han revolucionado la forma en que programo. Cuando aprendí a codificar por primera vez en 2019, escribí todo el código, carácter por carácter. En retrospectiva, estoy agradecido por esta experiencia, debido a la mentalidad de resolución de problemas que me enseñó la codificación.
Sin embargo, con los agentes de IA, creo que soy al menos 10 veces más eficaz como ingeniero de lo que solía ser. Esto se debe a que estoy utilizando agentes de IA para realizar la mayor cantidad posible de tareas mundanas y repetitivas que solía tener que hacer. Anteriormente tenía que:
Encuentre manualmente el error de sangría en Python. Realice una larga investigación buscando respuestas en Google. Realice grandes refactorizaciones, todo manualmente.
Y una larga lista de otras tareas a las que ahora no dedico mucho tiempo. Algunos dirían que no deberías dejar que la IA haga todo el trabajo por ti, porque te convierte en un peor codificador. Yo respondería que la IA sólo hace el trabajo mundano y repetitivo, mientras que yo puedo realizar las tareas más exigentes cognitivas, organizando y orquestando a los agentes de la IA.
En este artículo, le brindaré información sobre tres de las técnicas más importantes que implemento para utilizar eficazmente agentes de IA para la codificación. Creo que estas técnicas me hacen mucho más eficiente como ingeniero y también maximizan el potencial de los agentes de IA.
Siempre estoy buscando formas de ser un ingeniero más eficaz, así que si tienes más sugerencias, ¡apreciaría mucho cualquier comentario!
A lo largo del artículo, me referiré tanto a Cursor como a Claude Code. No estoy patrocinado por ninguno de ellos, y son simplemente las herramientas que uso para mi codificación agente.
Por qué debería utilizar agentes de IA para codificar
Primero quiero comenzar explicando por qué debería utilizar agentes de IA al codificar. El argumento principal es que puedes hacer más en menos tiempo.
Los agentes de IA le permiten hacer más, en menos tiempo
Las funciones que antes tardaban 5 horas en implementarse ahora pueden implementarse y probarse de manera realista en 15 minutos.
Los errores que le llevaron una hora descubrir y 30 minutos resolver ahora pueden ser resueltos simplemente por su agente en 5 minutos. Con Linear MCP, puede incluso simplemente copiar la URL del problema y hacer que su agente lea la solicitud, encuentre el error, implemente una solución y cree un PR listo para usar.
Esto es simplemente asombroso. Puede leer informes sobre cómo la IA solo aumenta la efectividad en el 5% de las implementaciones. Sin embargo, si comienza a utilizar herramientas de codificación agente y las técnicas que presento en este artículo, le garantizo que verá un cambio notable en su productividad.
Estoy impulsando código más que nunca, sin un aumento significativo de errores. Esa es la definición literal de lo que hace que un programador sea más eficaz.
Técnica 1: modo de planificación del cursor
La primera técnica, y probablemente la más importante, que utilizo es el modo de planificación cada vez que implemento una nueva característica. El modo de planificación está disponible en todas las herramientas de codificación agentic conocidas, como Claude Code y Cursor. En Cursor, puede seleccionarlo presionando Shift-Tab mientras se lo solicita a su agente.
El modo de planificación hace que el agente haga un plan para una implementación, ya sea para una nueva característica, un informe de error o cualquier cosa que desee realizar en su código base. Este plan lo elabora el agente que lee su solicitud y el repositorio de códigos para determinar el mejor enfoque para resolver su solicitud.
Luego, el modo de plan escribe el plan en un archivo Markdown y puede hacerle algunas preguntas sobre cómo implementar su solicitud:
¿En qué idioma desea la implementación? ¿Python o TypeScript? ¿La implementación debería ser compatible con versiones anteriores? ¿Arquitectura monolítica o microservicios?
El modo de planificación es tan eficaz porque el lenguaje natural es inherentemente ambiguo.
Ésta es la razón por la que se nos ocurrió un lenguaje de programación: un fragmento de código es determinista y siempre genera el mismo resultado, dada la misma entrada. No hay ambigüedad en un fragmento de código Python, por ejemplo.
Sin embargo, ahora hemos vuelto a codificar mediante lenguaje natural, porque en su lugar los agentes están implementando código. Aún así, necesitamos un enfoque para eliminar la ambigüedad, donde el modo plan resulta útil.
Técnica 2: acciones del navegador del cursor
Las acciones del cursor del navegador son otra técnica muy útil que he empezado a utilizar activamente últimamente. Las acciones del navegador del cursor permiten que su agente del cursor realice acciones mientras trabaja en su implementación. Estas acciones pueden ser:
Abrir una URL Presionar un botón Leer registros de la consola
Esta es una herramienta increíble para ayudar al agente a resolver problemas puntuales, por sí solo, en lugar de tener que probar manualmente las implementaciones en el navegador y copiar los registros de la consola que contienen errores.
En su lugar, simplemente puede pedirle al Cursor que abra la URL, hacer clic y asegurarse de que no haya problemas con la implementación. Básicamente, haces que Cursor realice una prueba de un extremo a otro por ti, lo cual es súper efectivo para descubrir desafíos en tu implementación.
Ahorra mucho tiempo pedirle al Cursor que abra el navegador, hacer clic y verificar los registros del navegador cada vez que agrego una nueva implementación.
Técnica 3: verificar registros con Claude Code
Otra técnica útil que utilizo mucho es comprobar los registros con Claude Code o Cursor.
Utilizo Claude Code para comprobar los registros si no están relacionados con una implementación en la que estoy trabajando. Por ejemplo, si un documento se atasca repentinamente en el proceso de procesamiento, sin que yo haya cambiado nada en el código relevante recientemente.
Normalmente uso Cursor para comprobar los registros cada vez que trabajo en una implementación. Puedo, por ejemplo, solicitar al Cursor que envíe un evento de prueba a una función Lambda y verificar los registros de CloudWatch para asegurarme de que todo se procesó como se esperaba.
Anteriormente pasaba mucho tiempo en la consola de AWS, navegando manualmente al grupo de registros relevante y buscando en el grupo de registros, lo que lleva mucho tiempo. Por lo tanto, comencé a solicitar a mis agentes de codificación que verificaran los registros por mí, lo que me ahorra entre 10 y 60 minutos por día: una ganancia de eficiencia increíble.
Hacer que los agentes verifiquen los registros es muy útil y casi no tiene inconvenientes. Verificar registros suele ser una tarea sencilla que sólo tienes que hacer. No es un desafío intelectual ni algo a lo que quieras dedicarle tiempo. Por lo tanto, utilizar agentes para escanear registros es un caso de uso muy valioso de agentes de codificación.
Verificar registros es una tarea simple y repetitiva: una tarea perfecta para que la realicen agentes de codificación, mientras usted hace un trabajo más valioso.
Si utiliza agentes para revisar sus registros, es importante brindarle a su agente toda la información básica:
¿Cómo se llaman sus grupos de registros? ¿Cuáles son los nombres de las tablas? ¿Cuáles son los nombres y prefijos de los depósitos de S3?
Esto le ahorra mucho tiempo y dinero, porque su agente no tiene que enumerar toda su infraestructura como código y encontrar el servicio relevante para revisar. Hablé sobre este concepto en mi artículo sobre el uso eficaz de AGENTS.md.
Conclusión
En este artículo, analicé tres de las técnicas principales que utilizo para utilizar agentes de codificación de manera efectiva. Creo que el uso de agentes de codificación y estas técnicas me han hecho al menos 10 veces más eficaz como ingeniero, desde una perspectiva general. Ha revolucionado mi forma de trabajar y me ahorra una cantidad increíble de tiempo en mi trabajo diario. Creo que ser eficaz en el uso de herramientas de inteligencia artificial será increíblemente importante para los programadores del futuro.
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