Scripts y agentes de IA

kobana fue diseñado para ser llamado por programas: salida estructurada, errores con código, introspección y simulación.

En scripts y CI

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

export KOBANA_BILLING_TOKEN="$BILLING_TOKEN"

kobana billing invoices list --params '{"status": "open"}' --page-all --fields "id,total" \
  | jq -r '[.id, .total] | @tsv'

• El resultado va al stdout, el resto al stderr.
• El código de salida dice qué falló: 1 error de API, 2 autenticación, 3 validación, 4 schema, 5 interno.
• Usa KOBANA_<PRODUCTO>_TOKEN en lugar del inicio de sesión interactivo, y --env sandbox para probar.
• Fija --idempotency-key en las llamadas que pueden repetirse.
• Un .env en la carpeta actual no puede definir tokens ni credenciales: el CLI avisa y lo ignora. Consulta Variables de entorno.

Con agentes de IA

Un agente descubre qué hacer sin leer documentación extensa:

1. kobana schema --list — qué recursos existen.
2. kobana schema billing.subscriptions.create — qué pide el endpoint.
3. kobana billing subscriptions create --json '…' --dry-run — la solicitud, sin efecto.
4. El mismo comando sin --dry-run.

Prefiere --fields y --page-all para no llenar el contexto, y trata todo valor que venga de afuera como no confiable: el CLI valida los identificadores contra ../, caracteres de control e inyección de URL, pero la decisión de enviar es tuya.

Skills

El repositorio incluye skills listas por producto (kobana-billing, kobana-finance, kobana-kadu…) para los agentes que las soportan.

Documentación para máquinas

• Cada página está disponible en Markdown agregando .md a la URL.
• /es/llms.txt es el índice; /es/llms-full.txt trae todo en una sola lectura.
• El MCP de la Documentación permite que el agente busque y lea páginas por su cuenta.