El tech lead de un banco lleva un bot de Telegram para OpenCode a 1298 estrellas en GitHub con ayuda de agentes de IA

Ruslán, tech lead en un gran banco con 15 años de experiencia, convirtió en unos pocos meses un experimento paralelo en el más visible de sus proyectos open source. opencode-telegram-bot es un cliente de Telegram para OpenCode, un popular agente CLI para programar. En el momento de publicarse el análisis en Habr, el repositorio tiene 1298 estrellas en GitHub y 48 colaboradores. Los agentes escribieron casi todo el código, y el propio autor, según cuenta, apenas llegó a mirarlo.

De la idea al paquete npx en unas semanas

La idea surgió en las vacaciones de Año Nuevo de 2026: Ruslán instaló Claude Code y quiso controlarlo desde el móvil. Gemini le aconsejó parsear la salida de la TUI, así que tuvo que aparcar el proyecto. Lo rescató OpenCode, que puede ejecutarse como servidor y funcionar a través de una API, de modo que el cliente de Telegram se redujo a una tarea de un par de días. El lenguaje se eligió junto con la IA: en lugar del habitual Kotlin, optaron por TypeScript por la comodidad de su API.

El bot funciona en local y el acceso está limitado a un único usuario, cuyo id figura en la configuración. Al chat llega todo lo que hace el agente: ediciones de archivos, comandos de consola y trabajo de los subagentes. Los diffs pueden abrirse desde el móvil como archivo de texto, y hay reconocimiento de voz y síntesis de voz. El modelo, el agente, el effort y el contexto se controlan desde un reply keyboard. El bot trabaja en un solo hilo, como una terminal, y el comando /detach desconecta la sesión actual y envía una notificación cuando termina.

La preparación para la publicación llevó unas tres semanas y siguió un plan elaborado junto con el agente. Configuraron .gitignore, la licencia, CONTRIBUTING.

md y un CI/CD con linter, compilación y tests. El agente eliminó el código de depuración, tradujo la documentación al inglés y limpió los comentarios en ruso, que habían aparecido porque el autor hablaba con los agentes en ruso y no había fijado reglas. La localización se hizo pronto y hoy tiene 688 cadenas en 12 idiomas.

La publicación en npm se configuró en aproximadamente una hora, por lo que la instalación se reduce a un solo comando con npx. La versión 0.1.

0 se subió en un único commit a un repositorio nuevo, para no mostrar un historial caótico.

Qué dio estrellas y qué no

Al principio, las estrellas las pusieron los amigos: al arrancar eran 8. Después llegaron entre 2 y 3 por semana. El agente le recomendó Reddit y Hacker News. El post en r/opencodeCLI, escrito por el agente y retocado según las observaciones del autor, obtuvo +65 y 31 mil visualizaciones. Ese primer día llegaron 30 estrellas, a la semana ya eran más de 100 y el proyecto superó a dos competidores con unas 20 estrellas cada uno. El resto de los posts en Reddit lograron 10–15 mil visualizaciones, pero sin un aumento apreciable de estrellas. En Hacker News no reaccionó nadie.

El tráfico constante vino del buscador. A las 5–6 semanas, el repositorio ocupó los primeros puestos de Google en búsquedas como «OpenCode Telegram Bot». Ahora la página recibe unas 100 visitas al día, lo que equivale a 3–5 estrellas diarias. La conclusión del autor: habría convenido hacer público el repositorio desde el principio, para que ya estuviera indexado cuando empezara la promoción.

Cómo funciona el pipeline de agentes

Al principio, Ruslán trabajaba en Claude Code con Sonnet 4.5. No usó Opus 4.5 porque agotaba enseguida los límites de la suscripción de $20. La calidad de Sonnet no le convenció: las funciones rara vez salían bien a la primera y el modelo se saltaba con frecuencia los tests que figuraban en las instrucciones. Conectó su suscripción de ChatGPT a través de OpenCode y pasó a GPT-5.3-Codex y después a GPT-5.4. Según su valoración, el número de iteraciones de depuración bajó de forma notable, y la mayor parte de las funciones de primavera las desarrolló con GPT-5.4.

Después, el autor montó su propio workflow con tres modos de OpenCode: Ask para revisión de código y preguntas, Spec para planificar y guardar el plan en un archivo aparte, y Code para la implementación. En verano añadió Playwright MCP, y el agente empezó a probar el bot por sí mismo a través de la versión web de Telegram. Ahora el plan lo revisa un subagente revisor, el código lo revisa otro subagente y los escenarios los ejecuta un subagente tester.

Ruslán atribuye a este enfoque que se atreviera con refactorizaciones que antes posponía. Hoy, parte de las tareas va todavía más lejos: tras el grooming y la especificación, un agente gestor lanza a los agentes desarrolladores en sesiones separadas y rinde cuentas al autor en Telegram.

Los colaboradores aparecieron a los 4 días: la primera pull request añadió soporte para proxy. El autor admite que sospechó que había código malicioso y revisó los cambios con un agente. El código que recibe lo revisa siempre con agentes y prueba la función a mano. Acepta las correcciones pequeñas tras 1–2 rondas de cambios y rechaza con frecuencia las ampliaciones grandes. También rechaza el soporte de los topics de Telegram: la arquitectura está pensada para un solo hilo y reescribirla exige cuidado y tests. Los lanzamientos salen aproximadamente una vez por semana, a veces con hotfixes, y algunos estuvieron compuestos íntegramente por pull requests de la comunidad.

La receta de esta historia es sencilla, pero tiene limitaciones. Es la experiencia de un solo proyecto en un nicho donde el interés estaba en su punto álgido, y los resultados dependen de las plataformas y de cómo indexe el buscador. Las conclusiones sobre la calidad de los modelos solo pueden respaldarse con observaciones subjetivas del autor, sin benchmarks. La conclusión práctica para los desarrolladores es esta: si quieres un proyecto open source junto a tu trabajo principal, lo más rápido es publicar una versión básica, ofrecer instalación con un solo comando, mantener el repositorio público y lanzar actualizaciones con regularidad.