Contexto
En una plataforma de datos los pipelines fallan en silencio, las credenciales se filtran, Terraform se aleja de lo que está desplegado y el costo sube sin que nadie lo note. Revisar todo eso a mano no escala.
Problema
Tener una revisión con criterio de ingeniero sénior, sin servidor dedicado y sin dar permiso de escritura en producción a un agente autónomo.
Qué hice
- Agentes de solo lectura sobre la infraestructura gestionada de Claude, conectados por MCP a Jira, Slack, GitHub, BigQuery, Datadog y las APIs de GCP.
- Rutinas de auditoría programadas y un conjunto chico de skills reutilizables, en lugar de un script monolítico.
- Corrida contra la plataforma real como prueba de concepto.
Resultado
La prueba encontró problemas reales que nadie había visto: una clave de cuenta de servicio filtrada en GCP, un pipeline con cerca de 40 % de fallas parciales sin alerta, errores de permiso en staging repetidos cientos de veces, drift de ejecución en Terraform Cloud y una concentración de costo en BigQuery.