Ingeniería de Programación con Agentes

Después de más de 20 años picando código, la llegada de los agentes de IA ha cambiado cómo trabajo más que cualquier framework o lenguaje nuevo. No se trata de que la IA escriba código por mí, sino de que me permita mantener el foco en lo que realmente importa: el diseño, la arquitectura y las decisiones técnicas que un agente no puede tomar. Esta será una serie de anotaciones que recoge el trabajo de varias semanas de prueba con diferentes metodologías y herramientas. Lo dividiré en varias partes, cada una explorando un enfoque distinto.

Nuevo flujo de trabajo¶

Trabajo con agentes como compañeros de pair programming que nunca se cansan. Les doy contexto, les planteo problemas y reviso su trabajo con el mismo criterio que aplicaría a un pull request de un compañero humano. La diferencia es que puedo iterar en segundos en lugar de horas.

No uso la IA para generar código que no entiendo. Cada línea que entra en un proyecto mío tiene que pasar por mi cabeza primero. Los agentes son excelentes para:

• Escribir tests repetitivos o scaffolding
• Explorar APIs o librerías nuevas
• Refactorizar código siguiendo patrones que yo defino
• Limpiezas y lintering

Lo que no funciona¶

Los agentes brillan en tareas bien delimitadas y fallan estrepitosamente cuando les pides que hagan diseño arquitectónico sin supervisión. He visto propuestas de abstracciones innecesarias, dependencias fantasmas y soluciones a problemas que no existían. La regla de oro: si no puedes explicarle el problema a un humano junior, tampoco podrás explicárselo a un agente.

El futuro¶

La ingeniería de software no va a desaparecer, pero sí va a mutar. Está mutando ya. Y muy, muy rápidamente.

En esta serie veremos varios procesos de ingeniería aplicados al uso de agentes: Compound Engineering (Every), Agent Skills (Addy Osmani), Superpowers (Jesse Vincent) y Skills para ingenieros reales (Matt Pocock). Cada uno con su filosofía, sus trade-offs y sus casos de uso.