De cowboy a piloto de IA - Una experiencia Vibe Coding | Xyclos

Hace dos meses, escribí este artículo: Los nuevos vaqueros del siglo XXI: aprendiendo a domar a la IA | Xyclos, en el que mencionaba que ya había terminado la app que estoy desarrollando, por lo menos eso era lo que pensaba.

Pero no.

Falsa alarma.

Porque a esa fecha sí estaba prácticamente terminada la aplicación, funcionando en general, bastante bien.

Fui el primer usuario, y eso me permitió ver que mejoras se podían hacer, y que me embarcó en un sinnúmero muy interesante de cambios y optimización de la app.

Eso trajo también más aprendizaje.

Uno de los casos que más aprendizaje me dejó ocurrió justo antes de ayer. Estábamos revisando un tema relacionado con el manejo del modo offline de la app y descubrimos que, un mes atrás, Opus 4.8 me había propuesto una solución para resolver un problema del caché. Sin embargo, se equivocó al entregarme el contexto completo y en la forma como me planteó la solución. Como consecuencia, acepté su sugerencia y eso produjo un cambio en el comportamiento de la aplicación cuando entra en modo offline.

Este comportamiento me llamó la atención, porque en principio confiaba con un porcentaje bastante alto, del análisis y justificación que hace la inteligencia artificial para dar una respuesta que suena totalmente razonable, pero en este caso algo falló…no siempre es así, es una excepción.

Ese no fue el único aprendizaje.

También detecté un patrón que me llamó la atención: este modelo (Opus 4.8)l estaba cometiendo reiteradamente los mismos errores de programación, por ejemplo, en el uso de constantes para parametrizar la aplicación. Según yo, tanto en el Skill como en nuestras conversaciones ya le había indicado ese criterio varias veces, pero era como si se le pasara por alto.

Como esa situación me dejó pensando, le pregunté a Claude qué está pasando con relación a estos errores de arquitectura de programación y le entregué toda la información que tenía para que vea el contexto completo.

Este análisis lo hice utilizando Fable 5.

Me dijo que el skill estaba muy bien en lo relacionado al contenido, pero que había crecido a más de 3.000 filas y eso le convertía en inmanejable y que la recomendación era que lo dejemos en menos de 500 líneas para que la inteligencia artificial los pueda aplicar completo y fácil de seguir y cumplir.

Se tomó su tiempo: 10 minutos. Me generó un nuevo skill. 500 líneas como lo sugirió. Éste, a diferencia del skill inicial, fue creado completamente por Claude, en base a la experiencia de los últimos meses. También me generó el documento del framework, muy prolijo, técnico y bastante completo.

¿Cómo procedí para generar el framework?

Inicié dándole como 25 temas que creía que debía tener el framework, Claude los revisó, me dijo que estaban muy bien, aportó con algunos e importantes temas adicionales, luego le agregué otras ideas, las aceptó, luego otras, las aceptó, hizo observaciones y agregó más ideas suyas.

Se hizo un excelente trabajo, pero si no aportaba con mis ideas, la IA no colaboró como lo hubiera esperado, y eso es lo que me gusta de: Human in the Loop: Trabajo en equipo. A la final, por lo menos en este momento, de eso se trata, ¿no? Potenciación y colaboración.

Y fue precisamente este nuevo skill el que detectó que había existido un sesgo en la forma en que Opus 4.8 me presentó el caso y me condujo a tomar una decisión que parecía insignificante, pero que al final desactivó ciertos procesos que ya teníamos funcionando para el modo offline.

La parte positiva es que la propia IA, gracias a la reestructuración y optimización del skill, fue capaz de detectar esa situación específica. Ya la tenemos resuelta. Además, también identificó que el problema estaba en cómo el skill inducía ese sesgo, no necesariamente en un error de Opus 4.8, sino en las instrucciones que estaban guiando su razonamiento.

Pero no todo fue arquitectura, skills y frameworks. También hubo momentos bastante curiosos durante el desarrollo.

La semana pasada, antes del 7 y luego antes del 12 de julio, que se vencía la oferta de Anthropic para trabajar con Fable 5, pasamos momentos muy amistosos y graciosos entre los dos..., que se vencía la oferta de Anthropic para trabajar con Fable 5, pasamos momentos muy amistosos y graciosos entre los dos porque no pude evitar a veces sorprenderme con gracia de las cosas que me decía o preguntaba o asumía, para mí supuestamente estaban en contexto, tanto dentro del chat como del proyecto, pero me comenzaba a hacer preguntas medias raras, entonces le decía: pero qué te pasa? estás enfermo? ya necesitas tomar café?, cosas así y Claude me respondía igualmente graciosa y muy simpática. Hubo risas y bueno, también las he tenido con otros modelos, por si acaso: que quede claro.

La otra cosa significativa que me sucedió fue que, a propósito de los agentes (AI agents), de los enjambres de agentes y de todo este concepto que está tan vigente actualmente, yo no uso agentes. Lo que sí uso son múltiples sesiones de Claude, cada una dedicada a un tema distinto de la aplicación. Mientras una sesión está enfocada en un problema, otra está resolviendo otro completamente diferente.

Esto significó empezar a manejar cuatro o cinco procesos simultáneamente. No sé por qué antes no lo hacía, pero durante este último mes cambié completamente la forma de trabajar. Y, como todo este proceso es "manual", tuve que incorporar un nuevo concepto para controlar el avance de cada uno de esos frentes.

La solución terminó siendo sorprendentemente sencilla: OneNote. Me está funcionando muy bien para mantener el orden y saber exactamente qué está pasando en cada tema, sin perder el contexto.

Y esa experiencia terminó confirmando algo que ya había mencionado en el blog anterior y que ahora reitero: el método "manual", basado en una filosofía de *Human on the Loop*, ha resultado ser una muy buena estrategia. Me ha permitido mantener bajo control los errores del código y resolverlos con bastante seguridad.

De hecho, en una de las interacciones, la propia inteligencia artificial terminó reconociendo que varias de las correcciones surgieron de mis observaciones y no de las suyas:

“Buen trabajo — y buen ojo el tuyo: lo del NOT NULL y lo del formato en dos líneas salieron de tus observaciones, no de las mías. Así da gusto depurar.”

Pero la experiencia todavía me tenía preparada otra lección.

Como hoy se habla mucho del consumo de tokens, mientras trabajaba con Fable 5 en algunos temas, el 12 se acercaba a pasos agigantados, había que buscar una solución, entonces: usé Fable 5 para temas que los consideraba complejos o sensibles y Opus 4.8 los que pensaba no requerían Fable. Solución: alternar modelos para optimizar el consumo de tokens.

Y ahora que lo pienso, esto es justamente lo que deben estar haciendo los agentes que controlan otros agentes. El mismo proceso. Solo que, en mi caso, todavía lo estoy haciendo yo.

En medio de todo lo que me ha pasado, me acordé de un amigo, corredor de autos, experto en meter cambios de marcha y tomar las curvas con una delicadeza tal que parecía que seguías en recta. Ni te movías... fluidez total.

¿Pero a qué viene esto?

Que manejar un auto es parecido a manejar una IA.

Si quieres manejar, primero debes cargar gasolina al auto. Si necesitas más fuerza, usas primera o segunda; si buscas velocidad, quinta o sexta; y si conduces un Fórmula 1, llega el momento de poner octava.

Con Claude —y, cada vez más, con otras IA— ocurre algo parecido. Ya no basta con escoger el modelo; también decides cuánto esfuerzo de razonamiento quieres que aplique: Low, Medium, High, XHigh o Max.

Igual que un piloto elige la marcha adecuada según la pista, nosotros aprenderemos a elegir el nivel de razonamiento adecuado según el problema.

Nos estamos convirtiendo en pilotos de IA.

En resumen: estoy feliz de haber trabajado con Opus 4.8 y Fable 5, de los excelentes resultados obtenidos con Opus 4.8 en la mayoría del desarrollo del código, del excelente análisis que me dio Fable 5 para la creación del Skill y del Framework.

Ahora voy a seguir trabajando en otros aspectos que son más de tipo legal y comercial de la aplicación.

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Esta experiencia deja una lección clara: la IA es un motor potente, pero sin criterio humano al volante, se pasa las curvas.

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