> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.kiloiot.io/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.kiloiot.io/kilo-docs-es/kilo-center/kilo-mioty-service-center/integrations/llm-assisted-development.md). # Desarrollo asistido por LLM Usa KiloCenter con asistentes de codificación LLM — resúmenes llms.txt y llms-full.txt para ChatGPT, Claude, Copilot y Cursor. ### Descripción general KiloCenter incluye resúmenes de proyecto legibles por máquina diseñados para su uso con Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) como ChatGPT, Claude, Copilot, Cursor y otros asistentes de codificación con IA. Estos archivos proporcionan a una LLM suficiente contexto sobre el proyecto para generar código de integración funcional, responder preguntas de arquitectura y ayudar a depurar problemas sin leer toda la base de código. ### Archivos Se proporcionan dos archivos en la raíz del repositorio: | Archivo | Tamaño | Propósito | | --------------- | ------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `llms.txt` | \~100 líneas | Resumen conciso del proyecto — arquitectura, despliegue, panorama general de la API, directorios clave | | `llms-full.txt` | \~350 líneas | Referencia completa — todos los dominios RPC, temas MQTT, detalles del protocolo, parámetros de configuración, seguridad, incorporación | ### Cómo usarlo #### Con asistentes basados en chat (ChatGPT, Claude) Pegue el contenido de `llms.txt` (o `llms-full.txt` para preguntas más profundas) al inicio de su conversación: ``` Aquí hay contexto sobre el proyecto KiloCenter con el que estoy trabajando: Ahora ayúdame a escribir un cliente Python que transmita mensajes de enlace ascendente. ``` #### Con asistentes de IDE (Copilot, Cursor, Cline) La mayoría de los IDE impulsados por IA pueden detectar automáticamente los archivos de contexto. Añada `llms-full.txt` a la raíz de su proyecto o refiéralo en la configuración de contexto de su asistente. Por ejemplo, en Cursor puede añadirlo a `.cursorrules` o referenciarlo directamente en un prompt. #### Con Claude Code Clone el repositorio y ejecute Claude Code desde la raíz del proyecto. Detectará automáticamente `llms.txt` y `llms-full.txt` para el contexto del proyecto. ### En qué puede ayudar la LLM Con `llms.txt` cargado, una LLM puede: * **Generar código de cliente gRPC** en cualquier lenguaje usando las definiciones proto y la referencia de la API * **Escribir consumidores MQTT** con patrones de temas y formatos de carga útil correctos * **Crear sobrescrituras de valores de Helm** para su infraestructura específica * **Depurar problemas de conectividad** usando el mapa de puertos y los endpoints de verificación de estado * **Explicar conceptos del protocolo MIOTY** como handshakes de tres vías BSSCI, EUIs y claves de sesión * **Construir variaciones de Docker Compose** para diferentes escenarios de despliegue ### Ejemplos de prompts **Genera un cliente gRPC en Go:** ``` Usando la API gRPC de KiloCenter en el puerto 9090, escribe un programa en Go que liste todas las estaciones base e imprima su EUI y su estado en línea. ``` **Escribe un consumidor de uplink MQTT:** ``` Escribe un script en Python que se suscriba a todos los mensajes de uplink de el broker MQTT de KiloCenter y registre el EUI del endpoint, el hex de la carga útil, y el RSSI de cada mensaje. ``` **Depura un despliegue:** ``` Mi pod de KC-Core está devolviendo 503 en la sonda de preparación en /health/ready. KC-Identity y PostgreSQL están ejecutándose. ¿Qué debería comprobar? ``` **Crea una sobrescritura de Helm:** ``` Tengo PostgreSQL en db.internal:5432 y Redis en cache.internal:6379. Genera un archivo mínimo de valores de Helm para un despliegue de producción con ingress en kilocenter.mycompany.com usando el controlador de ingress nginx. ``` ### Mantener el contexto actualizado El `llms.txt` y `llms-full.txt` los archivos se mantienen junto con la documentación. Cuando la superficie de la API, el modelo de despliegue o la arquitectura cambian, estos archivos se actualizan para reflejar el estado actual. Utiliza siempre la versión de la rama con la que estás trabajando. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.kiloiot.io/kilo-docs-es/kilo-center/kilo-mioty-service-center/integrations/llm-assisted-development.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.