El panorama del desarrollo de software ha experimentado una transformación radical. La programación con IA se ha convertido en el nuevo estándar para los desarrolladores modernos.
En lugar de escribir cada línea manualmente, los desarrolladores ahora colaboran con agentes de IA para crear aplicaciones de forma más rápida y eficiente.
Pero aquí está el problema: la programación con IA no consiste solo en escribir comandos y esperar lo mejor. Requiere habilidades, prácticas y conocimientos específicos para destacar realmente.
Comprender tu nuevo papel como desarrollador de IA
Trabajar con IA cambia radicalmente tus responsabilidades como desarrollador. Ya no te limitas a escribir código. Te conviertes en un profesional polivalente.
- 1️⃣En primer lugar, actúas como gestor de proyectos. Le dices a la IA qué hacer y cuándo hacerlo. Unas instrucciones claras dan mejores resultados.
- 2️⃣En segundo lugar, actúas como propietario del producto. Defines cómo debe ser el producto final. Los requisitos detallados evitan confusiones y reelaboraciones.
- 3️⃣En tercer lugar, actúa como desarrollador sénior. Cuando la IA se atasca o se confunde, interviene para guiarla de nuevo por el buen camino.
Por último, se convierte en revisor de código. Tiene la última palabra sobre si el código generado por la IA cumple con sus estándares.
Empezar con fuerza: mejores prácticas para la configuración de sesiones
Cargue primero sus instrucciones
Cada nueva sesión de IA comienza desde cero. La IA no sabe nada sobre sus preferencias, estilo de codificación o requisitos del proyecto.
Comience siempre cargando sus instrucciones de desarrollo. Cree un gráfico de memoria que contenga sus estándares de codificación, bibliotecas preferidas y preferencias de flujo de trabajo. Esto le ahorrará innumerables horas de explicaciones repetitivas.
Cree documentos de requisitos detallados
Nunca comience a codificar sin un documento de requisitos del producto (PRD) claro. Este documento debe incluir:
- Descripción general y objetivos del proyecto
- Requisitos técnicos de implementación
- Estrategia de implementación
- Criterios de éxito
Cuanto más detallado sea su PRD, mejores serán los resultados. Los requisitos detallados reducen el número de correcciones durante el desarrollo.
Planifique sus tareas
Desglose su PRD en tareas específicas y viables. Cada tarea debe ser lo suficientemente detallada como para que la IA pueda trabajar de forma independiente. Este enfoque funciona independientemente de los límites del contexto o las interrupciones de la sesión.
Directrices para la fase de desarrollo
Nunca confíes ciegamente en la IA
La IA acelera significativamente el desarrollo. Sin embargo, no es perfecta y requiere una supervisión constante.
Revisa siempre los cambios a medida que se producen o en bloque una vez finalizados. No dejes que tu agente de IA actúe sin supervisión.
Cuando no entiendas un cambio, pide a la IA que te explique su razonamiento. Esto te ayudará a aprender y garantizará la calidad del código.
Acepta los cambios de forma estratégica
No esperes a que todo sea perfecto para aceptar los cambios. Acepta pequeños lotes de código funcional con frecuencia.
Esta práctica facilita el seguimiento de los cambios en cada iteración. Realice cambios mínimos, ejecute pruebas, revise el código y luego acepte.
Sepa cuándo empezar de nuevo
A veces, la IA se confunde o entra en bucles infinitos. Cuando el progreso se estanque, no dude en revertir todos los cambios y empezar de nuevo.
A diferencia del desarrollo tradicional, empezar de nuevo con la IA no significa perder días de trabajo. Probablemente alcanzará su objetivo más rápido con las lecciones aprendidas.
Gestión de la memoria y el contexto
Inicie nuevas sesiones con frecuencia
El contexto de la IA se degrada con el tiempo. Las sesiones largas dan lugar a un contexto compactado con el que resulta difícil trabajar.
Inicie nuevas sesiones después de completar cada función. Si eso resulta demasiado frecuente, al menos inicie una nueva sesión para cada nueva función.
Memorice las instrucciones comunes
Enseñe a su IA a memorizar los comandos y flujos de trabajo que se utilizan con frecuencia. Por ejemplo, cuando diga «hemos terminado», la IA debería saber que debe ejecutar pruebas, crear ramas y enviar solicitudes de extracción automáticamente.
Actualice la memoria cuando la IA cometa errores
No se limite a corregir los errores de la IA, enséñele a evitarlos en el futuro. Actualice sus instrucciones de memoria cada vez que la IA haga algo incorrecto.
Lea siempre la documentación
Los modelos de IA suelen trabajar con información desactualizada sobre herramientas y bibliotecas. Indique a su IA que lea la documentación actual antes de realizar cambios o implementar funciones.
Consideraciones sobre la arquitectura y las pruebas
Mantenga los códigos base pequeños
Los códigos base más pequeños funcionan mejor con la IA. Son más fáciles de digerir, requieren menos tokens y dan lugar a menos errores.
Si empieza un nuevo proyecto, organícelo como microservicios en repositorios separados. Este enfoque maximiza la eficacia de la IA.
Pruebe todo, siempre
Indique a su IA que escriba pruebas y las ejecute después de completar cada función. Si las suites de pruebas completas tardan demasiado, ejecute subconjuntos relacionados con los cambios recientes.
Las pruebas funcionales funcionan mejor que las pruebas unitarias con los flujos de trabajo de IA. Son más fáciles de entender y validar que las funciones cumplen los requisitos.
Manténgase agnóstico en cuanto a herramientas
El panorama de la IA cambia rápidamente. Los modelos y los agentes mejoran constantemente. Utilice soluciones agnósticas siempre que sea posible para evitar la dependencia de un proveedor.
La gestión de la memoria, la coordinación de tareas y otras funciones básicas deben funcionar en diferentes plataformas de IA.
Control de calidad final
Busca segundas opiniones
Pide siempre revisiones del código a tus colegas o a diferentes agentes de IA. Las perspectivas nuevas detectan problemas que tú podrías pasar por alto.
Configura revisiones automáticas de solicitudes de extracción con herramientas basadas en IA. Esta red de seguridad adicional requiere muy poco tiempo, pero aporta un valor significativo.
Utilice exclusivamente modelos de pensamiento
Nunca confíe en el modo automático o en modelos básicos para el trabajo de desarrollo. Los modelos de pensamiento como GPT-4, Claude Sonnet o Gemini proporcionan resultados significativamente mejores.
La frustración y el trabajo adicional que supone el uso de modelos inferiores superan con creces cualquier ahorro de costes.
Conclusión
La codificación con IA representa un cambio de paradigma en el desarrollo de software. El éxito requiere adaptar su función, gestionar la IA de forma eficaz y mantener los estándares de calidad.
La clave está en encontrar el equilibrio adecuado entre velocidad y control. La IA acelera el desarrollo, pero la supervisión humana garantiza la calidad y la dirección.
Domine estas prácticas y descubrirá que la codificación con IA no solo es más rápida, sino que es una forma fundamentalmente mejor de crear software.
¡Con esto llegamos al final de este blog! Si te ha gustado leerlo, aquí tienes otros blogs míos que te gustarán.
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