Automatizando el Descubrimiento de Módulos Terraform con Claude Code GitHub Actions

Como creador de varios módulos Terraform, siempre he enfrentado el desafío de mantenerme al día con las actualizaciones del proveedor AWS. Constantemente se agregan nuevas características, y hacer seguimiento manual de estos cambios en docenas de recursos es tanto consume tiempo como propenso a errores. ¿Qué tal si pudiera automatizar completamente este proceso?

Eso es exactamente lo que hice con mi módulo terraform-aws-ecr, creando un sistema de descubrimiento inteligente usando Claude Code y GitHub Actions que automáticamente identifica características faltantes, crea issues, e incluso propone soluciones. Los resultados han sido notables.

🎯 El Desafío: Mantenerse Actualizado con las Actualizaciones del Proveedor AWS

Gestionar módulos Terraform a escala presenta desafíos únicos:

• Evolución Constante: AWS lanza nuevas características regularmente, y el proveedor AWS de Terraform debe ponerse al día
• Sobrecarga Manual: Verificar nuevos recursos, atributos y reglas de validación es tedioso
• Retraso en Descubrimiento: Para cuando notas una característica faltante, los usuarios pueden ya haber encontrado limitaciones
• Aseguramiento de Calidad: Cada actualización requiere pruebas y validación cuidadosas

Para mi módulo ECR específicamente, AWS Container Registry ha evolucionado significativamente con nuevas características de seguridad, políticas de ciclo de vida y mecanismos de protección de tags. Mantener el módulo actualizado mientras se asegura la compatibilidad hacia atrás requiere vigilancia constante.

🚀 La Solución: Descubrimiento Automatizado de Características con Flujos Agénticos

Implementé un sistema automatizado que:

1. Monitorea el proveedor AWS para actualizaciones relacionadas con ECR
2. Analiza la implementación actual del módulo contra las últimas capacidades del proveedor
3. Identifica brechas y mejoras potenciales
4. Crea issues detallados de GitHub con requisitos de corrección
5. Propone soluciones cuando es posible

La arquitectura aprovecha la integración de Claude Code con GitHub Actions para crear lo que llamo “flujos agénticos” - sistemas autónomos que pueden razonar sobre código, identificar problemas y proponer soluciones.

🛠️ Implementación: GitHub Actions + Claude Code

Aquí está una vista conceptual de la estructura del flujo de trabajo:

name: ECR Module Feature Discovery
on:
  schedule:
    - cron: '0 0 * * 1' # Semanalmente los lunes
  workflow_dispatch:

jobs:
  discover-features:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      
      - name: Run Claude Code Discovery
        env:
          ANTHROPIC_API_KEY: $
          GITHUB_TOKEN: $
        run: |
          claude-code analyze-terraform-module \
            --provider hashicorp/aws \
            --resource-type aws_ecr_repository \
            --module-path . \
            --create-issues \
            --auto-fix-safe

Configuración del Flujo de Trabajo en Producción

La implementación real de producción usa la GitHub Action de Claude Code con integración completa de servidores MCP:

name: ECR Feature Discovery
on:
  schedule:
    - cron: '12 21 * * *'
  workflow_dispatch:
    inputs:
      provider_version:
        description: 'Versión del proveedor AWS a verificar (default: latest)'
        required: false
        default: 'latest'
        type: string
      dry_run:
        description: 'Ejecutar análisis sin crear issues'
        required: false
        default: false
        type: boolean

jobs:
  discover-ecr-features:
    runs-on: ubuntu-latest
    timeout-minutes: 30
    permissions:
      contents: write
      issues: write
      pull-requests: read

    steps:
      - name: Checkout repository
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Run Claude Code Feature Discovery
        uses: anthropics/claude-code-action@beta
        env:
          GITHUB_TOKEN: $
        with:
          claude_code_oauth_token: $
          
          # Configuración MCP para acceso a documentación
          mcp_config: |
            {
              "mcpServers": {
                "terraform": {
                  "command": "npx",
                  "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-terraform@latest"]
                },
                "context7": {
                  "command": "npx", 
                  "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"]
                }
              }
            }
          
          # Prompt directo para descubrimiento comprensivo de características
          direct_prompt: |
            # Análisis de Descubrimiento de Características ECR
            
            Analizar los recursos ECR más recientes del proveedor AWS y compararlos
            con la implementación actual del módulo para identificar:
            1. Nuevas Características: recursos/argumentos ECR aún no implementados
            2. Deprecaciones: Características marcadas como deprecadas en el proveedor
            3. Corrección de Bugs: Correcciones importantes mencionadas en changelogs
            
            Usar servidor MCP de Terraform para obtener documentación ECR más reciente,
            analizar implementación actual del módulo, y crear issues detallados de GitHub
            para hallazgos significativos con guía comprensiva de implementación.
          
          mode: agent

Las diferencias clave en la versión de producción:

• Servidores MCP: Integra Terraform y Context7 para acceso en tiempo real a documentación
• Entradas Avanzadas: Soporta modo dry-run, especificación de versión del proveedor, y escaneo forzado
• Análisis Comprensivo: Usa un prompt detallado que realiza análisis multi-paso
• Seguimiento de Características: Mantiene una base de datos JSON de descubrimientos e historial de escaneos
• Creación Inteligente de Issues: Genera issues detallados con guía específica de implementación

La magia ocurre en el análisis de Claude Code, que:

• Obtiene la documentación más reciente del proveedor AWS
• Compara las variables y outputs actuales del módulo
• Identifica atributos faltantes, reglas de validación y mejores prácticas
• Genera issues comprensivos con detalles de implementación

🔍 Primer Descubrimiento del Mundo Real: Protección de Tags ECR

El primer hallazgo importante del sistema fue un bug crítico de validación que había estado impidiendo a los usuarios aprovechar las últimas características de protección de tags de AWS ECR.

El Problema: La lógica de validación del módulo solo aceptaba valores IMMUTABLE y MUTABLE para image_tag_mutability, pero AWS había introducido dos nuevas opciones:

• IMMUTABLE_WITH_EXCLUSION
• MUTABLE_WITH_EXCLUSION

El Descubrimiento: Claude Code analizó la documentación del proveedor AWS, la comparó con las restricciones de validación del módulo, e inmediatamente identificó la discrepancia.

La Solución: PR #160 fue generado automáticamente con:

• Reglas de validación actualizadas
• Mejoras en documentación
• Casos de prueba para los nuevos valores
• Verificación de compatibilidad hacia atrás

Este único descubrimiento previno frustración potencial del usuario y demostró la efectividad del sistema en escenarios del mundo real.

📊 Cinco Escenarios Prácticos de Flujos Agénticos

Basado en mi experiencia, aquí hay cinco escenarios poderosos donde los flujos agénticos pueden transformar tu gestión de repositorios:

1. Clasificación y Etiquetado de Issues

Escenario: Categorizar y priorizar automáticamente los issues entrantes.

Descripción del Flujo: “En cada nuevo issue, leer la descripción y comentarios del issue, resumir el problema principal, asignar etiquetas relevantes basadas en análisis de contenido, y sugerir mantenedores apropiados para revisión.”

Implementación:

on:
  issues:
    types: [opened]
jobs:
  triage:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Analyze Issue
        run: |
          claude-code triage-issue \
            --issue-number $ \
            --assign-labels \
            --suggest-assignees \
            --create-summary

Beneficios: Reduce tiempo de clasificación manual en 80%, mejora tiempos de respuesta, asegura etiquetado consistente.

2. Actualizaciones Continuas de Documentación

Escenario: Mantener la documentación sincronizada con cambios de código automáticamente.

Descripción del Flujo: “Cuando se empuja código a la rama principal, analizar los cambios, revisar la documentación existente para precisión, identificar secciones desactualizadas, y crear pull requests con mejoras sugeridas.”

Ejemplo Real: Después de agregar nuevas variables de política de ciclo de vida ECR, el sistema automáticamente actualizó el README con ejemplos apropiados y descripciones de variables.

Enfoque de Implementación:

• Generación de documentación de variables del módulo
• Actualizaciones de configuración de ejemplo
• Sincronización de referencia API

3. Revisión de Accesibilidad

Escenario: Asegurar que código y documentación cumplan estándares de accesibilidad.

Descripción del Flujo: “Escanear periódicamente el repositorio para problemas de accesibilidad en documentación, comentarios de código y salidas dirigidas al usuario. Crear issues accionables con sugerencias de mejora específicas.”

Contexto Terraform: Particularmente valioso para:

• Claridad de descripciones de outputs
• Convenciones de nomenclatura de variables
• Legibilidad de mensajes de error
• Estructura de documentación

4. Mejora Continua de Pruebas

Escenario: Mejorar cobertura de pruebas basada en cambios de código y patrones de uso real.

Descripción del Flujo: “Después de cada merge, analizar el reporte de cobertura y diferencias de código, identificar rutas de código no probadas, proponer nuevos casos de prueba para mejorar cobertura, y crear pull requests con implementaciones de prueba sugeridas.”

Ejemplo Módulo ECR: El sistema identificó que las nuevas características de protección de tags carecían de pruebas de integración y automáticamente generó casos de prueba cubriendo escenarios límite.

5. QA Continuo y Mejora de Código

Escenario: Identificar proactivamente bugs potenciales y mejoras de código.

Descripción del Flujo: “En cada pull request, analizar el código para problemas potenciales, sugerir verificaciones de seguridad adicionales, recomendar mejores prácticas de Terraform, y crear issues de seguimiento para mejoras más amplias.”

Áreas de Enfoque Clave:

• Conflictos de nomenclatura de recursos
• Brechas de política de seguridad
• Mejoras de validación de variables
• Consistencia de formato de outputs

🌟 El Futuro de la Automatización de Infraestructura

Este experimento me ha convencido que los flujos agénticos representan el futuro de la gestión de infraestructura. La combinación de las capacidades de razonamiento de Claude Code con la plataforma de automatización de GitHub crea posibilidades que parecían ciencia ficción hace solo unos años.

La perspectiva clave es que no estamos reemplazando el juicio humano—lo estamos aumentando. El sistema maneja el trabajo de análisis tedioso y repetitivo, liberándonos para enfocarnos en decisiones arquitectónicas, experiencia de usuario y planificación estratégica.

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¿Quieres explorar más sobre Claude Code y flujos agénticos? Revisa mi post anterior sobre servidores MCP para desarrollo dirigido por investigación o sigue mis experimentos en GitHub.