Bram Cohen critica la 'programación por vibra' y las prácticas de desarrollo asistidas por IA.

El problema con la 'codificación por vibra'

El artículo de Bram Cohen critica lo que él llama 'codificación por vibra'—un enfoque de desarrollo donde los equipos usan asistentes de codificación con IA mientras evitan deliberadamente mirar el código subyacente. Argumenta que esto es 'dogfooding descontrolado', donde usar tu propio producto se convierte en una actividad de culto que va más allá de los límites razonables.

Ejemplo del código fuente de Claude

El artículo cita la filtración del código fuente de Claude como un estudio de caso. Cohen señala que cuando la gente examinó el código filtrado, encontraron problemas significativos de duplicación—específicamente, 'un montón de cosas que son tanto agentes como herramientas'. Se pregunta por qué los desarrolladores no notaron esto ellos mismos, atribuyéndolo a la mentalidad de 'codificación por vibra' donde 'mirar bajo el capó es hacer trampa'.

Enfoque práctico de colaboración con IA

Cohen aboga por un enfoque más comprometido para el desarrollo asistido por IA:

• Iniciar conversaciones con la IA sobre problemas específicos de calidad del código: 'Auditemos esta base de código en busca de código inalcanzable' o 'Esta función hace que mis ojos sangren'
• Tener discusiones hasta que surjan elementos accionables
• Explicar qué se debe hacer y continuar discutiendo hasta que 'yo deje de tener más pensamientos para dar y la máquina deje de decir tonterías que necesitan corrección'
• Usar el 'Modo pregunta' para repasar ejemplos, compartir razonamientos y corregir a la IA cuando esté equivocada

Ejemplo específico de flujo de trabajo

Cohen proporciona un ejemplo concreto de cómo trabajar con IA en la limpieza de código:

"Hay muchas cosas que son tanto agentes como herramientas. Vamos a revisar y hacer una lista de todas ellas, mirar algunos ejemplos, y te diré cuáles deberían ser agentes y cuáles herramientas. Tendremos una discusión y determinaremos las pautas generales. Luego auditaremos todo el conjunto, averiguaremos a qué categoría pertenece cada uno, convertiremos los que están en el tipo incorrecto, y para los que son ambos, leeremos ambas versiones y las consolidaremos en un documento con lo mejor de ambas."

Señala que después de suficiente discusión de ida y vuelta, la IA a menudo puede 'hacer lo que parece ser una tarea de un solo golpe', pero enfatiza que esto no es realmente de un solo golpe—hay una guía humana significativa de antemano que aclara casos límite y problemas potenciales.

Argumento central

El punto principal de Cohen es que 'el software malo es una elección que tomas'. Argumenta que aunque la IA puede ayudar a limpiar la deuda técnica rápidamente (a veces en semanas en lugar de años), los desarrolladores aún necesitan comprometerse con el código y proporcionar orientación específica. La IA es 'muy mala para notar espontáneamente, "Tengo mucho código espagueti aquí, debería limpiarlo"', pero es efectiva cuando se le da una dirección clara.