https://github.com/waitdeadai/forgegod
Autonomous coding agent with web research (Recon), adversarial plan debate, 5-tier cognitive memory, multi-model routing (Gemini + DeepSeek + Ollama), 24/7 loops, and $0 local mode. Apache 2.0.
https://github.com/waitdeadai/forgegod
agentic-ai ai-coding-agent anthropic autonomous-coding cli code-generation deepseek developer-tools gemini llm local-first memory-system multi-model ollama openai openrouter pydantic-ai python self-improving web-research
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Autonomous coding agent with web research (Recon), adversarial plan debate, 5-tier cognitive memory, multi-model routing (Gemini + DeepSeek + Ollama), 24/7 loops, and $0 local mode. Apache 2.0.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/waitdeadai/forgegod
- Owner: waitdeadai
- License: apache-2.0
- Created: 2026-04-02T23:11:50.000Z (4 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2026-04-18T14:17:36.000Z (3 months ago)
- Last Synced: 2026-04-18T15:10:08.725Z (3 months ago)
- Topics: agentic-ai, ai-coding-agent, anthropic, autonomous-coding, cli, code-generation, deepseek, developer-tools, gemini, llm, local-first, memory-system, multi-model, ollama, openai, openrouter, pydantic-ai, python, self-improving, web-research
- Language: Python
- Homepage: https://forgegod.com
- Size: 7.21 MB
- Stars: 3
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.es.md
- Contributing: CONTRIBUTING.md
- License: LICENSE
- Security: SECURITY.md
- Agents: AGENTS.md
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README
Diseño oficial de la mascota por Matias Mesa.
ForgeGod
El agente de código que trabaja 24/7, aprende de sus errores, y cuesta $0 cuando quieras.
23 herramientas • 9 familias de proveedores • Memoria de 5 niveles • Autónomo 24/7 • Modo local $0
---
ForgeGod orquesta múltiples LLMs (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama, OpenRouter, DeepSeek, Kimi via Moonshot, Z.AI GLM y MiniMax) en un único motor de código autónomo. Enruta tareas al modelo correcto, corre 24/7 desde un PRD, aprende de cada resultado, y mejora su propia estrategia. Ejecutalo localmente por $0 con Ollama, usá API keys cuando haga falta, o conectá autenticación nativa de OpenAI Codex y Z.AI Coding Plan dentro del CLI de ForgeGod.
```bash
pip install forgegod
```
> Nota de auditoria (re-verificada 2026-04-17): la baseline verificada ahora incluye `23` herramientas registradas, `9` familias de proveedores, `10` superficies de ruteo, `672` tests recolectados, `587` tests no-stress pasando mas `1` skipped por defecto, `84/84` stress tests pasando, lint en verde, compilacion bytecode en verde, build del paquete en verde, y smoke checks vivos para `forgegod`, `forgegod run`, `forgegod hive`, `forgegod audit`, `forgegod obsidian`, `forgegod bridge` y `forgegod integrations`. El camino de integracion strict con Docker sigue siendo opt-in y solo corre cuando el daemon local realmente esta listo. La investigacion antes de programar ahora esta conectada al runtime para tareas con cambios de codigo, un mal review dispara troubleshooting research-backed en lugar de cortar en seco, y el analisis acotado con subagentes ya es una superficie opt-in viva en `forgegod`, `forgegod run` y `forgegod hive` via `--subagents`. ForgeGod tambien expone `forgegod audit` como bridge nativo hacia `audit-agent`; `forgegod loop` y `forgegod hive` pueden refrescar artefactos de auditoria antes de planificar y frenan limpio cuando el repo no esta listo para planificar. La entrada principal para personas ahora es el modo conversacional `forgegod`; auto-crea config local en el primer uso y respeta los mismos overrides de runtime que las superficies para scripts, incluyendo `--terse`, overrides de modelo, flags de permisos/aprobacion, preferencia de proveedor y seleccion explicita de superficie OpenAI. `forgegod run` queda como superficie explicita para scripts, `forgegod hive` ya esta vivo como coordinador local multi-proceso con worktrees aislados, y `forgegod evals` cubre regresiones deterministicas de chat, run, loop, worktree, interfaz strict y superficies OpenAI. El soporte nativo de Codex en Windows ahora es un camino production-ready dentro de ForgeGod cuando el Codex CLI oficial esta instalado y con login hecho. `forgegod loop` ya no auto-commitea ni hace auto-push por defecto. Lee [docs/AUDIT_2026-04-07.md](docs/AUDIT_2026-04-07.md), [docs/OPERATIONS.md](docs/OPERATIONS.md), [docs/WEB_RESEARCH_2026-04-07.md](docs/WEB_RESEARCH_2026-04-07.md), [docs/OPENAI_SURFACES_2026-04-10.md](docs/OPENAI_SURFACES_2026-04-10.md), [docs/WEB_RESEARCH_2026-04-17_MULTI_AGENT_SURFACES.md](docs/WEB_RESEARCH_2026-04-17_MULTI_AGENT_SURFACES.md) y [docs/WEB_RESEARCH_2026-04-17_OPENCLAW_HERMES_INTEGRATIONS.md](docs/WEB_RESEARCH_2026-04-17_OPENCLAW_HERMES_INTEGRATIONS.md) antes de tocar comportamiento de runtime.
### Harness Experimental Recomendado: GLM-5.1 + Codex
Para la configuración por suscripción más fuerte hoy dentro de ForgeGod, usá
`glm-5.1` para `planner` / `researcher` / `coder` y `openai-codex:gpt-5.4`
para `reviewer` / `sentinel` / `escalation`.
Mirá [docs/GLM_CODEX_HARNESS_2026-04-08.md](docs/GLM_CODEX_HARNESS_2026-04-08.md),
[docs/examples/glm_codex_coding_plan.toml](docs/examples/glm_codex_coding_plan.toml),
y corré `python scripts/smoke_glm_codex_harness.py` antes de usarlo en tareas críticas.
El camino con `ZAI_CODING_API_KEY` funciona hoy en ForgeGod, pero sigue siendo
experimental hasta que Z.AI reconozca explícitamente a ForgeGod como coding
tool soportada.
### Modos de Superficie OpenAI
Si querés mantener ForgeGod dentro de superficies OpenAI, aplicá una
superficie explícita:
- `planner = openai:gpt-5.4`
- `coder = openai:gpt-5.4-mini`
- `reviewer = openai-codex:gpt-5.4`
- `sentinel = openai:gpt-5.4`
- `escalation = openai:gpt-5.4`
- `researcher = openai:gpt-5.4-mini`
```bash
forgegod auth explain --profile adversarial --prefer-provider openai --openai-surface api+codex
forgegod auth sync --profile adversarial --prefer-provider openai --openai-surface api+codex
```
ForgeGod ahora soporta cuatro modos explícitos de superficie OpenAI:
- `auto`
- `api-only`
- `codex-only`
- `api+codex`
`api+codex` mantiene el split adversarial, pero vuelve explícito el contrato:
la OpenAI API maneja roles de builder/investigación y la suscripción Codex
maneja el reviewer cuando ambas están conectadas. El billing de ChatGPT/Codex
y el billing del API de OpenAI siguen siendo superficies separadas.
Si querés una configuración más simple, ForgeGod también soporta `single-model`
durante `forgegod init` y `forgegod auth sync --profile single-model`. Eso
fuerza todos los roles a un solo modelo detectado en lugar del split
adversarial recomendado.
`forgegod` ahora es la entrada principal conversacional para personas y
auto-crea config local en el primer uso. Usá `forgegod init` si querés el
wizard guiado, y `forgegod run "..."` cuando necesites una superficie no
interactiva y reproducible para scripts, CI o automatización. Esa misma
entrada raíz también acepta overrides de sesión como `--terse`, `--model`,
`--review/--no-review`, `--permission-mode`, `--approval-mode` y
`--allow-tool`.
## Inicio Rápido (Sin Saber Programar)
No necesitás ser desarrollador para usar ForgeGod. Si podés describir lo que querés en español, ForgeGod escribe el código.
### Opción A: Modo Local Gratuito ($0)
1. Instalá Ollama: https://ollama.com/download
2. Descargá un modelo: `ollama pull qwen3.5:9b`
3. Instalá ForgeGod: `pip install forgegod`
4. Iniciá la sesión: `forgegod`
5. Pedile algo en lenguaje natural, por ejemplo: `Creá un sitio web simple con un formulario de contacto`
6. Si querés el wizard guiado, corré: `forgegod init --lang es`
### Opción B: Modo Suscripción OpenAI Nativa
1. Instalá ForgeGod: `pip install forgegod`
2. Ejecutá: `forgegod auth login openai-codex`
3. Inspeccioná el split OpenAI que querés: `forgegod auth explain --profile adversarial --prefer-provider openai --openai-surface api+codex`
4. Ejecutá: `forgegod auth sync --profile adversarial --prefer-provider openai --openai-surface api+codex`
5. Iniciá la sesión: `forgegod`
6. Pedile algo en lenguaje natural, por ejemplo: `Construí una API REST con autenticación de usuarios`
### Opción C: Modo Z.AI Coding Plan
1. Exportá `ZAI_CODING_API_KEY=...`
2. Instalá ForgeGod: `pip install forgegod`
3. Ejecutá: `forgegod auth sync --profile adversarial`
4. Iniciá la sesión: `forgegod`
5. Pedile algo en lenguaje natural, por ejemplo: `Construí una API REST con autenticación de usuarios`
### ¿Algo no funciona?
Ejecutá `forgegod doctor` — revisa tu instalación y te dice exactamente qué corregir.
## Por Qué ForgeGod es Diferente
Todos los demás CLIs de código usan **un modelo a la vez** y **se reinician a cero** cada sesión. ForgeGod no.
| Capacidad | Claude Code | Codex CLI | Aider | Cursor | **ForgeGod** |
|:----------|:----------:|:---------:|:-----:|:------:|:------------:|
| Ruteo multi-modelo automático | - | - | manual | - | **sí** |
| Híbrido local + nube | - | básico | básico | - | **nativo** |
| Loops autónomos 24/7 | - | - | - | - | **sí** |
| Memoria entre sesiones | básica | - | - | removida | **5 niveles** |
| Estrategia auto-mejorable | - | - | - | - | **sí (SICA)** |
| Modos de presupuesto | - | - | - | - | **sí** |
| Generación Reflexión | - | - | - | - | **3 intentos** |
| Worktrees git paralelos | subagentes | - | - | - | **si (loop + hive)** |
| Probado bajo estrés + benchmarks | - | - | - | - | **[linea base auditada](docs/AUDIT_2026-04-07.md)** |
### La Ventaja: Harness > Modelo
El scaffolding agrega [~11 puntos en SWE-bench](https://arxiv.org/abs/2410.06992) — la ingeniería del harness importa tanto como el modelo. ForgeGod es el harness:
- **Ralph Loop** — Código 24/7 desde un PRD. El progreso vive en git, no en el contexto del LLM. Agente fresco por historia. Sin degradación de contexto.
- **Memoria de 5 Niveles** — Episódica (qué pasó) + Semántica (qué sé) + Procedimental (cómo lo hago) + Grafo (cómo se conectan las cosas) + Errores-Soluciones (qué arregla qué). Las memorias decaen, se consolidan y se refuerzan automáticamente.
- **Coder Reflexión** — 3 intentos de generación de código con modelos escalonados: local (gratis) → nube (barato) → frontier (cuando importa). El repo ya conecta scoping de workspace, auditoría de comandos, rutas bloqueadas y advertencias de código generado en runtime, mientras la auditoría sigue marcando los gaps de hardening que quedan.
- **DESIGN.md Nativo** — Importás un preset, dejás `DESIGN.md` en la raíz, y las tareas frontend heredan ese lenguaje visual automáticamente.
- **Subagentes + Hive** — Usá análisis acotado de solo lectura con `--subagents` dentro de una tarea, o repartí stories independientes con el coordinador local `forgegod hive` usando worktrees git aislados.
- **Modo Contribución** — Lee `CONTRIBUTING.md`, inspecciona el repo, detecta issues abordables, y planifica o ejecuta cambios chicos respetando reglas del proyecto.
- **SICA** — Agente de Código Auto-Mejorable. Modifica sus propios prompts, ruteo de modelos y estrategia basado en resultados. 6 capas de seguridad previenen la desviación.
- **Modos de Presupuesto** — `normal` → `throttle` → `local-only` → `halt`. Activados automáticamente por gasto. Corre para siempre en Ollama por $0.
## Inicio Rápido
```bash
# Instalar
pip install forgegod
# Camino más rápido: hablar con ForgeGod directo
forgegod
# Setup guiado opcional
forgegod init --lang es
# O forzar un estilo de harness explícitamente
forgegod init --lang es --profile adversarial
forgegod init --lang es --profile single-model
# Ver superficies de auth nativas
forgegod auth status
# Vincular la suscripción de OpenAI Codex y sincronizar defaults
forgegod auth login openai-codex
forgegod auth explain --profile adversarial --prefer-provider openai --openai-surface api+codex
forgegod auth sync --profile adversarial --prefer-provider openai --openai-surface api+codex
# Hablar con ForgeGod en lenguaje natural
forgegod
forgegod --subagents
# Superficie explícita para scripts
forgegod run "Agregá un endpoint /health a server.py con uptime e info de versión"
forgegod run --subagents "Agregá un endpoint /health a server.py con uptime e info de versión"
# Evals deterministicas del harness
forgegod evals
forgegod evals --case chat_natural_language_roundtrip
forgegod evals --matrix openai-surfaces
forgegod evals --matrix openai-live
forgegod evals --matrix openai-live-compare
# Planificar un proyecto → genera PRD
forgegod plan "Construí una API REST para una app de tareas con auth, CRUD y tests"
# Loop autónomo 24/7 desde PRD
# Valores por defecto del loop: sin auto-commit ni auto-push salvo que lo actives explícitamente
# Los workers paralelos requieren un repo git con al menos un commit porque ForgeGod usa worktrees aislados
# Ver o refrescar artefactos de auditoria a nivel repo
forgegod audit status
forgegod audit run
forgegod audit security
forgegod audit architecture
forgegod audit plan-risk
forgegod loop --prd .forgegod/prd.json
# Coordinador hive local multi-proceso con worktrees aislados
forgegod hive --prd .forgegod/prd.json --workers 2
forgegod hive --prd .forgegod/prd.json --workers 2 --subagents
# Modo cavernícola — 50-75% ahorro de tokens con prompts ultra-concisos
forgegod --terse
# Ver qué aprendió
forgegod memory
# Ver desglose de costos
forgegod cost
# Benchmark de modelos
forgegod benchmark
# Evals del harness
forgegod evals
# Instalar un preset DESIGN.md para trabajo frontend
forgegod design pull claude
# Planear una contribución sobre otro repo
forgegod contribute https://github.com/owner/repo --goal "Mejorar tests"
# Chequeo de salud
forgegod doctor
```
## Cómo Funciona el Ralph Loop
```
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ RALPH LOOP │
│ │
│ ┌──────┐ ┌───────┐ ┌─────────┐ ┌─────┐ │
│ │ LEER │──▶│ CREAR │──▶│EJECUTAR │──▶│VALI-│ │
│ │ PRD │ │AGENTE │ │HISTORIA │ │ DAR │ │
│ └──────┘ └───────┘ └─────────┘ └──┬──┘ │
│ ▲ │ │
│ │ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │
│ └─────────│ ROTAR │◀───│ COMMIT │◀───┘ │
│ │CONTEXTO│ │O RETRY │ ok │
│ └────────┘ └────────┘ │
│ │
│ El progreso está en GIT, no en contexto LLM. │
│ Agente fresco por historia. Sin degradación. │
│ Creá .forgegod/KILLSWITCH para detener. │
└─────────────────────────────────────────────────┘
```
1. **Leer PRD** — Elegir la historia TODO de mayor prioridad
2. **Crear agente** — Contexto fresco (el progreso está en git, no en memoria)
3. **Ejecutar** — El agente usa 23 herramientas para implementar la historia
4. **Validar** — Tests, lint, sintaxis, revisión frontier
5. **Finalizar o retry** — Pasa: revisar diff + marcar hecho. Falla: reintentar hasta 3x con escalamiento de modelo
6. **Rotar** — Siguiente historia. El contexto siempre es fresco.
## Sistema de Memoria de 5 Niveles
ForgeGod tiene el sistema de memoria más avanzado de cualquier agente de código open-source:
| Nivel | Qué | Cómo | Retención |
|:------|:----|:-----|:----------|
| **Episódica** | Qué pasó por tarea | Registros completos de resultado | 90 días |
| **Semántica** | Principios extraídos | Confianza + decaimiento + refuerzo | Indefinido |
| **Procedimental** | Patrones de código y recetas | Seguimiento de tasa de éxito | Indefinido |
| **Grafo** | Relaciones + aristas causales | Auto-extraído de resultados | Indefinido |
| **Errores-Soluciones** | Patrón de error → solución | Búsqueda fuzzy | Indefinido |
Las memorias **decaen** sin refuerzo (vida media de 30 días), se **consolidan** automáticamente (fusionan similares, podan débiles), y se **inyectan** en cada prompt como un Memory Spine ranqueado por relevancia + recencia + importancia.
## Modos de Presupuesto
| Modo | Comportamiento | Disparador |
|:-----|:---------------|:-----------|
| `normal` | Usa todos los modelos configurados | Por defecto |
| `throttle` | Preferir local, nube solo para revisión | 80% del límite diario |
| `local-only` | Solo Ollama, **operación $0** | Manual o 95% del límite |
| `halt` | Detener todas las llamadas LLM | 100% del límite diario |
## Modo Cavernícola (`--terse`)
Prompts ultra-concisos que reducen el uso de tokens 50-75% sin pérdida de precisión para tareas de código. Respaldado por investigación 2026:
- [Mini-SWE-Agent](https://github.com/SWE-agent/mini-swe-agent) — 100 líneas, >74% SWE-bench Verified
- [Chain of Draft](https://arxiv.org/abs/2502.18600) — 7.6% tokens, misma precisión
- [CCoT](https://arxiv.org/abs/2401.05618) — 48.7% más corto, impacto insignificante
```bash
# Agregá --terse a cualquier comando
forgegod --terse
forgegod run --terse "Construí una API REST"
forgegod loop --terse --prd .forgegod/prd.json
# O habilitalo globalmente en config
# [terse]
# enabled = true
```
## Leaderboard de Modelos
Ejecutá el tuyo: `forgegod benchmark`
| Modelo | Compuesto | Correctitud | Calidad | Velocidad | Costo | Auto-Reparación |
|:-------|:---------:|:-----------:|:-------:|:---------:|:-----:|:---------------:|
| openai:gpt-4o-mini | 81.5 | 10/12 | 7.4 | 12s prom | $0.08 | 4/4 |
| ollama:qwen3.5:9b | 72.3 | 8/12 | 6.8 | 45s prom | $0.00 | 3/4 |
*Ejecutá `forgegod benchmark --update-readme` para actualizar con tus propios resultados.*
## Configuración
ForgeGod usa config TOML con prioridad de 3 niveles: variables de entorno > proyecto > global.
`forgegod` auto-crea `.forgegod/config.toml` en la primera sesión conversacional con defaults sensibles a la auth detectada cuando puede. `forgegod init` y `forgegod auth sync` también escriben esos defaults y guardan `harness.profile` como `adversarial` o `single-model`. El ejemplo de abajo muestra la forma del archivo, no la única combinación recomendada.
```toml
# .forgegod/config.toml
[models]
planner = "openai:gpt-5.4" # Planificación frontier
coder = "ollama:qwen3-coder-next" # Código local gratis
reviewer = "openai:gpt-5.4" # Puerta de calidad
sentinel = "openai:gpt-5.4" # Muestreo frontier
escalation = "openai:gpt-5.4" # Fallback para problemas difíciles
researcher = "openai:gpt-5.4-mini" # Recon / síntesis web
[budget]
daily_limit_usd = 5.00
mode = "normal"
[ollama]
host = "http://localhost:11434"
model = "qwen3-coder-next"
```
### Variables de Entorno
```bash
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
forgegod auth login openai-codex # Auth nativa OpenAI con ChatGPT
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." # Opcional
export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-..." # Opcional
export GOOGLE_API_KEY="AIza..." # Opcional (Gemini)
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..." # Opcional
export MOONSHOT_API_KEY="sk-..." # Opcional (Kimi / Moonshot)
export ZAI_CODING_API_KEY="..." # Opcional (Z.AI Coding Plan)
export ZAI_API_KEY="..." # Opcional (Z.AI API general)
```
O usá el archivo `.forgegod/.env` — `forgegod init` lo crea automáticamente.
## Modelos Soportados
| Proveedor | Modelos | Costo | Setup |
|:----------|:--------|:------|:------|
| **Ollama** | qwen3-coder-next, devstral, cualquiera | **$0** | `ollama serve` |
| OpenAI API | gpt-5.4, gpt-5.4-mini, gpt-5.4-nano, o3, o4-mini | $$ | `OPENAI_API_KEY` |
| Suscripción OpenAI Codex | gpt-5.4 vía superficie Codex | Incluida en planes ChatGPT soportados | `forgegod auth login openai-codex` |
| Anthropic | claude-sonnet-4-6, claude-opus-4-6 | $$$ | `ANTHROPIC_API_KEY` |
| Google Gemini | gemini-2.5-pro, gemini-3-flash | $$ | `GOOGLE_API_KEY` |
| DeepSeek | deepseek-chat, deepseek-reasoner | $ | `DEEPSEEK_API_KEY` |
| Kimi (Moonshot directo) | kimi-k2.5, kimi-k2-thinking | $$ | `MOONSHOT_API_KEY` |
| Z.AI / GLM | glm-5.1, glm-5, glm-4.7 | $$ | `ZAI_CODING_API_KEY` o `ZAI_API_KEY` |
| OpenRouter | 200+ modelos | varía | `OPENROUTER_API_KEY` |
El soporte de Kimi usa la API OpenAI-compatible oficial de Moonshot y hoy es experimental dentro de ForgeGod. Correlalo con tus benchmarks antes de convertirlo en modelo por defecto.
El soporte por suscripción de OpenAI Codex ahora es una superficie production-ready dentro de ForgeGod sobre instalaciones soportadas de Windows nativo o WSL. `codex-only` es el camino soportado para suscripción sola, y `forgegod evals --matrix openai-live-compare` es la vía de release para compararlo contra `api+codex` cuando ambas superficies de auth están conectadas.
OpenRouter sigue funcionando con keys/créditos. Alibaba/Qwen Coding Plan sigue en evaluación porque la documentación oficial actual lo acota a coding tools soportadas, no a loops autónomos genéricos.
Regla practica del harness:
- `forgegod benchmark` mide performance de codigo/modelos sobre tareas scaffold
- `forgegod evals` mide a ForgeGod mismo: UX conversacional, aprobaciones,
denegaciones por permisos, disciplina del completion gate, comportamiento de
loop/worktree y manejo de la interfaz strict. Ahora tambien separa scores por
`ux`, `safety`, `workflow` y `verification`, y trae
`forgegod evals --matrix openai-surfaces` para cobertura OpenAI-first
determinística, más `forgegod evals --matrix openai-live` para probes reales
baratos cuando las superficies OpenAI están enlazadas. Los reportes ahora
también incluyen trace graders locales.
## Seguridad
Defensa en profundidad, no teatro de seguridad:
- **Lista de comandos bloqueados** — 13 patrones peligrosos bloqueados (`rm -rf /`, `curl | sh`, `sudo`, fork bombs)
- **Redacción de secretos** — 11 patrones eliminan claves API de la salida de herramientas antes del contexto LLM
- **Detección de inyección de prompts** — Archivos de reglas escaneados por patrones de inyección antes de cargar
- **Límites de presupuesto** — Controles de costo previenen gasto descontrolado de API
- **Killswitch** — Creá `.forgegod/KILLSWITCH` para detener inmediatamente los loops autónomos
- **Protección de archivos sensibles** — `.env`, archivos de credenciales reciben advertencias + redacción automática
> **Advertencia**: ForgeGod ejecuta comandos shell y modifica archivos. Segun la linea base verificada del 2026-04-08, `strict` usa un backend real de sandbox con Docker y se bloquea si faltan Docker o la imagen requerida, mientras que `standard` sigue siendo un flujo local con guardrails. Revisá los cambios en una branch o worktree descartable antes de usar modo autonomo.
## Documentacion Operativa
- [AGENTS.md](AGENTS.md) — instrucciones locales para agentes de codigo
- [docs/OPERATIONS.md](docs/OPERATIONS.md) — sistema de registro actual y comandos verificados
- [docs/AUDIT_2026-04-07.md](docs/AUDIT_2026-04-07.md) — auditoria detallada y orden de remediacion
- [docs/WEB_RESEARCH_2026-04-07.md](docs/WEB_RESEARCH_2026-04-07.md) — investigacion externa usada para estructurar la documentacion
## Contribuir
Damos la bienvenida a contribuciones. Ver [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) para las guías.
- Reportes de bugs y solicitudes de features: [GitHub Issues](https://github.com/waitdeadai/forgegod/issues)
- Preguntas y discusión: [GitHub Discussions](https://github.com/waitdeadai/forgegod/discussions)
## Colaboradores
ForgeGod acredita públicamente trabajo de código y no-código.
- [Matias Mesa](https://www.linkedin.com/in/matt-mesa/) - `design` - sistema oficial de mascota de ForgeGod
- [WAITDEAD](https://waitdead.com) - `code`, `infra`, `research`, `projectManagement`, `maintenance`
Ver [CONTRIBUTORS.md](CONTRIBUTORS.md) para la lista actual de colaboradores.
## Licencia
Apache 2.0 — ver [LICENSE](LICENSE).
---
Construido por WAITDEAD • Diseño oficial de la mascota por Matias Mesa • Potenciado por técnicas de OpenClaw, Hermes, e investigación SOTA 2026 de agentes de código.