Los agentes de codificación con IA son increíbles tal y como son, pero aún existen numerosas técnicas potentes que pueden maximizar enormemente el valor que se obtiene de ellos.
Utilice estos consejos para ahorrar tiempo y mejorar drásticamente la precisión y la previsibilidad de sus agentes de codificación.
1. Mantenga los archivos cortos y modulares
Los archivos demasiado largos son una de las principales causas de errores de sintaxis en las ediciones de los agentes.
Divida el código en archivos pequeños e independientes, de unas 200 líneas. Esto ayuda al agente a:
- Comprender rápidamente la intención y la lógica.
- Evitar suposiciones incorrectas o efectos secundarios.
- Realizar ediciones precisas.
Los archivos cortos también simplifican las revisiones. Cuando se puede examinar una diferencia en segundos, se detectan los errores antes de que lleguen a la producción.
2. Personalizar el agente con indicaciones del sistema.
Las indicaciones del sistema son fundamentales para guiar el comportamiento de la IA y garantizar que comprenda tus intenciones.
Antes incluso de empezar a programar, dedica tiempo a redactar indicaciones claras y concisas para el sistema.
Especifica el estilo de programación deseado, los patrones arquitectónicos y cualquier restricción o convención que siga tu proyecto.
Por ejemplo, a mí no me gusta cómo Windsurf genera código con comentarios, especialmente los comentarios descriptivos que preceden a las funciones.
Por eso, yo configuraría una indicación del sistema como «no incluir comentarios en el código generado».
¿Y si utilizas Yarn o PNPM en tus proyectos JS? Los agentes de codificación suelen dar prioridad a npm por defecto.
Por lo tanto, añade «utilizar siempre Yarn para las instalaciones de paquetes NPM».
En Windsurf, puedes configurar avisos del sistema para Cascade con Global Rules en global_rules.md
3. Utiliza MCP para mejorar drásticamente el contexto y la capacidad.
Conecta el agente a los datos del proyecto en tiempo real (esquemas de bases de datos, documentación, especificaciones de API) a través de servidores Model Context Protocol (MCP). El contexto fundamentado reduce las alucinaciones y garantiza que los cambios generados se ajusten a tu entorno real.
Sin la integración de MCP, te estás perdiendo importantes mejoras de rendimiento. Proporciona al agente todo el contexto que necesita para maximizar la precisión y ejecutar acciones en los distintos servicios de tu sistema sin tener que salir de tu IDE.
4. Cambie de modelo cuando uno falle.
Diferentes modelos pueden destacar en diferentes tareas.
Si el agente repite errores o ofrece sugerencias erróneas, pruebe a cambiar de modelo en lugar de realizar intentos interminables.
Un nuevo modelo con el mismo prompt suele ofrecer resultados nuevos y mejores.
También es una táctica excelente para superar errores persistentes.
5. Verifica cada cambio (en la línea)
Las ediciones de IA pueden parecer pulidas, pero contener pequeños cambios que no has solicitado, como deshacer un cambio reciente que has realizado. Windsurf es especialmente propenso a esto.
Nunca aceptes cambios a ciegas:
- Revisa minuciosamente las diferencias.
- Ejecute su conjunto de pruebas.
- Inspeccione las rutas lógicas críticas.
Incluso si Windsurf aplica las ediciones sin problemas, valídelas antes de fusionarlas. Su supervisión transforma un potente asistente en un colaborador seguro.
6. «Refleje este cambio en todo el código base»
A veces le pides al agente que realice cambios que pueden afectar a varios archivos y proyectos, como renombrar una ruta API en el código del servidor que utilizas en el código del cliente.
Decirle que «refleje el cambio realizado en todo el código base» es una forma eficaz de garantizar que haga exactamente eso, asegurándote de que se realice cada actualización necesaria a partir de ese cambio.
7. Revertir, no volver a intentar.
Es tentador intentar «corregir» los resultados incorrectos de la IA proporcionando continuamente más contexto o modificando ligeramente la indicación.
O simplemente diciendo «Sigue sin funcionar».
Pero si un agente de IA genera un código que es fundamentalmente incorrecto o erróneo, el enfoque más eficaz suele ser revertir los cambios por completo y reformular la indicación original o abordar el problema desde un ángulo diferente.
Intentar corregir gradualmente un resultado defectuoso de la IA puede dar lugar a un lío enredado de soluciones a medias.
Empezar de cero y con una indicación nueva y precisa casi siempre dará mejores resultados que las correcciones iterativas.
Los agentes de codificación de IA son multiplicadores de fuerza, especialmente cuando se utilizan con precisión. Domina estos hábitos y convertirás tu agente de una novedad en una ventaja competitiva.
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