He sido desarrollador durante algunos años, pero no fue hasta que apareció la IA que pude comenzar a crear aplicaciones. Mi primer idioma que aprendí fue visual básico. Nunca lo entendí, nada era básico. El siguiente fue C, todavía nada cuadraba, incluso con los dos signos más. En mi defensa, no tenía computadora cuando lo aprendí y se enseñó en una pizarra.

El descubrimiento

He estado usando LLM durante bastante tiempo, al menos desde que salió la primera versión de GPT4. Acababa de terminar de aprender sobre desarrollo de blockchain con Solidity y había conseguido un trabajo en una agencia de software. Y fue entonces cuando se lanzó GPT4. Al principio sólo hacía preguntas generales. Luego comencé a usarlo para codificar probando con algo de código de Solidity.

Funcionó bastante bien y fue entonces cuando se encendió mi chispa por usar IA para codificar. En ese momento yo estaba trabajando en una agencia de software y conseguimos un cliente que quería un script que comprara automáticamente NFT en un mercado de Solana por debajo de un precio determinado. Hice todo el proyecto con GPT4.

La idea de la aplicación

Cuando se lanzó Claude, estaba escéptico y decidí esperar un poco, mientras jugaba con los modelos gratuitos.

Finalmente, lo entendí y decidí suscribirme. Después de un tiempo, Claude Opus se convirtió en mi modelo favorito y lo usaba para proyectos de codificación personales e investigaciones generales. Poco después se anunció Claude 3.5 Sonnet.

Edificio

Por esta época, se me ocurrió una idea para una extensión vscode que puede expandir las capacidades de la IA llevándola al IDE y dándole acceso de escritura y lectura, brindando así a la IA un contexto en tiempo real.

Decidí empezar a construir con Claude 3.5 Sonnet. Desde el principio, tuvimos un buen comienzo y algunas cosas funcionaban. Sin embargo, minutos más tarde, algo se rompió en el código y estuve dando vueltas durante aproximadamente una hora con Sonnet, tratando de arreglarlo. Me frustré y volví al modelo que conocía, Opus.

Sin embargo, desde el principio estaba solucionando error tras error. Pero seguí porque todavía estaba acostumbrado a Opus y era reacio a cambiar. Pero después de jugar con Opus durante aproximadamente 2 días, me di cuenta de que no había llegado tan lejos como con Sonnet. Así que volví a Sonnet, busqué la última versión del código que funcionaba y comencé de nuevo desde allí.

Fue en este punto que las cosas empezaron a encajar. En una semana tenía un código que al menos podía ejecutar y probar. Cuanto más entendía cómo dar indicaciones, más rápido podía trabajar con ello.

Desafíos

Sin embargo, no todo fue fácil. Hay varios casos, pero el más significativo fue en un momento dado, ya que también lo estaba usando para investigación y decisiones arquitectónicas, sugirió un enfoque incorrecto que no era posible con mi configuración. Como no estaba al tanto de esto, lo implementé y al probarlo no funcionó.

Al consultar los errores con Sonnet, todavía no podía entender por qué el módulo no funcionaba. Entonces hice más consultoría para la implementación con chatGPT. También sugirió el mismo enfoque (que no funcionó) pero me dio una segunda opción. Tomé el segundo, se lo di a Claude y ¡listo! el tren volvía a moverse.

El resultado

En total, nos tomó alrededor de 2 meses encontrar una aplicación viable. Terminé con más de 10 módulos, que considero adecuados para la escalabilidad y la depuración.

Según mi experiencia, me he dado cuenta de que la calidad de la IA ha alcanzado un nivel en el que se pueden implementar e iterar ideas a una velocidad asombrosa.

La limitación actual con la codificación con IA es que estás limitado a copiar y pegar de un lado a otro. Lo cual funciona, pero a veces, cuando hay un error, puede haber una brecha en el contexto ya que es posible que la IA no sepa cómo está configurado su proyecto actual en el IDE y el error no lo comunica.

Como ni la IA ni tú lo sabéis, ambos termináis en círculos. Eso es lo que estoy resolviendo con codingAGI, llevar IA al IDE y hacer que configure el entorno, escriba el código, lo ejecute y reciba contexto inmediato en forma de un mensaje de éxito o de error, que luego puede depurar. &&&]

Conclusión

La IA no reemplazará a los desarrolladores. Aún debe solicitarlo y guiarlo para lograr el resultado que desea. Lo que significa conocer los principios y patrones de diseño de software. La diferencia será la velocidad. Los desarrolladores de IA idearán más rápido, codificarán más rápido y realizarán envíos más rápido.

¡Consulta CodingAGI y comienza a realizar envíos!