Hoy es común enfrentarse a herramientas de inteligencia artificial que prometen acelerar el desarrollo, pero la velocidad sin disciplina puede generar problemas. Para transformar a un agente de código en un colaborador útil es necesario imponer procedimientos y confiar en artefactos persistentes que mantengan la coherencia. En este texto explico un conjunto de prácticas operativas que uso para dirigir agentes, reducir errores y mantener la trazabilidad de cambios cuando construyo apps por mi cuenta.
Las tácticas combinan principios básicos de ingeniería con ajustes específicos para trabajar con agentes: priorizar visibilidad sobre paralelismo, registrar instrucciones, mantener una memoria persistente y codificar el sistema de diseño del proyecto. Cada consejo incluye la razón de fondo, la regla que aplico y cómo me protege frente a fallos típicos de los entornos generativos.
Visibilidad y flujo: no más procesos paralelos opacos
La promesa de ejecutar múltiples agentes a la vez es tentadora, pero en la práctica puede derivar en bloqueos y cambios inconclusos en el código.
Prefiero un enfoque secuencial: un agente a la vez, trabajo por archivos y actualizaciones regulares sobre cada paso. Esta regla reduce los estados intermedios indeterminados y facilita la recuperación cuando algo falla. La filosofía aquí es simple: elige previsibilidad sobre velocidad ciega.
Por qué la secuencialidad funciona
Con procesamiento secuencial puedes reproducir y depurar cada operación; si un agente queda inactivo o genera código defectuoso, es fácil retroceder. En lugar de confiar en tareas en segundo plano, ordeno: procesar un archivo, validar cambios, registrar resultados, y pasar al siguiente.
Esa disciplina evita sorpresas y mantiene el repositorio en un estado coherente.
Artefactos persistentes: migraciones, memoria y prompts
Para proyectos multiplataforma conviene tratar las migraciones como un entregable más. Mantengo un documento Docs/IOS_CHANGES_FOR_MIGRATION.md que describe qué archivos cambiaron, qué plataformas afectan y ejemplos de código a aplicar. Paralelamente, uso un archivo MEMORY.md organizado por temas para que el agente recupere lecciones y configuraciones en cada sesión. Finalmente, registro cada instrucción dada al agente en PROMPT_LOG.md con sellos temporales: es la auditoría que permite reconstruir decisiones y diagnosticar errores.
Estructura y limpieza de la memoria
La memoria no debe ser un volcado cronológico; la organizo por tópicos (API, algoritmos, layout) y pido al agente que actualice o borre entradas erróneas. Esto impide duplicados y promueve reutilización. Al combinar un log cronológico de prompts con una memoria temática obtengo trazabilidad y contexto semántico: dos pilares que facilitan retomar el trabajo después de pausas extendidas.
Diseño, perfiles de usuario y reglas derivadas de errores
La consistencia visual y la adecuación al usuario final son esenciales. Codifico el sistema de diseño del proyecto (tamaños de fuente, colores en valores RGB, patrones de componentes) dentro del prompt principal para que cada interfaz generada cumpla con los tokens de diseño. Además, describo el perfil de usuario para que las decisiones de UX respondan a necesidades reales: por ejemplo, usuarios con poca destreza técnica necesitan interfaces más simples.
Finalmente, tras cada sesión de depuración convierto los hallazgos en reglas permanentes dentro de los archivos de instrucciones del agente. Estas reglas previenen que se repitan errores conocidos, como no apilar demasiados modificadores de vista en ciertas plataformas o evitar llamadas bloqueantes desde callbacks UI. Transformar errores en políticas es una forma de capitalizar el conocimiento adquirido.
Prácticas complementarias y beneficios operativos
Entre las prácticas adicionales incluyo la revisión manual periódica, pruebas en dispositivos reales y la obligación de documentar cualquier cambio de plataforma. El beneficio es doble: por un lado obtienes velocidad multiplicada por la IA; por otro, conservas control, trazabilidad y calidad. Cuando la colaboración con el agente se organiza mediante reglas, logs y memoria, la productividad crece sin comprometer la robustez del producto final.
Ese enfoque convierte las capacidades asombrosas de los modelos en resultados reproducibles y adecuados para producción.
