Metodología C4 para documentar la arquitectura del sistema KYC en niveles progresivos de detalle
Skill para aplicar la metodología C4 (Context, Container, Component, Code) como marco conceptual de documentación arquitectónica del sistema de verificación de identidad KYC. Permite descomponer la arquitectura del pipeline de verificación en cuatro niveles de abstracción progresivos, desde la vista de contexto del sistema hasta el detalle de código de cada módulo. Esta skill se centra exclusivamente en la metodología y los principios de modelado, no en herramientas específicas de renderizado.
Usar esta skill cuando el architecture_agent necesite documentar, comunicar o razonar sobre la arquitectura del sistema KYC a distintos niveles de abstracción. Es apropiada para crear documentación arquitectónica que sea comprensible tanto por perfiles técnicos como no técnicos, y para planificar la estructura de los diagramas antes de implementarlos con cualquier herramienta.
Nivel 1 - Context:
- Sistema: "VerifID - Sistema de Verificación de Identidad KYC"
- Personas: Usuario Final, Operador de Revisión Manual
- Sistemas externos: Servicios cloud de fallback (Rekognition, Azure Face API), Base de datos PostgreSQL, Redis, MinIO
Nivel 2 - Containers:
- API Backend (FastAPI, Python) - Orquesta el pipeline de verificación
- App Móvil (React Native/Flutter) - Captura selfie y documento
- App Web - Versión web del flujo de verificación
- PostgreSQL - Datos de sesión y auditoría
- Redis - Rate limiting y caché de sesiones
- MinIO - Almacenamiento temporal de imágenes (max 15 min)
Nivel 3 - Components (Backend API):
- LivenessModule: Passive liveness + Active challenge-response + Depth estimation
- OCRModule: PaddleOCR/EasyOCR + MRZ parser + Checksum validator (ICAO 9303)
- FaceMatchModule: InsightFace (ArcFace) embeddings + Cosine similarity
- DocProcessingModule: OpenCV contour detection + Homografía + ELA
- AntifraudModule: EXIF analysis + Deepfake detection + Geolocalización
- DecisionEngine: Score compuesto + Reglas configurables + Logging de auditoría
Nivel 4 - Code (FaceMatchModule):
- FaceExtractor: Extrae rostros de selfie y documento
- EmbeddingGenerator: Genera vectores con ArcFace/FaceNet
- SimilarityCalculator: Calcula cosine similarity entre embeddings
- ThresholdEvaluator: Evalúa contra umbral configurable (>0.85)
Establecer convenciones de nomenclatura y estilo: Definir un estándar para nombrar elementos en cada nivel, incluyendo el formato de las descripciones, la tecnología entre paréntesis, y el estilo de las relaciones entre elementos.
Documentar las decisiones de frontera entre niveles: Especificar qué elementos pertenecen a cada nivel y por qué, evitando mezclar niveles de abstracción. Por ejemplo, Redis es un contenedor (Nivel 2), no un componente del backend.
Crear narrativas por nivel: Para cada diagrama C4, redactar una descripción textual que explique el propósito del nivel, los elementos incluidos, y las decisiones arquitectónicas relevantes del pipeline KYC que justifican la estructura.
Validar completitud y coherencia entre niveles: Verificar que cada contenedor del Nivel 2 aparece como zoom-in en algún diagrama de Nivel 3, y que los componentes críticos tienen su correspondiente Nivel 4.
structurizr_dsl que maneja el DSL específico de Structurizr.