Durante los últimos dos años, mi equipo en Work & Co y yo hemos estado probando e integrando gradualmente herramientas de codificación de IA como Copilot, Cursor, Claude y ChatGPT para ayudarnos a ofrecer experiencias web que utilizan las masas. Es cierto que, después de cierto escepticismo inicial y algunos momentos de ajá, varias herramientas de inteligencia artificial se han abierto camino en mi uso diario. Con el tiempo, la lista de aplicaciones en las que encontramos que tenía sentido dejar que la IA tomara el control comenzó a crecer, así que decidí compartir algunos casos de uso prácticos de herramientas de IA para lo que yo llamo el "desarrollador responsable". ¿Qué quiero decir con un desarrollador responsable? Tenemos que asegurarnos de entregar un código de calidad como lo esperan nuestras partes interesadas y clientes. Nuestras contribuciones (es decir, solicitudes de extracción) no deberían convertirse en una carga para nuestros colegas, quienes tendrán que revisar y probar nuestro trabajo. Además, en caso de que trabaje para una empresa: las herramientas que utilizamos deben estar aprobadas por nuestro empleador. Los aspectos sensibles como la seguridad y la privacidad deben manejarse adecuadamente: no pegue secretos, datos de clientes (PII) o códigos propietarios en herramientas sin la aprobación de la política. Trátelo como un código de un extraño en Internet. Siempre pruebe y verifique. Nota: Este artículo asume una familiaridad muy básica con las herramientas de codificación de IA como Copilot dentro de VSCode o Cursor. Si todo esto le parece totalmente nuevo y desconocido, los tutoriales en vídeo de Github Copilot pueden ser un fantástico punto de partida para usted.
Aplicaciones útiles de las herramientas de codificación de IA Nota: Los siguientes ejemplos se centrarán principalmente en trabajar en aplicaciones web basadas en JavaScript como React, Vue, Svelte o Angular. Comprender una base de código desconocida No es raro trabajar en bases de código establecidas, y unirse a una base de código heredada de gran tamaño puede resultar intimidante. Simplemente abra su proyecto y su agente de IA (en mi caso, Copilot Chat en VSCode) y comience a hacer preguntas tal como le haría a un colega. En general, me gusta hablar con cualquier agente de IA tal como lo haría con un compañero humano. Aquí hay un ejemplo más refinado: "Dame una descripción general de la arquitectura de alto nivel: puntos de entrada, enrutamiento, autenticación, capa de datos, herramientas de compilación. Luego enumera 5 archivos para leer en orden. Trate las explicaciones como hipótesis y confirme saltando a los archivos referenciados".
Puede seguir haciendo preguntas de seguimiento como "¿Cómo funciona el enrutamiento en detalle?" o "Háblame sobre el proceso y los métodos de autenticación" y te llevará a instrucciones útiles para arrojar algo de luz en la oscuridad de un código base desconocido. Clasificación de cambios importantes al actualizar dependencias Actualizar paquetes npm, especialmente cuando vienen con cambios importantes, puede ser un trabajo tedioso y que requiere mucho tiempo, y obliga a depurar una buena cantidad de regresiones. Recientemente tuve que actualizar la biblioteca de visualización de datos plotly.js a una versión principal de la versión 2 a la 3 y, como resultado, el etiquetado de los ejes en algunos de los gráficos dejó de funcionar. Continué preguntándole a ChatGPT: "Actualicé mi proyecto Angular que usa Plotly. Actualicé plotly.js (paquete dist de la versión 2.35.2 a 3.1.0) y ahora las etiquetas en los ejes x e y desaparecieron. ¿Qué pasó?"
El agente regresó rápidamente con una solución (compruébelo usted mismo a continuación). Nota: Aún así verifiqué la explicación con la guía de migración oficial antes de enviar la solución.
Replicar refactores de forma segura entre archivos Las bases de código en crecimiento sin duda revelan oportunidades para la consolidación de código. Por ejemplo, observa duplicación de código en archivos que se pueden extraer en una sola función o componente. Como resultado, decide crear un componente compartido que pueda incluirse en su lugar y realizar esa refactorización en un archivo. Ahora, en lugar de realizar manualmente esos cambios en los archivos restantes, le pide a su agente que implemente la refactorización por usted. Los agentes le permiten seleccionar varios archivos como contexto. Una vez que se realiza la refactorización de un archivo, puedo agregar los archivos refactorizados y los intactos en contexto y pedirle al agente que implemente los cambios en otros archivos de esta manera: "Replicar los cambios que hice en el archivo A al archivo B también". Implementación de funciones en tecnologías desconocidas Uno de mis momentos favoritos al usar herramientas de codificación de IA fue cuando me ayudó a crear una animación de gradiente animada bastante compleja en GLSL, un lenguaje con el que no estaba bastante familiarizado. En un proyecto reciente, a nuestros diseñadores se les ocurrió un degradado animado como estado de carga en un objeto 3D. Realmente me gustó el concepto y quería ofrecer algo único y emocionante a nuestros clientes. ElProblema: solo tuve dos días para implementarlo y GLSL tiene una curva de aprendizaje bastante pronunciada. Nuevamente, una herramienta de inteligencia artificial (en este caso, ChatGPT) fue útil y comencé simplemente solicitándole que creara un archivo HTML independiente que representara un lienzo y un degradado de color animado muy simple. Paso tras paso, le pedí a la IA que le agregara más delicadeza hasta que llegué a un resultado decente para poder comenzar a integrar el sombreador en mi código base real. El resultado final: nuestros clientes quedaron muy contentos y entregamos una función compleja en poco tiempo gracias a la IA. Pruebas de escritura En mi experiencia, rara vez hay tiempo suficiente en los proyectos para escribir y mantener continuamente un conjunto adecuado de pruebas unitarias y de integración y, además, muchos desarrolladores no disfrutan realmente la tarea de escribir pruebas. Solicitar a su ayudante de IA que configure y escriba pruebas para usted es completamente posible y se puede hacer en una pequeña cantidad de tiempo. Por supuesto, usted, como desarrollador, aún debe asegurarse de que sus pruebas realmente analicen las partes críticas de su aplicación y sigan principios de prueba sensatos, pero puede "subcontratar" la redacción de las pruebas a nuestro ayudante de IA. Mensaje de ejemplo: "Escriba pruebas unitarias para esta función usando Jest. Cubra el camino feliz, los casos extremos y los modos de falla. Explique por qué existe cada prueba".
Incluso puede transmitir las mejores prácticas de prueba del gurú de las pruebas Kent C. Dodds como pautas a su agente, como se muestra a continuación:
Herramientas internas Algo similar al ejemplo de sombreador mencionado anteriormente, recientemente se me asignó la tarea de analizar la duplicación de código en una base de código y comparar antes y después de una refactorización. Ciertamente no es una tarea trivial si no desea tomar el largo camino de comparar archivos manualmente. Con la ayuda de Copilot, creé un script que analizaba la duplicación de código, organizaba y ordenaba el resultado en una tabla y lo exportaba a Excel. Luego di un paso más. Cuando finalizó nuestra refactorización de código, le pedí al agente que tomara mi hoja de Excel existente como base, agregara el estado actual de duplicación en columnas separadas y calculara el delta. Actualización del código escrito hace mucho tiempo Recientemente, un antiguo cliente mío me contactó porque, con el tiempo, algunas funciones ya no funcionaban correctamente en su sitio web. El problema: el sitio web se creó hace casi diez años, y JavaScript y SCSS usaban herramientas de compilación bastante antiguas como requireJS, y la configuración requería una versión anterior de Node.js que ni siquiera se ejecutaba en mi MacBook 2025. Actualizar todo el proceso de compilación manualmente me habría llevado días, así que decidí preguntarle al agente de IA: "¿Puedes actualizar el proceso de compilación de JS y SCSS a una pila eficiente de 2025 como Vite?" Seguro que así fue, y después de aproximadamente una hora de refinar con el agente, cambié mi compilación SCSS y JS a Vite y pude concentrarme en la corrección de errores real. Solo asegúrese de validar correctamente la salida y los archivos compilados cuando realice cambios integrales en su proceso de compilación. Resumir y redactar ¿Le gustaría resumir todos sus cambios de código recientes en una oración para un mensaje de confirmación, o tiene una lista larga de confirmaciones y le gustaría resumirlas en tres viñetas? No hay problema, deja que la IA se encargue de ello, pero asegúrate de revisarlo. Un ejemplo de mensaje es tan simple como enviar un mensaje a un ser humano: "Por favor, resuma mis cambios recientes en viñetas concisas". Mi consejo aquí sería usar GPT para escribir con precaución y, al igual que con el código, verifique el resultado antes de enviarlo o enviarlo. Recomendaciones y mejores prácticas incitar Uno de los beneficios no tan obvios del uso de la IA es que cuanto más específicas y personalizadas sean las indicaciones, mejor será el resultado. El proceso de solicitar a un agente de IA nos obliga a formular nuestros requisitos de la manera más específica posible antes de escribir y codificar. Por eso, como regla general, recomiendo ser lo más específico posible con sus indicaciones. Ryan Florence, coautor de Remix, sugiere una forma simple pero poderosa de mejorar este proceso al terminar el mensaje inicial con la oración: "Antes de comenzar, ¿tiene alguna pregunta para mí?"
En este punto, la IA generalmente regresa con preguntas útiles en las que puede aclarar su intención específica, guiando al agente para brindarle un enfoque más personalizado para su tarea.
Utilice el control de versiones y trabaje en fragmentos digeribles Usar el control de versiones como git no solo es útil cuando se colabora como equipo en una única base de código, sino también para brindarle comoContribuyente individual con puntos estables a los que regresar en caso de una emergencia. Debido a su naturaleza no determinista, la IA a veces puede volverse deshonesta y realizar cambios que simplemente no son útiles para lo que está tratando de lograr y, eventualmente, romper las cosas de manera irreparable. Dividir tu trabajo en múltiples confirmaciones te ayudará a crear puntos estables a los que puedes volver en caso de que las cosas salgan mal. Y sus compañeros de equipo también se lo agradecerán, ya que les resultará más fácil revisar su código cuando esté dividido en fragmentos semánticamente bien estructurados. Revisar a fondo Esta es más bien una mejor práctica general, pero en mi opinión, se vuelve aún más importante cuando se utilizan herramientas de inteligencia artificial para el trabajo de desarrollo: sea el primer revisor crítico de su código. Asegúrese de tomarse un tiempo para repasar los cambios línea por línea, tal como revisaría el código de otra persona, y solo envíe su trabajo una vez que haya pasado su propia autoevaluación. "Hay dos cosas que son ciertas para mí en este momento: los agentes de IA son asombrosos y aumentan enormemente la productividad. También son enormes máquinas de basura si apagas tu cerebro y lo sueltas por completo".—Armin Ronacher en su blog Agent Psychosis: Are We Going Insane?
Conclusión y pensamientos críticos En mi opinión, las herramientas de codificación de IA pueden mejorar nuestra productividad como desarrolladores a diario y liberar capacidad mental para una mayor planificación y pensamiento de alto nivel. Nos obligan a articular el resultado deseado con meticuloso detalle. Cualquier IA puede, a veces, tener alucinaciones, lo que básicamente significa que se mantiene en un tono confiado. Así que asegúrese de comprobarlo y probarlo, especialmente cuando tenga dudas. La IA no es una solución milagrosa y creo que la excelencia y la capacidad de resolver problemas como desarrollador nunca pasarán de moda. Para los desarrolladores que recién comienzan su carrera, estas herramientas pueden resultar muy tentadoras para hacer la mayor parte del trabajo por ellos. Lo que puede perderse aquí es el trabajo, a menudo agotador y doloroso, de solucionar errores y problemas que son difíciles de depurar y resolver, también conocido como "la rutina". Incluso el propio Lee Robinson de Cursor AI cuestiona esto en una de sus publicaciones:
Las herramientas de codificación de IA están evolucionando a un ritmo rápido y estoy emocionado por lo que vendrá después. Espero que este artículo y sus consejos te hayan resultado útiles y estés entusiasmado de probar algunos de ellos por ti mismo.
