Transcripción completa de “La única forma REAL de programar con IA 👩💻 Ahora hago código seguro y sin errores más rápido”. Haz clic en una marca de tiempo para abrir el video en ese momento. ¿Necesitas otro video? Usa el generador de transcripciones de YouTube.
0:00 Hola, ¿qué tal? Bienvenido a un nuevo vídeo y hoy te voy a explicar cómo hacer código seguro con la inteligencia artificial, cómo hacer buen código y minimizar los errores y los BGS en un gran porcentaje. Es decir, lo que te quiero contar aquí son mis claves y las claves que he ido descubriendo haciendo varios proyectos de desarrollo de software con agentes de inteligencia artificial [carraspeo] y con programación agéntica. y te voy a decir cuáles son las cosas que tienes que tener en cuenta y cuáles son las claves más fundamentales para que tú puedas hacer un proyecto sin errores graves y sin bugs graves y al final tener un código más seguro y más escalable. Y también te digo, es imposible hacer un proyecto completo que no tenga algún error o que no tenga algún problema o que no tenga algún, no sé, o que te salga la primera, porque eso nunca ha sido así, nunca ha existido, o sea,
0:46 siempre la programación ha sido prueba y error. Pues con los agentes de IA pasa un poco lo mismo, pero con las claves que te voy a dar hoy realmente vas a poder mejorar mucho eh cómo trabajan los agentes y sobre todo hacer un código mucho más seguro, más limpio y muchísimo mejor. Así que muy atento. Todo lo que te voy a decir, por supuesto, es aplicable a Cursor, Antigravity, Cloud Code, Codex o cualquier tipo de agente de inteligencia artificial que tú uses o que más te guste. Bien, la clave número cero, el punto número cero, es que te olvides del B coding típico. Es decir, el B coding típico se basaba siempre en los prompts vagos y en los prompts mágicos, en plan, hazme una app para un, no sé, para una carnicería o hazme una web para un club de paddle. Olvídate de
1:32 eso. Eso es una castaña. Eso no vale para absolutamente nada. Olvídate de los proms pagos. Olvídate de no especificar qué necesitas realmente bien desde un principio. Así que eso es lo primero que tienes que hacer, olvidarte del B coding y olvidarte de hacer cosas sin conocimiento previo y sin conocimiento ninguno. En el punto número cero también te diría, te recomendaría que supieras lo mínimo de la programación, las bases más fundamentales. Y no te digo que te conviertas en el mega senior del universo, ¿no? Pero si te recomiendo que tengas las bases mínimas y conocimiento de código mínimo para que tú puedas llegar a entender lo que la IA te escupe. Para esto tengo un curso que es el de desarrollo webia, que lo tienes por aquí en la descripción del vídeo donde te enseño a programar y las bases más fundamentales para que luego puedas
2:18 hacer programación agéntica. Ahí tienes todos los conceptos, los fundamentos, las bases para poder crear aplicaciones y el mínimo conocimiento necesario para poder hacerlo. Esto sería el punto número cero. Lo que te voy a decir ahora realmente es lo que va a marcar la diferencia. En el punto número uno y mi primera recomendación ya cuando te metes a programar con agente y tal es que previamente antes de decirle nada y demandarle ningún prompt a ninguna IA o lo que sea, es que primero definas muy muy bien un fichero de agentes con todos los requisitos y requerimientos del proyecto. ¿Vale? Eso es superimportante s super importante definir exactamente qué tiene que hacer tu programa. lo puedes hacer de muchas maneras, ¿vale? Pero lo más importante es que tengas unos requisitos muy claros ya
3:04 previamente hechos. ¿Qué a qué me refiero también con requisitos claros? Pues por ejemplo, que la aplicación tenga una serie de features que tú has definido y has escrito con qué pueden hacer esa con qué va a hacer esa funcionalidad, cuál es el objetivo final, qué datos va a recibir, qué datos va a escupir, qué formularios va a tener y con qué campo va a tener y qué campo va a tener, qué puede hacer esa funcionalidad, qué no puede hacer esa funcional, esa funcionalidad, a qué puede afectar y a qué no puede afectar esa funcionalidad. Eso es super importante y es uno de los principios del spec drive and development, que es para mi gusto la metodología más eficiente y más efectiva para trabajar con la inteligencia artificial actualmente. ¿De acuerdo? De hecho, no sé si habré sacado ya mi curso de Spect Drive and Development, si está publicado, te lo dejaré en la descripción, pero en este curso ya hago un proyecto grande que ya está en
3:50 producción, lo puedes ver por aquí por pantalla. Es un proyecto grande que lo están utilizando decenas y decenas de psicólogas ya y les resuelve un problema pues muy típico que es el tener su página web profesional y además tener un sistema de reserva online con un panel de administración para poder gestionar citas, pacientes, eh documentación, historias clínicas, eh documentos de protección de datos y un montonazo de cosas, ¿de acuerdo? Eso lo tienes por aquí, además de gestionar su agenda con su calendario y absolutamente todo. Ese proyecto lo hacemos puramente con Spec Drive and Development y lo enseño a hacer dentro de este curso. Y uno de los principios fundamentales, como te digo, es definir bien, definir bien esas especificaciones previas a que la gente empiece a trabajar. Así que ese es el punto más importante para mi gusto y la base también para continuar con esto. El
4:36 punto número dos y para conseguir un buen resultado con pocos errores y pocos bugs, como te digo, y hacer un código mucho más seguro, es mandar a la gente a programar, mandar a la gente a generarte el código. Puede ser la gente que te dé a ti la real gana. A mí me gusta bastante Cloud Code, por ejemplo, me gusta bastante Antigravity, me gusta cursos, pero bueno, los modelos de cloud son la para programar, ¿no? Y mandarlo a programar, pero tú habrás definido todas las especificaciones del proyecto en ese fichero de agentes previamente. ¿Y qué problema hay con eso? que si tú le dices a la gente, "Hazmelo todo." Y lo pones en automático a trabajar, lo más probable, lo más probable, lo más probable es que no te haga bien la aplicación ni consiga un buen resultado. Eso es lo más probable, porque eh lo que va pasando conforme el programa va haciendo cosas es que va perdiendo contexto de lo anterior y la
5:23 ventana de contexto se va reduciendo y empieza a tocar cosas que a lo mejor no terminan de funcionar ya y sigues con errores heredados y muchas cosas. Entonces, esa fantasía de que el agente va a programar solo y va a hacer la aplicación sola sin parar y comprobar, corregir y mejorar eh tú entre medias, pues es una es una fantasía, como te digo. Entonces, mi clave para mandar a la gente a crear el código es dividir el desarrollo por fases. Es decir, has definido un montón de especificaciones, pues oye, hm divides todo por fases y mandas a la gente a hacer diferentes fases y que cada una puede tener un tamaño u otro, pero también para eso vas a elegir el modelo adecuado para digamos que hacer esas tareas o o no. Eh, generalmente si usas un modelo potente,
6:08 un Opus por ejemplo, puede hacer que a lo mejor sea una tarea mucho más gorda y la fase tenga muchas más funcionalidades para hacer y tal. Y si usas un modelo más pequeñito, no sé, el que sea, Sonet o uno pequeño de cualquier otra herramienta, pues bueno, puede hacer que la fase sea más cortita, porque si no realmente no te lo va a hacer bien, ¿no? Entonces, dividir el desarrollo por fase va a garantizarte muchos menos errores, código mucho más limpio, más seguro, más escalable y mucho mejor. ¿Vale? El punto número tres es que durante la propia implementación del código, mientras que vas creando funcionalidades y demás con el agente de IA, también generes y ejecutes pruebas automáticamente. Y para esto hay una herramienta muy muy buena que se llama Test Sprite, que por cierto es el patrocinador de este vídeo. Y es que hay algo que me parece muy curioso de cómo programamos hoy en día, porque
6:55 gracias a herramientas de IA como Cloud Code, Google Antigravity o Cursor, cada vez somos capaces de crear más software en menos tiempo. Pero hay una parte del proceso que sigue siendo igual de importante, comprobar que todo funciona de verdad, porque una cosa es generar código rápido y otra muy distinta es asegurarte de que la aplicación no tiene errores cuando un usuario empieza a utilizarla. Y ahí es donde entra Test sprite. Lo interesante es que no es simplemente una herramienta que ejecuta TES, sino que funciona como un agente de testin conía capaz de entender lo que se supone que debe hacer tu aplicación, explorarla, generar planes de prueba automáticamente y validar tanto la interfaz web como las APIs y los flujos completos del usuario. Además se integra con herramientas que ya muchos
7:41 utilizamos a diario como Cursor, Visual Studio Code, Cloud [música] Code, Google Antigravity, así que encaja bastante bastante bien con el flujo de trabajo de un desarrollador moderno asistido por IA. De hecho, una de las cosas que más me ha llamado la atención de Tes Sprite es su web portal, porque tiene una filosofía muy parecida a la que estamos viendo en los agentes de IA para programar. En lugar de tener que definir manualmente cada test o tener una enorme colección de scripts, directamente le puedes dar tu aplicación, la URL de tu web, y dejar que la gente se encargue de gran parte del trabajo. El agente va a analizar la aplicación, va a explorar las funcionalidades, va a entender cómo debería comportarse y va a generar automáticamente escenarios y planes de prueba. Después va a ejecutar los tests y te permite revisar los resultados
8:27 desde el propio portal, [música] incluyendo informes detallados, grabaciones de las ejecuciones para que puedas ver exactamente qué ha ocurrido y dónde se ha podido producir un fallo. Y yo creo que esto encaja muy muy bien con la forma en la que muchos desarrollamos ahora. Así que si estás construyendo aplicaciones o software de cualquier tipo y quieres automatizar la parte de testing, échale un vistazo a Test Sprite. Tienes el enlace en la descripción del vídeo. Hacer test es muy importante en cualquier proyecto para garantizar que las funcionalidades nuevas que vamos creando no rompen nada de lo anterior que hemos hecho. Pero es que el punto número cuatro también me parece muy interesante y es que una vez que hemos desarrollado pues algunas partes del proyecto o nuestro proyecto en general, depende del tamaño que tenga, también podemos mandar a la gente a hacer una revisión de seguridad y esto
9:13 lo suelo hacer yo cada vez que pues oye, desarrollo una gran parte de código en un proyecto y quiero ver si hay algo a mejorar, ¿vale? Y para eso puedes mandar a la gente de inteligencia artificial que esté usando a que revise una parte del proyecto, una funcionalidad o o gran parte del proyecto entero y te dé un informe de eh seguridad, oye, eh que se está cumpliendo bien, que no se está cumpliendo bien, que podría mejorarse y todo eso. Ahí vas a encontrar diferentes errores, diferentes cositas a mejorar. A lo mejor diferentes campos no tienen validación y se la tienes que meter o no hay una validación en el frontend y o falta en el backen algo para validar. cualquier cosa, ¿no? Limpiar campos que se van, limpiar datos que se reciben del usuario, cualquier tipo de cosa. Si tú mandas a la gente a que te haga una revisión completa de seguridad, puede eh
10:00 detectar todo este tipo de cosas y hacer que el código pues realmente luego sea más seguro. También otra cosa que puede ser interesante es ejecutar análisis estáticos o ejecutar también linters para ver realmente si se cumplen ciertas normas en el código que tú estás haciendo. En el punto número seis, yo te diría, por ejemplo, también que hagas una revisión de la calidad del código también con el agente de inteligencia artificial, [carraspeo] ¿de acuerdo? Oye, revísame la calidad del código de esta parte o de este controlador o de este o de estos componentes, ¿vale? Y también que hagas una revisión, pues, oye, de escalabilidad y demás. tú puedes hacer diferentes revisiones con el agente para diferentes tipos de de tareas hasta pulir el código a nivel seguridad, a nivel calidad de código y a nivel errores, ¿no? Entonces, eso. Y en el punto número siete, y para mí el punto más fundamental es que hay que mantener siempre una revisión humana
10:48 para decisiones críticas. Es decir, tú no puedes dejar a la gente siempre hacerlo todo él solo y tomar las decisiones técnicas, críticas, porque muchas veces o se queda a la superficie o no hace lo que tú quieres. También esto depende mucho de las especificaciones que tú hayas dado previamente antes de trabajar a la gente, pero sí es muy importante siempre mantener esa revisión humana porque ahí donde porque ahí es realmente donde está el ojo crítico y donde está el ojo de decir y donde está realmente el criterio de decir, oye, este proyecto y lo que me ha hecho la gente me vale o no me vale pero obviamente para esto hay que tener conocimiento y te tienes que seguir formando y aprendiendo para poder eh controlar lo que un agente de día te pueda llegar a hacer. Así que estas son mis claves para poder hacer código más escalable, más seguro y con menos errores y bugs a la hora de trabajar con
11:34 agentes de inteligencia artificial. Todo esto lo puedes ir haciendo pasito a pasito y lo puedes intentar aplicar en tus proyectos y verás como el resultado puede ser mucho más espectacular de lo que estabas consiguiendo antes con el B coding vago o o incluso programando tú solo sin ningún tipo de de asistencia, como quien dice, ¿no? Así que nada, esto ha sido todo por este vídeo. Suscríbete, déjame un like, activa la campanita de notificaciones y nos vemos por aquí en este otro vídeo donde te doy unas cuantas claves que pueden cambiar tu carrera como programador. Nos vemos aquí. Co?
