuesta llega acompañada de 3 mini-sites con habilidades específicas y un binario open source (openspdd) que ya va por la versión 0.4.9.

En este post te cuento:

• Qué es SPDD y en qué se diferencia del Spec-Driven Development (SDD) que tantos defienden
• Las 7 dimensiones del REASONS Canvas, que es el corazón del método
• Las 3 habilidades que SPDD te exige (y que te van a hacer mejor developer aunque dejes el método)
• Cómo empezar a usarlo en tu Claude Code en 10 minutos
• Cuándo NO usarlo, porque no todo merece esta disciplina

Vamos.

Qué es SPDD y por qué importa ¶

Definición rápida: SPDD es un método de desarrollo asistido por IA donde un prompt estructurado (el REASONS Canvas) vive en el repositorio como contrato del proyecto, se versiona con git y se mantiene sincronizado con el código vía dos comandos específicos. No es una conversación efímera con la IA, es un artefacto de diseño con la misma vida que el código.

Funciona con Claude Code, Cursor, Codex y cualquier agente que lea custom commands desde .claude/commands/ o equivalente.

La idea base es simple y a la vez incómoda: el archivo de prompt que vive en tu repositorio es el artefacto de referencia. El código es una derivación de ese prompt. Las revisiones empiezan en el prompt y terminan en el código, no al revés.

🔑 La regla que vas a tener que tatuarte: cuando la realidad del código no coincide con la intención, arregla el prompt primero, y después regenera o ajusta el código.

Si esto te suena raro, lo entiendo. Llevamos años pensando que el prompt es algo que escribes, pegas, recibes la respuesta y olvidas. SPDD te dice lo contrario. El prompt vive en git, viaja con el código en cada commit, y se mantiene como documento de diseño durante toda la vida del proyecto.

¿Por qué este cambio? Zhang y Xia lo diagnostican así en el artículo original: “los asistentes de IA mejoran la velocidad individual de escritura de código, pero no mejoran automáticamente el rendimiento a nivel de sistema”. La metáfora que usan es de una precisión brutal: tienes un Ferrari, pero la carretera sigue llena de barro. El cuello de botella nunca fue teclear, sino traducir requisitos ambiguos a código que el equipo entienda, mantenga y pueda evolucionar sin romper nada.

SPDD frente a SDD: las diferencias que cambian todo ¶

Respuesta corta: SDD escribe la spec antes del código y la entrega; SPDD mantiene la spec viva como contrato versionado, con sincronización en ambos sentidos entre prompt y código.

Si has trabajado con Spec-Driven Development (SDD), te sonará familiar el punto de partida: escribir la spec antes que el código. Si necesitas refrescar de dónde viene esta familia de metodologías, te puede venir bien la comparativa entre TDD, BDD y SDD que publiqué hace unos meses. Bien. SPDD parte de ahí, pero añade cuatro cosas que SDD no impone:

1. El prompt es un artefacto vivo. No se genera una vez y se tira. Se mantiene como registro de qué se quiso construir, todo el tiempo que dure el proyecto.
2. La spec va más allá del “qué”. El REASONS Canvas captura también el enfoque elegido, la estructura del sistema, las normas de ingeniería y los límites no negociables. Le da al modelo un boundary de implementación, no solo un objetivo.
3. Sincronización en lugar de entrega. Prompt y código se mantienen sincronizados con dos comandos específicos. Los cambios en cualquiera de los dos lados se reflejan en el otro. No hay drift.
4. Control repetible para equipos. El método no busca specs más detalladas, sino una forma consistente de gobernar la salida de la IA y arrastrar decisiones entre iteraciones.

En la taxonomía publicada por Birgitta Böckeler en martinfowler.com, SPDD encaja como un enfoque spec-anchored: la spec es el ancla a la que el código está atado, con movimiento bidireccional entre ambos. Otras herramientas que viven en este territorio, como OpenSpec con su flujo OPSX, encajan más en el cuadrante spec-driven puro y son una buena referencia para comparar enfoques antes de comprometerte con SPDD.

Criterio	Plan típico de IA	REASONS Canvas (SPDD)
Naturaleza	Lista de tareas	Contrato de diseño
Restricciones	Ninguna (la IA improvisa)	Explícitas (Norms + Safeguards)
Detalle	Alto nivel: “Crear BillingService”	Preciso: firmas, parámetros, errores
Trazabilidad	Ninguna	Sí, con /spdd-sync
Validación	Vaga (“done when complete”)	Mensajes de error exactos, códigos HTTP

💡 Resumen brutal: un plan es una sugerencia, un canvas es un contrato. Los contratos son auditables. Las sugerencias no.

El bucle cerrado y por qué este detalle lo cambia todo ¶

El bucle cerrado opera a 2 escalas: dentro de una iteración (feedback hacia atrás entre prompt y código) y entre iteraciones (los activos de un ciclo se convierten en contexto del siguiente). Es el mecanismo que hace que SPDD componga.

El flujo normal de IA-asistida es una tubería de un solo sentido. Los requisitos producen código, el proceso termina, y cualquier ajuste posterior pasa solo en el código. La intención original se evapora.

SPDD reemplaza esa tubería con un bucle cerrado que opera a las dos escalas mencionadas.

Dentro de una iteración, el feedback fluye hacia atrás. Si encuentras un bug de lógica, actualizas el prompt antes de tocar el código. Si haces un refactor puro (renames, extraer constantes), el cambio fluye desde el código al prompt vía sync. Ninguno de los dos lados se desvía sin que el otro se entere.

Entre iteraciones, los activos acumulados (modelo de dominio, decisiones de diseño, normas, salvaguardas) se convierten en el contexto de partida para la siguiente mejora. Cada ciclo construye sobre una base gobernada en lugar de empezar desde cero.

Aquí está el efecto compuesto. La iteración 5 de un sistema tiene prompts mucho mejores que la iteración 1, porque el modelo y el equipo han estado refinando el mismo artefacto durante meses. Como dejó dicho Kent Beck —y vale la pena recordarlo en este contexto—: “I’m not a great programmer; I’m just a good programmer with great habits.” Igual que una buena suite de tests no se escribe en un día, un buen Canvas tampoco.

Las 7 dimensiones del REASONS Canvas ¶

REASONS = Requirements, Entities, Approach, Structure, Operations, Norms, Safeguards. Las 7 secciones están agrupadas en 3 bloques arquitectónicos —intención, implementación y gobernanza— y cada uno cubre un fallo concreto que verás si lo omites.

REASONS es un acrónimo (R-E-A-S-O-N-S) que cubre las siete secciones que debe tener todo prompt estructurado en SPDD. Se agrupan en tres bloques arquitectónicos.

Intención y diseño (lo abstracto):

• R — Requirements: una frase verbal con la esencia del problema. Si no puedes decirlo en una línea, no entiendes el requisito todavía.
• E — Entities: un diagrama Mermaid de las entidades, DTOs y value objects con sus cardinalidades. Regla crítica: no refactorizar tipos existentes sin necesidad funcional. Si un array funciona hoy, no inventes una clase.
• A — Approach: la estrategia y los trade-offs a nivel de arquitectura. No código. Decisiones tipo “validamos en FormRequest, el servicio asume input válido”.

Implementación (lo específico):

• S — Structure: layout de componentes, dependencias, capas. Dónde van las cosas. Para Laravel: Controller → FormRequest → Service → Repository → Model.
• O — Operations: aquí el prompt se convierte en contrato. Cada componente con su responsabilidad, ubicación, atributos, firmas exactas, lógica paso a paso, validaciones y manejo de excepciones.

Gobernanza (transversal):

• N — Norms: estándares cross-cutting. Convenciones del equipo, patrones de inyección de dependencias, formato de errores, estilo de logging.
• S — Safeguards: los límites no negociables. Performance (“p99 < 200ms con N=1000 RPS”), seguridad (“no PII en logs”), contrato de error (“422 en validación, nunca 500”). El truco es que sean verificables.

⚠️ Sin N+S, la IA improvisa. Inventará convenciones que no pediste.
Sin S+O, la IA reestructura por gusto. Mete lógica de negocio en controllers.
Sin R+E+A, la IA no tiene contexto de dominio. Resolverá el problema equivocado con elegancia.

Las siete dimensiones no están ahí porque queden bonitas en un acrónimo. Cada bloque arquitectónico cubre un fallo concreto que verás si lo omites. Los he ordenado por probabilidad de causarte dolor: omitir Norms y Safeguards te lo causa el primer día. Omitir Operations te lo causa al primer cambio de requisitos. Omitir Requirements te lo causa cuando el código está en producción y nadie recuerda por qué.

Las 3 habilidades que SPDD te va a exigir ¶

Tres habilidades: Abstraction first (diseño antes que generación), Alignment (bloquear intención antes que código), e Iterative Review (revisión como bucle controlado, no como búsqueda de bugs). El artículo de Thoughtworks dedica un mini-site específico a cada una.

Las menciono porque son donde el trabajo cognitivo se traslada cuando programas con IA: tu cerebro pasa de pelearse con la sintaxis a pelearse con el diseño.

Habilidad 1: Abstraction first ¶

Antes de generar una sola línea, debes tener claro qué objetos existen, cómo colaboran y dónde están las fronteras.

Las capacidades que necesitas:

• Modelado estructurado: destilar requisitos complejos en un dominio claro
• Decisiones de trade-off de ingeniería que respeten el código existente
• Diseño de tareas atómicas, independientes y testeables
• Comunicación visual con diagramas (ER, secuencia, flujo)

Los principios operativos: diseño antes que generación, contrato antes que implementación, granularidad controlada (un trozo, terminado, siguiente), y diagramar pronto.

Habilidad 2: Alignment ¶

Bloquear la intención antes de escribir código. Hacer explícito “qué vamos a hacer / qué no vamos a hacer”.

Los cuatro anclajes:

• Anclar en valor de negocio: confirmar el problema real, la hipótesis de valor, los no-objetivos
• Alinear el lenguaje del dominio: eliminar “misma palabra, distinto significado”
• Hacer las reglas y ACs testeables: happy path, edge cases, definition of done
• Confirmar dependencias y restricciones ocultas

El principio clave: validación por etapas. Sigue la secuencia análisis → prompt estructurado → código. Si el artefacto previo no está alineado, no avances. Es la disciplina que evita que discutas con código cuando deberías estar discutiendo con el análisis.

Habilidad 3: Iterative Review ¶

Las revisiones cambian de “buscar bugs” a cuatro checkpoints distintos:

• Coherencia entre prompt y código
• Arquitectura y fronteras de responsabilidad
• Estándares cross-cutting (excepciones, encapsulación, code smells)
• Hallucination check: ¿el código implementa lo que el prompt describe? ¿Hay APIs inventadas?

Dos principios operativos:

• Prompt as code: trata el prompt estructurado como artefacto de primera clase. Cualquier cambio de requisitos o bugfix actualiza prompt y código en el mismo commit.
• Run first, review second: que la “conducta correcta” sea el primer gate de calidad. Si el sistema no se comporta como esperas, itera el prompt antes que la estructura. Solo después de validar el comportamiento, invierte en revisión profunda.

Este último principio es contraintuitivo. La discusión que se evita: revisar arquitectura durante una hora de código que tiene un bug de lógica significa que media hora se pierde, porque arreglar el bug requerirá cambios estructurales de todas formas.

Cómo empezar a usar SPDD en 10 minutos ¶

Tres pasos: instalar el binario openspdd (Homebrew o Go), ejecutar openspdd init en tu proyecto, y generar los 5 comandos core (más 3 opcionales recomendados). Total real: menos de 5 minutos hasta tener los slash commands disponibles en Claude Code.

Vamos al detalle.

Paso 1: instala el binario openspdd ¶

# macOS / Linux con Homebrew
brew install gszhangwei/tools/openspdd

# Alternativa con Go
go install github.com/gszhangwei/open-spdd@latest

Si ninguno funciona, descarga el binario desde la página de releases del repo.

Paso 2: inicializa el proyecto ¶

cd ~/code/tu-proyecto
openspdd init            # detecta .claude/ o CLAUDE.md
openspdd generate --all  # escribe los 5 comandos core

Esto te crea cinco comandos en .claude/commands/: spdd-analysis.md, spdd-reasons-canvas.md, spdd-generate.md, spdd-prompt-update.md y spdd-sync.md. Los tres comandos opcionales que vale la pena añadir desde el principio:

openspdd generate spdd-story
openspdd generate spdd-api-test
openspdd generate spdd-code-review

Esto añade /spdd-story para descomponer ideas en historias INVEST, /spdd-api-test para generar tests cURL, y /spdd-code-review (en beta) para detectar drift entre intención y código.

Paso 3: la estructura de carpetas que SPDD espera ¶

Tras tu primera iteración tu repo crece estas carpetas:

tu-proyecto/
├── requirements/                # ideas crudas, historias
├── spdd/
│   ├── analysis/                # output de /spdd-analysis
│   └── prompt/                  # output de /spdd-reasons-canvas
├── scripts/
│   └── test-api.sh              # output de /spdd-api-test
└── src/                         # tu código de siempre

La convención de nombres está pensada para ser leída por los propios comandos. No la pelees:

{JIRA}-{TIMESTAMP}-[{ACTION}]-{scope}-{description}.md

Un ejemplo real: GGQPA-001-202604301045-[Feat]-api-suscripciones-anuales.md.

🛡️ Si no usas Jira, usa un prefijo tipo GGQPA-XXX. Lo importante es que el formato sea consistente y los comandos puedan localizar los archivos.

Un ejemplo concreto: añadir suscripciones anuales en Laravel ¶

Caso real: una plataforma de membresía para developers en Laravel con Stripe integrado solo para suscripciones mensuales. Quieres añadir anuales con descuento del 20%. SPDD lo resuelve en 5 fases con 4 comandos. El recorrido completo:

Paso 0: escribes requirements/suscripciones-anuales-idea.md con la idea cruda. Tres párrafos. No tienes que ser exhaustivo.

Paso 1: descomposición opcional en historias INVEST.

/spdd-story @requirements/suscripciones-anuales-idea.md

Paso 2: análisis estratégico. Este paso es el que casi todo el mundo se salta. No lo hagas tú.

/spdd-analysis @requirements/[User-story-1]-suscripciones-anuales.md

Recibirás un documento con conceptos de dominio (los que ya existen vs. los nuevos), enfoque estratégico, y análisis de riesgos. Aquí surge el debate real: ¿extender Subscription con un campo interval, o crear un modelo AnnualSubscription aparte? Aquí discutes con el análisis, no con el código. Es el momento más barato para corregir dirección.

Paso 3: generar el REASONS Canvas.

/spdd-reasons-canvas @spdd/analysis/GGQPA-XXX-[Analysis]-suscripciones-anuales.md

Ahora tienes el contrato. Lo lees con calma. Esta es la revisión más importante de todo el proceso. Si el Canvas está mal, todo el código generado heredará el error.

Paso 4: generar código.

/spdd-generate @spdd/prompt/GGQPA-XXX-[Feat]-api-suscripciones-anuales.md

El template fuerza varias reglas: la secuencia de Operations se ejecuta en orden estricto, las firmas de método son exactas, los mensajes de error son los del Canvas (no inventados), y nada de scope creep. Si no está en el prompt, no se genera.

Paso 5: verificación con tests de API.

/spdd-api-test
sh scripts/test-api.sh

Ahí descubres si el comportamiento es correcto. Solo después de eso inviertes en revisión profunda de estructura. Recuerda: run first, review second.

Los dos carriles de revisión: el detalle que evita el caos ¶

Carril A (cambia el comportamiento): actualizas el prompt con /spdd-prompt-update y regeneras. Carril B (refactor puro, sin cambio de comportamiento): refactorizas el código y luego sincronizas con /spdd-sync. La pregunta que decide el carril es siempre la misma: ¿cambia el comportamiento observable?

Tras /spdd-generate vas a encontrar problemas. Dos tipos. Dos estrategias opuestas.

Carril A: cambio de comportamiento. Bug de lógica, edge case olvidado, requisito que cambió. ¿Va a cambiar el comportamiento observable? Sí.

/spdd-prompt-update @spdd/prompt/...md "stripe_subscription_id ahora es required, con valor 'LEGACY_MONTHLY' para registros históricos"
/spdd-generate @spdd/prompt/...md

El flujo va del prompt al código. Actualizas la spec primero, regeneras los componentes afectados (no todo el código, solo lo afectado), y commiteas prompt + código juntos.

Carril B: refactor puro. Magic numbers, nombres mejorables, reorganización estructural. ¿Cambia el comportamiento observable? No.

@MembershipService.php Extrae los valores 20 y 500 a constantes con nombre.

La IA hace el refactor. Lo verificas. Y entonces:

/spdd-sync

El flujo va del código al prompt. SPDD detecta los cambios estructurales y los escribe de vuelta en las secciones de Norms y Operations del Canvas, sin regenerar código (no hace falta, el comportamiento no cambió).

💡 La pregunta mental antes de elegir carril: “¿cambió el comportamiento observable?” El error más común es parchear el código directamente cuando el prompt estaba mal. Tres commits así y tu Canvas miente sobre tu código.

Cuándo NO usar SPDD ¶

Regla práctica: SPDD vale la pena si al menos 2 de estas son ciertas: la feature toca lógica de negocio no trivial, se mantendrá más de 3 meses, alguien que no eres tú la modificará, los errores tienen impacto real (dinero, compliance, confianza). Por debajo de ese umbral, el coste inicial se come el beneficio.

La tabla del artículo de Thoughtworks es honesta sobre los escenarios donde el método rinde:

Escenario	Adecuación
Entrega escalada y estandarizada (APIs similares, workflows de negocio)	Excelente
Alta exigencia de cumplimiento normativo (financiero, salud, GDPR)	Excelente
Refactor consistente a través de servicios o lenguajes	Buena
Hotfixes en producción	Pobre
Spikes y pruebas de concepto	Pobre
Scripts de un solo uso	Pobre
Dominios mal definidos (“agujeros negros de contexto”)	Muy pobre
Trabajo creativo o visual puro	Muy pobre

Mi regla práctica de cada día: si la duda es real, métele 5 minutos al test mental y decide.

Errores comunes que vas a cometer ¶

Ordenados por probabilidad de ocurrencia, no por gravedad:

1. Saltarte /spdd-analysis. La tentación de ir directo al Canvas es enorme. No cedas. El análisis es donde alineas estrategia con la IA antes de que se comprometa con un diseño concreto.

2. Revisar el Canvas demasiado deprisa. Trátalo como una revisión de código real. Cada Operation, cada Safeguard, el diagrama Mermaid completo. Si el Canvas está mal, todo el código generado lo estará también.

3. Parchear el código en lugar de actualizar el prompt. Lo vas a hacer al menos una vez. Cuando te pilles haciéndolo, para y usa /spdd-prompt-update.

4. Dejar que la IA sobre-abstraiga. El template tiene una cláusula “conservative entity design” pero la IA tiende a meter Strategy y Factory al menor pretexto. Si dos if son más claros que una interfaz Strategy, dilo en la revisión.

5. No commitear prompt y código juntos. El drift empieza la primera vez que violas esto.

6. Tratar el Canvas como one-shot. El Canvas evoluciona. Cada cambio de requisitos, cada refactor, lo actualiza. Si tu carpeta spdd/prompt/ lleva meses sin cambios pero el código sí los tiene, tienes un problema.

🎯 Si te llevas una sola cosa de este post: el prompt es el contrato. El código es su derivación. La revisión empieza en el Canvas, no en el diff.

Cuándo SPDD merece de verdad la pena ¶

Resumen de retorno: el determinismo y la trazabilidad llegan en la primera feature; la velocidad de revisión, tras unas iteraciones; la explicabilidad es gradual; la evolución segura es payoff a largo plazo (a veces 6+ meses).

El equipo de Thoughtworks identifica estos cuatro beneficios como las palancas reales del método. La velocidad de revisión aparece tras unas iteraciones, cuando el equipo se acostumbra a leer el Canvas antes que el diff. La explicabilidad es gradual, conforme se acumula el corpus de prompts. La evolución segura es a largo plazo, a veces solo visible seis meses después cuando un cambio sweeping pasa de ser una arqueología de varios días a un ejercicio de quince minutos.

SPDD compone. Cuanto más tiempo trabajes sobre el mismo proyecto, más payoff acumulas. Por eso brilla en sistemas de larga vida y en dominios con regulación dura, y por eso es desperdicio en scripts desechables o en copys de marketing. La pregunta no es “¿debo usar SPDD?”, sino “¿este proyecto está en el cuadrante donde SPDD compone?”. Si lo está, métele la disciplina; si no, sigue haciendo prompt-and-pray con responsabilidad. Si la disciplina del Canvas te parece demasiado para tu caso pero quieres algo más ligero que la improvisación, Spec Kit de GitHub puede ser un punto intermedio razonable para entrar en SDD sin compromisos tan fuertes.

TL;DR ¶

• 🚀 SPDD convierte el prompt en contrato versionado: vive en git, se mantiene sincronizado con el código y sobrevive a las iteraciones
• 🔧 El REASONS Canvas (Requirements, Entities, Approach, Structure, Operations, Norms, Safeguards) es el formato del contrato
• ⚡ Dos comandos clave: /spdd-prompt-update cuando cambian requisitos; /spdd-sync cuando refactorizas el código
• 🎯 Tres habilidades a desarrollar: Abstraction first, Alignment, Iterative Review
• 📚 Empieza con openspdd init y aplica el método solo a features con lógica de negocio que vayan a vivir más de 3 meses

Preguntas frecuentes ¶

¿Qué significa SPDD?
Structured Prompt-Driven Development. Es un método para usar agentes de IA donde el prompt estructurado es el contrato del proyecto, vive en el repositorio y se mantiene sincronizado con el código vía dos comandos específicos.

¿En qué se diferencia SPDD de SDD?
SDD (Spec-Driven Development) escribe la spec antes del código y la entrega. SPDD mantiene la spec viva como artefacto, va más allá del “qué” cubriendo enfoque, estructura, normas y salvaguardas, sincroniza prompt y código en ambos sentidos, y está pensado para control repetible en equipos.

¿Qué es el REASONS Canvas?
Un formato con siete secciones que captura intención, diseño, implementación y gobernanza de una feature: Requirements, Entities, Approach, Structure, Operations, Norms y Safeguards. Es el “contrato” que dirige la generación de código.

¿Funciona SPDD con Claude Code?
Sí. La herramienta openspdd está pensada para Claude Code y otros agentes de coding. Instala las plantillas como custom commands en .claude/commands/.

¿Tengo que usar el binario openspdd?
No es obligatorio. Puedes copiar las plantillas de los seis comandos en .claude/commands/ como custom commands. Lo único que pierdes son las actualizaciones automáticas del proyecto.

¿SPDD sirve para hotfixes?
No. SPDD tiene un coste inicial pensado para features que van a vivir tiempo. Para hotfixes, spikes o scripts desechables el coste se come el beneficio.

¿Sirve SPDD para PHP/Laravel y TypeScript?
Sí, aunque los templates v0.4.9 tienen vocabulario “java-flavored”. Puedes adaptarlos sobreescribiendo en CLAUDE.md con substituciones tipo “reemplaza @Service por dependencias inyectadas en service providers”. En dos o tres iteraciones la salida ya se siente nativa de tu stack.

¿Cuál es el error más común al empezar?
Parchear el código sin pasar por el prompt cuando la spec estaba mal. La regla: si cambia el comportamiento observable, actualiza el prompt primero con /spdd-prompt-update y regenera. Si solo refactorizas, sincroniza después con /spdd-sync.

¿Qué pasa si el Canvas y el código se desincronizan?
Pierdes toda la promesa del método. Por eso la disciplina de git es estricta: prompt y código viajan juntos en cada commit. Si llevas tres commits sin sincronizar, tu Canvas miente y la herramienta deja de servir.

¿Necesito senior expertise para usar SPDD?
Hoy sí, en parte. El método pone el listón alto en habilidades de abstracción y modelado. Thoughtworks reconoce esta limitación y trabaja en bajarla. Para developers con experiencia en diseño de software el listón es asumible; para juniors recién incorporados, requiere acompañamiento.

Fuentes ¶

• Structured Prompt-Driven Development — Martin Fowler / Wei Zhang & Jessie Xia
• Companion: Abstraction first
• Companion: Alignment
• Companion: Iterative Review
• Repositorio oficial: gszhangwei/open-spdd
• Proyecto de referencia: token-billing

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