Optimización de la codificación agencial: ¿Cómo utilizar el código Claude en 2026?
Las herramientas de codificación de IA se han vuelto indispensables para muchas tareas de desarrollo. En nuestras pruebas, herramientas populares como Cursor generaron más del 70 % del código necesario. Dado que los agentes de IA aún se encuentran en una etapa temprana de desarrollo, durante las pruebas de producto surgieron varios patrones de flujo de trabajo que pueden ayudar a optimizar su uso.
Descubre cómo optimizar estos IDE de IA y analiza las indicaciones del sistema de cursores para flujos de trabajo de codificación automatizada.
¿Cómo desarrollar un enfoque de codificación basado en agentes?
En los últimos meses, los flujos de trabajo de codificación con soporte de herramientas de IA se han perfeccionado sistemáticamente, especialmente en las áreas de codificación intuitiva , creación rápida de prototipos y edición de código de nivel intermedio. Realizamos pruebas comparativas con diversas herramientas de codificación de IA , como Claude Code, Cursor, Replit y Windsurf.
El marco de codificación basado en agentes resultante y los flujos de trabajo asociados han demostrado ser consistentemente efectivos:
Optimización de la codificación de agentes
Cuándo aplicar este enfoque: Este enfoque no es necesario para tareas sencillas como la corrección de errores básicos, que se pueden resolver con una simple indicación. En estos casos, puede omitir la creación de pasos de planificación y, en su lugar, pasar directamente al modo de ejecución del proceso de codificación tras refinar y aceptar el plan de su asistente de codificación de IA.
1. Elegir qué herramientas y plataformas utilizar:
En función del nivel de automatización, planificación y orquestación del flujo de trabajo que se requiera, puede elegir entre editores de código asistidos por IA (IDE con agentes) e interfaces de línea de comandos con agentes (CLI con agentes).
Además, los archivos Markdown se pueden utilizar para mantener directrices específicas del proyecto e información contextual, mientras que las plataformas estándar de control de versiones pueden admitir opcionalmente revisiones de código y flujos de trabajo de solicitudes de extracción.
2. Creación del plan
Claude Code demostró ser el entorno de planificación más eficaz, gracias a sus capacidades de memoria contextual, funciones de delegación de tareas y exploración de archivos de solo lectura. Durante la planificación, Claude Code se utiliza para:
- Leer archivos y examinar el código
- Buscar en bases de código
- Analizar la estructura del proyecto
- Recopilar información de fuentes web
- Revisar la documentación
Metodología de planificación:
Redacte instrucciones claras y precisas: Las instrucciones claras y específicas mejoran la comprensión del contexto. Por ejemplo, en lugar de solicitar un diseño de interfaz de usuario genérico, especificar «una interfaz de aplicación de estilo lineal» produce resultados más precisos. Evite compartir información excesiva, ya que puede generar confusión.
Inicie nuevas conversaciones con regularidad: Las sesiones nuevas que utilizan /clear reducen la desviación de las indicaciones y evitan la contaminación del contexto de tareas anteriores.
Asegúrese de que el asistente de IA lea la documentación: Antes de la ejecución, el entorno de planificación debe consultar las referencias de la API, las guías del marco de trabajo o la documentación arquitectónica. Este paso garantiza que el plan resultante se ajuste a las restricciones precisas y actualizadas.
3. Elección de la arquitectura
Elegir la arquitectura adecuada es fundamental para mantener la estructura del proyecto.
Enla codificación automatizada , se utilizó una arquitectura basada en flujos para la mayoría de las tareas de codificación impulsadas por IA. Este modelo organiza el sistema en nodos discretos, cada uno responsable de una función específica, como la toma de decisiones, la manipulación de archivos, el análisis de código o la modificación de código. La progresión de las tareas entre nodos se produce automáticamente.
El flujo de una tarea a otra se gestiona automáticamente. Por ejemplo:
- Información proporcionada por el usuario : Descripción del tipo de sitio web (por ejemplo, un blog o un sitio de comercio electrónico).
- Nodo de diseño : La IA genera el diseño en función de las preferencias del usuario.
- Nodo de generación de contenido : Generación de texto e imágenes a partir de datos de entrada.
Para crear sistemas escalables como herramientas de conversión de capturas de pantalla a código , se recomienda adoptar una arquitectura orientada a servicios (SOA) . En esta configuración, los componentes principales (por ejemplo, extracción de la interfaz de usuario, generación de código) pueden escalarse de forma independiente.
En este enfoque híbrido, el método basado en flujo gestiona el flujo de tareas a través de distintos nodos , donde cada nodo maneja una función específica, como por ejemplo, desde la captura de pantalla hasta la generación de código. Por ejemplo:
- El nodo de extracción de la interfaz de usuario procesa la captura de pantalla.
- El nodo de generación de código convierte los componentes de la interfaz de usuario identificados en código estructurado.
4. Perfeccionar el plan
Una vez generado el plan inicial, la fase de refinamiento garantiza la alineación con los objetivos generales del proyecto. Esta fase suele incluir los siguientes pasos:
- Documentación de hallazgos clave y contexto: Claude Code documenta toda la información contextual relevante, las observaciones y las limitaciones del proyecto. Esto sirve como referencia y ayuda a garantizar que la información necesaria esté disponible durante el proceso de codificación.
- Creación de un desglose de fases : Después de documentar el plan, puedes pedirle a Claude que cree un desglose de fases. Este archivo (llamado phase.md) enumerará las distintas fases del proyecto.
- Refinar las listas de tareas: Una vez documentado el plan, Claude genera un desglose estructurado de fases (phase.md), que describe las etapas de desarrollo secuenciales del proyecto.
- Contexto y gestión de memoria: Un documento memory.md específico registra el estado actual del proyecto. Este archivo funciona como una capa de continuidad, especialmente cuando el desarrollo se distribuye entre varias sesiones de trabajo.
- Aclaración del plan: Durante la fase de perfeccionamiento, se le pide a Claude que plantee cualquier pregunta adicional para aclarar cualquier duda y validar la exhaustividad y precisión del plan antes de que comience su implementación.
5. Proceso de codificación
El flujo de trabajo de codificación se basa en un modelo de ejecución por tareas, respaldado por una estructura de indicaciones coherente.
Componentes clave:
- Memoria del proyecto : El archivo memory.md , que se genera durante el proceso de refinamiento de la planificación, se actualiza continuamente para reflejar el estado activo del proyecto.
- Directrices de desarrollo : Son las reglas que definen cómo se deben abordar las tareas (por ejemplo, la creación de código).
Implementar prácticas para la codificación:
- Comienza con la Fase 1: Inicia una nueva conversación para cada tarea y pídele a Claude que se encargue del primer paso de la implementación. Crea un archivo plan.md para realizar un seguimiento de las fases de implementación.
- Pruebas iterativas: Al comenzar a programar, prueba el código después de cada tarea. Si el código no se ajusta a tu implementación, proporciona más contexto o modifica el plan según sea necesario. Esto puede repetirse de 3 a 5 veces para garantizar la solidez del plan.
Cuando Cursor pregunta si se acepta o se rechaza el código después de escribirlo, si se acepta directamente, podría haber errores. Proporciona una explicación de los cambios realizados; léala y apruébelos si le parecen correctos; de lo contrario, rechácelos.
- Bucle de retroalimentación: A medida que avanza la codificación, intente evitar solicitar sugerencias como "arregla esto". Detalle qué salió mal y qué debería haber sucedido.
- Gestión de memoria: Utilice memory.md para almacenar el contexto esencial y reajustar las decisiones anteriores durante el proceso de codificación.
- Actualización de la documentación : Después de cada tarea, asegúrese de actualizar tanto plan.md como phases.md para realizar un seguimiento del progreso y del estado actual del proyecto.
- Opcional: Aprovechar la integración con GitHub: También puedes integrar GitHub con herramientas como Cursor y Cline para agilizar las revisiones de código, el seguimiento de confirmaciones y las solicitudes de extracción.
¿Cómo funciona la codificación agencial en su IDE de IA (por ejemplo, Cursor)?
El diagrama ilustra la mecánica subyacente de los IDE de IA. Estos sistemas optimizan el proceso para el agente principal al transferir la "carga cognitiva" a otros LLM.
Al trabajar con estos IDE, el sistema primero inyecta etiquetas @ en el contexto, lo que ayuda al modelo a saber dónde buscar datos o instrucciones específicas.
A continuación, recurre a diversas herramientas para recopilar contexto e información adicionales, como el análisis de código o la revisión de la documentación.
Posteriormente, el IDE realiza los cambios necesarios en el código mediante una sintaxis especial de comparación. Esto significa que, en lugar de reescribir secciones completas del código, solo se envían las partes modificadas, con una indicación clara de lo que se ha cambiado. Finalmente, el IDE proporciona al usuario un resumen que detalla las actualizaciones y los cambios realizados. 2
Limitaciones de este enfoque de codificación basada en agentes:
- Pérdida de contexto con el tiempo : A medida que avanza la conversación, Claude puede perder información crucial.
- Dificultad con las preguntas abiertas : Hacer preguntas abiertas o vagas puede dar lugar a respuestas ambiguas.
- Dependencia de información consistente : Este enfoque se basa en gran medida en instrucciones claras y detalladas, así como en la correcta definición de las tareas. Cualquier falta de claridad o la omisión de detalles en la planificación o el proceso de codificación puede provocar desajustes.
¿Cómo utilizar las herramientas de revisión de código de IA para revisar el código generado por IA?
Las herramientas de revisión de código con IA ayudan a los desarrolladores a revisar fácilmente sus solicitudes de extracción (PR). Detectan problemas y errores, generan diagramas de secuencia y sugieren mejoras. Realizamos una evaluación comparativa de cuatro de las principales herramientas de revisión de código con IA en RevEval utilizando 309 solicitudes de extracción.
CodeRabbit tiene la tasa de éxito promedio más alta, con un 80,3%, seguido de Greptile con un 69,5% y GitHub Copilot con un 69,1%.
También los comparamos en función de las tasas de falsos positivos, la cantidad de errores detectados y la cantidad de errores críticos detectados. CodeRabbit detectó el 64% de los errores críticos, seguido de Greptile con el 57,5%.
Los desarrolladores pueden automatizar las revisiones de código en sus repositorios/bases de código y pueden dar instrucciones personalizadas a las herramientas de revisión de código basadas en IA, lo que les ayuda a acelerar el proceso de revisión de código.
No son 100% precisos y omiten algunos detalles, pero pueden resultar útiles como herramientas de apoyo.
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