Crear y Gestionar Varios Agentes de IA Revoluciona la Programación
TL;DR
Boris Cherny, creador de Claude Code en Anthropic, comparte su enfoque innovador sobre la programación, utilizando múltiples agentes de IA para optimizar su flujo de trabajo.
Boris Cherny, creador del Claude Code en Anthropic, compartió su enfoque innovador de programación, que ha llamado la atención de la comunidad de ingeniería de software.
En una discusión en X, reveló cómo utiliza cinco agentes de IA para optimizar su flujo de trabajo, transformando la programación en una experiencia similar a un juego de estrategia en tiempo real.
“Ellos llaman esto prácticas recomendadas, y si no las estás siguiendo, estás quedándote atrás como programador”, afirmó Jeff Tang, un influyente miembro de la comunidad de desarrolladores.
Trabajando con Múltiples Agentes
El núcleo del nuevo enfoque de Cherny es la gestión de cinco agentes Claude en paralelo. Utiliza el iTerm2 para organizar las tareas, donde cada pestaña del terminal corresponde a un agente diferente.
“Ejecuté 5 Claudes en paralelo en mi terminal. Numeré mis pestañas del 1 al 5 y utilizo notificaciones del sistema para saber cuándo un Claude necesita entrada”, explicó Cherny.
De esta manera, un agente puede ejecutar pruebas mientras otro refactoriza el código existente, aumentando la eficiencia del proceso de desarrollo y permitiendo que un único desarrollador alcance la producción de un pequeño equipo.
Modelo Más Lento, Mayor Precisión
Cherny reveló que utiliza el modelo más robusto de Anthropic, el Opus 4.5, a pesar de ser el más lento. “Es el mejor modelo de codificación que he utilizado. Aunque sea más grande y más lento, termina siendo más rápido al final”, dijo.
Este insight destaca un aspecto crucial: priorizar un modelo de mayor capacidad reduce el tiempo dedicado a la corrección de errores, ya que el modelo es más preciso desde el inicio.
Memoria Colectiva y Aprendizaje de Errores
El equipo de Cherny mantiene un archivo llamado CLAUDE.md, donde documentan los errores que los agentes cometen. Esto ayuda a evitar repeticiones y mejora continuamente el modelo.
Automatizando Tareas Repetitivas
El trabajo de Cherny está impulsado por la automatización rigurosa de las tareas recurrentes. Utiliza comandos de barra personalizados para realizar operaciones complejas rápidamente.
Un ejemplo es el comando /commit-push-pr, que automatiza la burocracia del control de versiones, permitiendo que Cherny se concentre en tareas más críticas.
El Impulso de la Verificación de Código
La verificación de los cambios implementados es un diferencial del Claude Code, donde la IA no solo genera texto, sino que también realiza pruebas. “Claude verifica todos los cambios que hago utilizando la extensión de Chrome”, afirma Cherny.
Al permitir que la IA verifique su propio trabajo, la calidad de las entregas aumenta significativamente, con Cherny indicando que esto mejora el resultado final en hasta tres veces.
Implicaciones para el Futuro de la Ingeniería de Software
El enfoque de Cherny sugiere un cambio en la forma en que los desarrolladores abordan su trabajo, enfatizando que la IA puede ser una fuerza de trabajo, en lugar de un mero asistente.
Los desarrolladores que se adapten a esta nueva mentalidad no solo se volverán más productivos, sino que tendrán la oportunidad de transformar completamente su método de programación.
Contenido seleccionado y editado con asistencia de IA. Fuentes originales referenciadas arriba.
