Provisionalhasta el lanzamiento oficialAgo – Sep 2026
AlveoForge
Validado en un schema real de 300+ tablas

Backends Java listos para producción, generados desde tu schema SQL. Horas, no meses.

Un backend listo para producción, 95–100% tested, en horas. Hexagonal, vertical slicing, monolito o microservicios. Tu equipo construye la lógica de negocio encima.

Agenda una llamada →

Lo ves funcionando y pruebas cada endpoint antes de pagar nada.

Tu schema es confidencial. NDA a petición.

Míralo en acción

De un schema SQL a un backend tested y arrancando

Un recorrido breve: entra el schema, sale un backend hexagonal. Generado y verificado.

Demo próximamente
Ver el walkthrough técnico completo
Deep dive · 9–11 min · para el evaluador técnico
Próximamente

La suposición equivocada

“Contrato devs + IA y lo construyo más rápido y barato.”

Razonable, y equivocado. Antes de una sola regla de negocio, se van semanas o meses en setup, decisiones de arquitectura, scaffolding de cada entidad en cada capa, y la base de tests. Justo esa parte es la que se pudre en acoplamiento oculto.

Esa parte es la que AlveoForge entrega, correcta y tested, en horas. No comparamos contra tu build entero. Tu lógica de negocio es tuya; comparamos contra la capa estructural production-ready que cualquier equipo paga igual.

Determinista vs IA, a fondo →

Por qué es diferente

Por qué un equipo + IA no puede replicar esto

La IA deriva a patrones legacy

La IA aprendió sobre todo de código público — MVC en capas clásico. Le pides hexagonal real y, sin supervisión, deriva hacia lo que conoce. Parece hexagonal; no lo es.

Determinista, no probabilística

Mismo schema, mismo output, siempre. Lo auditas una vez y confías en cada build. Un equipo + IA produce algo distinto en cada intento.

Se arregla en el origen

Un bug encontrado una vez queda arreglado para todas las generaciones futuras. Convenciones y estructura impuestas por construcción, no esperando que la revisión de código pille la deriva.

Hexagonal vs en capas, a fondo →

Cómo funciona

Guiado, de principio a fin

  1. 1

    Llamada inicial

    Compartes tu schema SQL; lo revisamos juntos y detectamos casos límite.

  2. 2

    Sesión de configuración

    Completamos juntos el fichero de enrichment — módulos, límites, opciones. Tú pones el dominio; yo la traducción técnica.

  3. 3

    Generación y verificación

    AlveoForge genera el backend completo; la salida se verifica antes de compartir nada.

  4. 4

    Prueba antes de pagar

    Una instancia en vivo y un preview interactivo de la API (Swagger). Cada endpoint, testeable, antes de pagar.

  5. 5

    Entrega

    Cuando estás satisfecho, el código aterriza en un repo privado de GitHub, listo para clonar.

De SQL a Spring Boot, a fondo →

En números

La diferencia, medida

Tiempo hasta production-ready
MesesDías
Cobertura de tests
20–40%95–100%
Mismo input, N builds
Distinto cada vezIdéntico, determinista
Lock-in de proveedor
PermanenteNinguno. El código es tuyo

Validado en un schema real de 300+ tablas.

1.000 tablas → microservicios, deterministaDemo próximamente

Bajo el capó

Dentro de cada entidad generada

La mayoría de herramientas generan cascarones vacíos: carpetas hexagonales, CRUD de pega, sin comportamiento real ni tests. Esto es lo que AlveoForge genera, y verifica, para cada entidad.

Dos motores de migración — y tu base de datos adoptada

Flyway o Liquibase con paridad total. O lo apuntas a tu base de datos de producción existente y se adapta (brownfield). Tu DDL es la fuente única de verdad: sin deriva de esquema.

FlywayLiquibaseparidadbrownfield

Single y bulk, en todo

Cada entidad trae operaciones individuales y en lote: create-many, by-ids, updates masivos, cada una validada y tested.

POST /ordersPOST /orders/bulkGET /orders?ids=…

Expand de relaciones al leer

Los GET hidratan entidades relacionadas a demanda, entre vertical slices, sin N+1 ni grafo JPA expuesto entre tus capas.

GET /orders?expand=customer,items

El contrato HTTP completo, testeado

Cada endpoint se prueba en éxito y en fallo, incluidos los caminos de error. En las 3 capas más e2e, asertando métodos, líneas y ramas.

200400401404415unitintegrationcomponente2e

Login, hashing, JWT y refresh tokens

Entidad de login real, hash de contraseña en el borde de persistencia, JWT (en proceso o HTTP entre servicios), refresh tokens inline o en tabla dedicada.

JWTrefreshlocal · HTTP

Las decisiones de arquitectura, aplicadas

FK escalares (sin grafo ORM filtrándose entre capas), N-N como entidades join-table de primera clase, soft-delete desde columnas de auditoría, claves compuestas, naturales e identity. Los rulings que separan «compila» de «es correcto».

FK escalarjoin-tablesoft-deletePKs

La estrategia de tests, a fondo →

Alcance

Qué recibes

Incluye

  • Backend completo y ejecutable en un repositorio privado
  • Arquitectura hexagonal real + vertical slicing
  • CRUD completo, operaciones individuales y en lote, y expand de relaciones al leer (?expand=)
  • Cobertura completa de tipos SQL: arrays, enums, JSONB, UUID, timestamptz, precisión numérica, binario (bytea), claves compuestas y foráneas, herencia y particiones
  • PostgreSQL · MongoDB · caché Redis · outbox transaccional
  • Migraciones de BD (Flyway o Liquibase) + adopción brownfield de tu base de datos existente
  • Auth JWT, refresh tokens y verificación por email + perfiles dev / pre / prod
  • Suite de tests en las 3 capas + e2e: caminos de éxito y error (95–100%)
  • Monolito o microservicios, a tu elección, sin lock-in
  • Código 100% tuyo + 30 días de soporte post-entrega

No incluye

  • El sistema de generación (sigue siendo propietario)
  • Autorización por fila (quién accede a qué registro): tus políticas encima
  • Tu lógica de negocio y reglas propias del dominio (p. ej. regex)
  • Integraciones con servicios de terceros

A medida que tu proyecto crece, cada feature se genera como un vertical slice independiente, que se añade junto a tu código sin tocar lo que tu equipo ya construyó. Hexagonal aísla el dominio de la base de datos, el framework y el delivery; el vertical slicing mantiene cada feature cohesionada, así que lo que cambia junto, vive junto. Eso es lo que permite que el backend escale en orden y siga siendo rápido de tocar, en vez de degenerar en el acoplamiento enmarañado que congela equipos años después.

Cómo es comprar

Ves tu backend antes de pagarlo.

El primer pago es una señal, no el proyecto entero. Una consultora no puede igualarlo, porque está generado, no escrito a mano.

  1. 1

    Una llamada

    Nos cuentas tu sistema y nos pasas tu schema SQL.

  2. 2

    Recibes el presupuesto

    Quince días para decidir. Sin prisa ni presión.

  3. 3

    Generamos tu backend

    A partir de tu schema: hexagonal, tested, ejecutable.

  4. 4

    Lo ves funcionando, gratis

    Un enlace privado: tu API en vivo, su Swagger, su informe de tests y su cobertura JaCoCo. Todavía no has pagado nada.

  5. 5

    Primer tramo

    Un primer conjunto de tablas. Eliges cuáles, y te recomendamos las más difíciles. Lees el código real antes de comprometer el resto.

  6. 6

    El repo es tuyo

    Segundo pago, y el repositorio completo es tuyo.

Por qué podemos hacer esto y una consultora no

Una consultora no puede construirte el backend gratis solo para enseñártelo. Nosotros sí: el coste marginal de generarlo tiende a cero. No es “somos más rápidos”; es una asimetría estructural.

Roadmap

Lo entregado, y lo que viene

Entregado

  • Arquitectura hexagonal real + vertical slicing
  • Generación determinista: mismo schema, mismo output
  • Monolito o microservicios desde el mismo schema
  • Cobertura completa de tipos SQL estándar
  • PKs compuestas, naturales y autogeneradas · N-N como recurso de primera clase
  • Herencia y particiones declarativas de PostgreSQL
  • Multi-store: PostgreSQL · MongoDB · caché Redis · outbox
  • Migraciones (Flyway / Liquibase) + adopción brownfield
  • CRUD completo + operaciones en lote
  • Expand de relaciones al leer (?expand=)
  • Auth JWT, refresh tokens y verificación por email
  • Seeding de reference-data y defaults obligatorios
  • Tests en 3 capas + e2e: éxito y error · 95–100% cobertura
  • Validado en schemas de 300+ tablas
  • Escala a GitLab 1.000+ tablas — estresando el pipeline en schemas muy grandes

En marcha

  • Salida al mercado — preparando AlveoForge para el lanzamiento público: web, demos y primeros clientes fundadores

Largo plazo

  • Plataforma self-service — subir schema → preview → repo, sin llamada
  • Más lenguajes y frameworks — NestJS, Python y C# (hexagonal), más allá de Java, y cualquier lenguaje a petición del cliente
  • API reactiva opcional — Mono/Flux, opt-in para streaming / alto I/O
  • Capa de lectura GraphQL / BFF — alternativa al expand REST para grafos complejos
  • Expand de árboles jerárquicos — árboles padre/hijo (auto-referencias) expandidos en lectura

Lo «Entregado» está disponible hoy en el servicio guiado Java / Spring Boot. «En marcha» y «Largo plazo» están en el roadmap, aún no disponibles.

Sobre el autor

Hecho por alguien que vivió el problema

Álvaro

Soy Álvaro. AlveoForge nació de un bloqueo que viví de cerca: un backend que funcionaba pero no tenía arquitectura real. Reescribirlo bien era la decisión de ingeniería correcta, pero implicaba congelar al equipo casi un año mientras los clientes pedían features nuevas ya. Ninguna empresa puede permitirse parar tanto, y ese es justo el dilema que AlveoForge elimina. Pasé 11+ meses convirtiendo arquitectura hexagonal real a escala en una fábrica determinista que entrega un backend listo para producción en horas, no meses. Soy su primer usuario, ya validado a escala en un sistema real. Si te convence, hablamos.

LinkedIn →

FAQ

Respuestas por rol

General

¿Mi schema es confidencial?+

Sí. Se usa solo para construir tu backend, se trata como confidencial, y hay NDA a petición.

¿Qué tengo que aportar?+

Tu schema SQL para arrancar: la estructura (tablas, relaciones, constraints), no tus datos ni tu lógica de negocio. A partir de ahí hacemos una sesión guiada breve para recoger las decisiones de dominio que dan forma al resultado: separación en microservicios y sus nombres, si quieres MongoDB / Redis / patrón outbox, perfiles de entorno, etc. Tú traes el dominio; yo me encargo de la traducción técnica.

¿Qué recibo exactamente?+

Un backend listo para producción por entidad: hexagonal, tested, ejecutable. Tu lógica de negocio e integraciones se quedan con tu equipo. El código es 100% tuyo, sin lock-in.

¿Monolito o microservicios?+

A tu elección, desde el mismo dominio: monolito modular o una app Spring Boot arrancable por módulo. Sin reescritura cuando cambies.

¿Recibo el sistema de generación?+

No. La fábrica sigue siendo propietaria. Recibes el output: código profesional y tested, 100% tuyo, que puedes mantener sin AlveoForge.

¿Cómo se fija el precio?+

Por proyecto, calculado sobre tu schema (tamaño y complejidad), no por tabla. El primer pago es una señal: ves tu backend funcionando sobre tu schema, con su Swagger y sus informes de tests, antes de pagar nada. Como referencia, la misma capa estructural construida en interno son cuatro a ocho meses de un equipo.

¿De quién es el código generado?+

Tuyo por completo. Modifícalo, despliégalo, extiéndelo, reutilízalo en otros proyectos. Sin licencia, sin royalties y sin dependencia de nosotros en tiempo de ejecución. Lo único que sigue siendo nuestro es el generador.

¿Qué hacéis con nuestro schema?+

Se usa solo para construir tu backend, se trata como confidencial y se elimina tras la entrega. Nunca se comparte con terceros ni se usa para entrenar nada. ¿Prefieres enviar un schema anonimizado/renombrado (estructura sin nombres reales)? También nos vale.

Eres fundador único — ¿y si AlveoForge desaparece?+

El código es tuyo y no depende de nosotros: Maven estándar, Spring Boot estándar. Sigue compilando, ejecutándose y siendo mantenible estemos o no. Esa independencia es la garantía de continuidad.

Para tech leads

¿Hexagonal de verdad o MVC con carpetas hexagonales?+

Hexagonal real con vertical slicing: lógica de negocio aislada de base de datos, framework y delivery. Es la razón misma de la fábrica: los equipos con IA derivan a MVC en capas; esto no.

¿Cómo está estructurada la suite de tests?+

Como una pirámide de tests de cuatro capas: la taxonomía estándar del sector (Fowler / Clemson), y cada capa es su propio perfil de Maven. Unit prueba cada clase en aislamiento con sus colaboradores mockeados, rápido y determinista, la ejecución por defecto. Integration ejercita los adaptadores de persistencia contra una base de datos real (PostgreSQL, MongoDB, Redis) levantada con Testcontainers, no un sustituto en memoria. Component arranca el servicio entero en un puerto aleatorio y lo maneja por su frontera HTTP: contrato JSON, códigos de estado, validación, esquema real. End-to-end recorre un flujo de usuario completo con cada colaborador real, incluida la propagación por outbox y la verificación por email. No hay, deliberadamente, capa de contract de consumidor: el spec OpenAPI/Swagger es el contrato, y la capa component lo verifica.

¿La cobertura del 95–100% es real o tests vacíos?+

Métodos, líneas y ramas, medido con JaCoCo. Cada camino se ejecuta y se asertan resultados, no solo se recorre. Mutation testing a petición.

¿Los tests cubren los caminos de error o solo el camino feliz?+

Ambos. Cada endpoint se prueba en éxito y en fallo: 400 validación, 401 auth, 404, 415, incluidos los caminos de error. En las 3 capas más e2e, asertando métodos, líneas y ramas. Los tests vacíos de solo-camino-feliz son justo lo que no entregamos.

¿Qué operaciones tiene cada entidad?+

CRUD completo más lote: create, read (individual, paginado, by-ids), update, delete, create-many y updates masivos, con expand de relaciones al leer (?expand=…) entre slices, sin N+1 ni grafo JPA expuesto entre capas.

¿Cómo encaja con nuestra base de datos y migraciones actuales?+

Tu DDL es la fuente única de verdad, emitido como migración versionada. Eliges Flyway o Liquibase, ambos cableados con paridad, o lo apuntas a una base de datos de producción existente y se adapta (brownfield) sin reconstruir tu esquema. Hibernate corre en modo validate, así que las entidades se validan contra el esquema real al arrancar.

¿Puede mi equipo mantener código que no escribió?+

Sí. Un patrón repetido de forma consistente, código estándar y legible que cualquier dev Java extiende desde el día uno, más 30 días de soporte. Y es tuyo: sin dependencia de AlveoForge.

¿Necesito un IDE o herramienta de build concreta?+

No. La salida es un proyecto Maven estándar: ábrelo en cualquier IDE (IntelliJ, VS Code, Eclipse, NetBeans…) o en ninguno. Compila, testea y ejecútalo directamente desde la terminal con el wrapper de Maven (./mvnw). Sin ataduras a editor, plugin ni proveedor.

¿Cuál es el stack?+

Java 25, Spring Boot 4.1, hexagonal + vertical slicing, PostgreSQL · MongoDB · Redis con outbox, auth JWT, perfiles dev / pre / prod.

¿Qué tipos SQL soportáis?+

La gama estándar completa de PostgreSQL: arrays, enums, JSONB, UUID, la familia de fecha/hora (date, time, timestamptz), precisión numérica y decimal, binario (bytea), validación de longitud varchar/char, claves compuestas y foráneas, más herencia de tablas y particiones declarativas. Y la generación nunca falla ante un tipo que no reconozca: cae a un valor seguro por defecto (string) que tu equipo puede afinar después, así que siempre obtienes un backend arrancando. Señalamos cualquier columna así juntos en el kick-off, sin sorpresas. Por eso el proceso es guiado.

Para agencias

El schema es de mi cliente.+

Podemos trabajar desde un schema anonimizado/renombrado (estructura sin nombres reales) o bajo NDA tripartito. No se ofrece on-premise: la fábrica nunca sale.

¿Crece con el proyecto?+

Sí. Los módulos nuevos se generan como vertical slices independientes y se añaden junto a tu código, sin tocar lo que tu equipo ya construyó.

¿Misma arquitectura en todos los proyectos?+

Sí. El output determinista da la misma estructura siempre, así que los devs rotan entre proyectos sin curva de entrada.

¿Listo para verlo sobre tu schema?

Agenda una llamada →

Tu schema es confidencial. NDA a petición.

Precio por proyecto, calculado sobre tu schema. Lo ves funcionando antes de pagar, y el primer pago es una señal, no el proyecto entero. La misma capa estructural, con un equipo interno, son meses.