¡Anotá Markdown en VS Code para tus proyectos de IA!

MD Feedback es una extensión para VS Code que te deja anotar planes en Markdown con tres tipos de marcas (Highlight, Fix, Question) y exponerlas a cualquier agente de IA vía servidor MCP, sin copiar texto al chat ni perder el contexto entre sesiones.

El problema: revisar planes Markdown para agentes de IA sin perder el hilo

Ponele que un agente de IA te genera un plan de implementación de 200 líneas en Markdown: arquitectura, pasos, decisiones de diseño, todo ahí. Vos lo leés, ves tres cosas que están mal y dos que no entendés. ¿Qué hacés? Abrís el chat, escribís «en el paso 4 el enfoque no me cierra porque…», empezás a copiar fragmentos, el agente pierde el hilo de qué parte del plan estás comentando, vos perdés el contexto de dónde estabas en el archivo, y para cuando terminás de dar el feedback ya estás con dos ventanas abiertas, un clipboard sucio y la sensación de que esto no debería ser tan difícil.

Jacob Brooks documentó este problema exacto mientras desarrollaba Specmark en 2026, trabajando en un proyecto de integración con Termius. El ciclo era: el agente generaba el plan, él lo revisaba, pero no había una forma estructurada de devolver feedback sin salir del editor o perder la referencia de qué línea estaba comentando. Lo que necesitaba era básicamente lo que cualquier equipo de desarrollo tiene en Confluence o en un Google Doc con comentarios inline, pero dentro de VS Code y conectado al agente.

Eso es exactamente lo que intenta resolver el plugin VS Code anotar Markdown que estamos viendo acá.

¿Qué es MD Feedback y cómo funciona?

Según el repositorio oficial de yeominux/md-feedback, MD Feedback tiene dos partes que trabajan juntas: una extensión VS Code que te muestra un sidebar para anotar archivos Markdown, y un servidor MCP que expone esas anotaciones como herramientas que cualquier agente compatible puede consultar.

El sidebar tiene tres tipos de anotación que activás con las teclas 1, 2 y 3:

• Highlight: marca una sección como «leí esto, está bien».
• Fix: indica que algo necesita cambiarse antes de avanzar.
• Question: pide aclaración sobre una decisión o paso.

El servidor MCP expone 27 herramientas. Eso no es un número de relleno: incluye herramientas para leer anotaciones por tipo, por sección del documento, para verificar el estado de los quality gates, para crear checkpoints con snapshots del estado actual, y para generar handoffs que el agente puede leer al inicio de una sesión nueva. (Si, 27 herramientas MCP para feedback en Markdown. En 2026 esto ya es normal.)

Flujo de trabajo paso a paso: del plan a la implementación

El workflow oficial según el repo tiene siete pasos. No los voy a suavizar porque en la práctica cada uno importa. Más contexto en nuestra comparativa de soluciones de firewall.

• Paso 1: Vos o el agente escribe el plan en Markdown.
• Paso 2: Abrís el archivo en VS Code, usás el sidebar para agregar anotaciones de tipo Fix, Question o Highlight.
• Paso 3: El agente conectado vía MCP lee las anotaciones directamente, sin que vos tengas que copiar nada al chat.
• Paso 4: El agente implementa los cambios que corresponden a los Fixes y responde las Questions.
• Paso 5: Vos revisás la implementación, actualizás las anotaciones.
• Paso 6: Los quality gates evalúan automáticamente si quedan Fixes sin resolver antes de hacer merge o avanzar.
• Paso 7: Si la sesión termina, el handoff preserva todo el contexto para que la próxima sesión del agente arranque desde donde quedó.

El fix de FILE_SAFETY en la versión 1.5.4 importa si usás Windows con rutas que tienen espacios (cosa que pasa todo el tiempo con carpetas como «Mi proyecto» o «Documentos de trabajo»). Antes de ese fix, la extensión fallaba silenciosamente al escribir anotaciones en esos paths. Si sos usuario Windows y tenés una versión anterior, actualizá.

Tipos de anotación: Fix, Question y Highlight con ejemplos reales

Jacob Brooks lo compara con los comentarios inline de Word o Confluence, y la analogía es buena. Cualquiera que haya revisado documentación técnica en equipo sabe que el contexto de «en qué línea está el comentario» cambia todo.

Fix es el más crítico. Ponele que el plan dice «usar JWT con expiración de 24 horas» y vos sabés que el requisito del cliente es máximo 2 horas. Marcás esa línea con Fix, escribís la corrección, y el agente tiene claro que eso no es opcional, que hay un cambio requerido ahí antes de seguir.

Question es para cuando algo no está mal pero no está claro. «¿Este paso asume que ya existe la tabla users o la crea?» El agente lee la pregunta, responde en el chat, y vos podés actualizar la anotación o eliminarla.

Highlight es lo más simple: «esto lo leí, está bien, no hace falta tocarlo.» Le ahorra al agente recorrer secciones que ya chequeaste. (Parece trivial hasta que tenés un plan de 150 líneas y el agente no sabe qué revisaste y qué no.) Te puede servir nuestra cobertura de esta guía completa sobre plugins gratuitos para WordPress.

Integración MCP: por qué importa la diferencia con exportar texto

Acá viene lo bueno: MD Feedback tiene dos modos de uso y no son equivalentes.

El modo MCP-first conecta el agente directamente al servidor. El agente puede consultar anotaciones por tipo, verificar gates, leer el estado actual del plan en cualquier momento de la sesión. El contexto vive en el servidor, no en el chat. Eso significa que si la sesión de Claude Code se corta a la mitad, el próximo agente que arranque puede leer el handoff y saber exactamente dónde estaba el trabajo.

El modo export genera un archivo de texto con las anotaciones en uno de 11 formatos. Es útil cuando el agente que usás no soporta MCP todavía, pero perdés la bidireccionalidad: el agente lee el export, hace cambios, pero no puede escribir de vuelta al servidor ni verificar gates en tiempo real. Zafa para casos simples.

Los 11 formatos de export según el repo son: Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Cline, Windsurf, Roo Code, Gemini, Antigravity, Generic y Handoff. La cobertura es amplia, lo cual es inteligente porque no todos los equipos usan el mismo agente.

Quality gates y handoffs: el seguimiento que los chats no tienen

Los quality gates son la parte que más me interesa del diseño. En vez de que vos tengas que revisar manualmente si quedan Fixes sin resolver, el servidor MCP evalúa el estado automáticamente y devuelve un resultado claro: «3 fixes remaining» o «All done, ready to merge».

Eso cierra un agujero real. Cualquiera que haya trabajado con agentes en proyectos de más de dos horas sabe que el agente «olvida» feedback anterior, implementa algo parcialmente y sigue, o responde la Question pero no actualiza el Fix asociado. Con gates, hay un checkpoint objetivo que el agente no puede saltear sin que sea visible. Para más detalles técnicos, mirá los parches críticos de Windows para AWS.

Los checkpoints con snapshots te dan historial. Si el agente hace un cambio que rompe algo que antes estaba bien, tenés el snapshot anterior para comparar. No es control de versiones completo, pero para el ciclo de revisión de un plan es suficiente.

Los handoffs son contexto empaquetado: estado de anotaciones, gates, decisiones tomadas. El agente que retoma la sesión arranca informado. Sin handoff, arranca ciego.

Comparativa con herramientas similares

ai-markdown-feedback de 41fred es otro proyecto en el mismo espacio que vale la pena seguir, aunque al momento de escribir esto el enfoque de yeominux/md-feedback está más maduro en términos de integración MCP y el soporte multi-agente.

Specmark, documentado por Jacob Brooks en su blog, apunta más a un flujo de desarrollo guiado por especificaciones donde el Markdown es el artefacto central del proyecto. Es una filosofía diferente: el plan no es un paso previo, es el producto. MD Feedback y Specmark se complementan más de lo que compiten.

mdserve en su versión 1.0 resuelve un problema más acotado: hacer que agentes que corren en terminal puedan previsualizar Markdown correctamente. Útil, pero no es feedback de revisión.

Errores comunes al implementar este workflow

Usar export cuando tenés MCP disponible

Si tu agente soporta MCP (Claude Code, Cursor en sus versiones actuales, varios otros en 2026 ya lo tienen), usar el modo export es resignar funcionalidad sin ganar nada. El export es un archivo estático: el agente lo lee una vez, no puede verificar el estado actualizado de los gates, no puede leer anotaciones nuevas que agregues durante la sesión. El punto del servidor MCP es exactamente ese dinamismo. Configurá el servidor aunque parezca un paso extra.

Mezclar Fixes con comentarios de texto libre en el Markdown

Esto pasa bastante: alguien empieza a anotar con MD Feedback pero también escribe comentarios directamente en el Markdown con sintaxis tipo ``. El agente ve las dos cosas, no sabe cuál tiene más peso, y el resultado es un caos de contexto. Elegí uno. Si estás usando MD Feedback, que todas las anotaciones pasen por el sidebar. El texto del plan queda limpio, las anotaciones viven en el servidor. Esto se conecta con lo que analizamos en el reciente incidente de seguridad en Trivy.

No actualizar las anotaciones después de que el agente implementa

Los gates evalúan el estado actual de las anotaciones. Si el agente implementó un Fix pero vos no marcaste la anotación como resuelta, el gate sigue mostrando «fixes remaining» y el agente puede volver a intentar implementar algo que ya está hecho. El flujo requiere que vos mantengás las anotaciones al día. No es mucho trabajo, pero si lo ignorás, el sistema se desincroniza rápido. Alguien chequeó que había que actualizar las anotaciones manuales? Exacto, nadie.

Preguntas Frecuentes

¿Cómo puedo dar feedback sobre un plan Markdown sin salir de VS Code?

Con MD Feedback abrís el archivo en VS Code, usás el sidebar para agregar anotaciones con los atajos 1, 2 o 3 (Highlight, Fix, Question), y el agente las lee directamente vía MCP sin que copies nada al chat. Todo pasa dentro del editor.

¿MD Feedback funciona solo con Claude o también con Cursor y Copilot?

Funciona con cualquier agente que soporte MCP vía el servidor incluido, lo que en 2026 incluye Claude Code, Cursor y varios otros. Para agentes sin soporte MCP, el modo export genera archivos en 11 formatos distintos: Copilot, Codex, Windsurf, Cline, Roo Code, Gemini y más están en esa lista.

¿Qué diferencia hay entre anotar con MD Feedback y hacerlo a mano en el chat?

Cuando anotás a mano en el chat, el agente no sabe qué línea del plan estás comentando, el contexto se pierde si la sesión termina, y no hay forma de verificar automáticamente si todos los cambios se implementaron. MD Feedback mantiene las anotaciones ligadas al documento, evalúa gates automáticamente, y genera handoffs para que la próxima sesión arranque con contexto completo.

¿Qué es el quality gate y para qué sirve en la práctica?

El quality gate es una verificación automática del servidor MCP que evalúa si quedan anotaciones de tipo Fix sin resolver. Devuelve un estado legible: «3 fixes remaining» o «All done, ready to merge». Le da al agente un criterio objetivo para saber cuándo puede avanzar, sin depender de que vos lo recuerdes en el chat.

Conclusión

El plugin VS Code anotar Markdown que representa MD Feedback resuelve algo concreto: el feedback estructurado sobre planes generados por IA, dentro del editor, con contexto preservado. No es una herramienta de seguridad, no es un linter, es un puente entre tu revisión humana y la ejecución del agente.

Lo que me parece bien del diseño es que no asume que siempre vas a tener MCP disponible: el export a 11 formatos es un fallback real. Y los quality gates son exactamente el tipo de guardrail que falta en la mayoría de los workflows con agentes hoy.

Eso sí: el workflow requiere disciplina. Si no mantenés las anotaciones actualizadas o mezclas comentarios de texto libre con las marcas del sidebar, el sistema se vuelve ruido. Tomalo con ese criterio: es una herramienta que amplifica un proceso de revisión que ya tiene que ser ordenado de tu parte.

Si trabajás con agentes de IA en proyectos que tienen más de una sesión de trabajo, vale la pena probarlo. Si tu caso es «le pido algo al agente, lo implementa en una sesión y listo», probablemente sea más de lo que necesitás.

Fuentes

• yeominux/md-feedback – Repositorio oficial de MD Feedback en GitHub
• Jacob Brooks – Lanzamiento de Specmark y contexto del problema de feedback en planes Markdown
• 41fred/ai-markdown-feedback – Proyecto alternativo de anotación Markdown para IA
• mdserve 1.0 – Preview Markdown para agentes de terminal
• fcxmarquez/vscode-prompt-builder – Extensión VS Code para construcción de prompts con contexto de código