Trabajar con sistemas existentes implica entender decisiones que no siempre están documentadas. Un agente de IA puede ayudar a explorar el código y formular hipótesis; el equipo sigue siendo responsable de comprobar que esas hipótesis representan el comportamiento real.
Empieza por comprender el flujo
Antes de modificar, identifica entradas, salidas, dependencias y reglas de negocio. Pide al agente que cite los archivos o componentes que sustentan su explicación y que distinga hallazgos de suposiciones.
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- ¿Qué otros módulos llaman al componente?
- ¿Qué contratos o formatos de datos deben conservarse?
- ¿Qué casos de error existen?
- ¿Qué comportamiento está cubierto por pruebas?
Acota el cambio
Resolver un defecto no requiere necesariamente reorganizar todo el módulo. Define el objetivo y los límites de la intervención. Si el agente propone una mejora adicional, evalúala por separado para no mezclar decisiones y facilitar la revisión.
Comprueba el comportamiento
Las pruebas deben representar reglas del negocio y contratos existentes. Cuando falten, considera verificaciones que documenten el comportamiento relevante antes de cambiarlo. No aceptes una modificación solo porque compile o porque las pruebas generadas por el mismo agente estén en verde.
Revisa evidencia y diferencias
Examina el diff, los cambios en dependencias y la compatibilidad con consumidores del componente. Pide un resumen de los escenarios comprobados y de lo que quedó sin verificar. Utiliza datos de prueba que no expongan información sensible.
Documenta lo aprendido
Convierte los hallazgos confirmados en documentación útil: mapas de dependencias, decisiones y ejemplos. Esa información puede servir al siguiente desarrollador y a futuras tareas asistidas por IA.
Capacitación aplicada al equipo
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Referencia técnica: Exploración, planificación y validación con agentes de código, Anthropic.
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