Introducció: aquest article reescriu i tradueix al català una guia pràctica per dirigir models de llenguatge en la generació de codi i projectes, mantenint la idea de millorar la productivitat i la qualitat del resultat sense abusar del terme vibe coding.
1) El pla: crea un fitxer PLAN.md que resumeixi l'arquitectura i les regles del projecte de manera concisa. Inclou l'objectiu principal que en aquest exemple és construir un magatzem en memòria de productes que es pugui cercar per paraula clau usant el framework Echo. Defineix els endpoints necessaris com api slash v1 slash products per llistar, api slash v1 slash products amb mètode POST per validar i emmagatzemar, api slash v1 slash products slash id amb mètode GET per obtenir per id, i api slash v1 slash products slash upsert amb mètode POST per inserir o actualitzar segons existeixi l'id. Estableix un format de resposta estàndard amb dos camps superiors anomenats messages i data on messages és una llista de missatges i data conté el payload, ja sigui un producte, una llista o metadades de paginació com page, perPage, totalPages i totalRecords. Indica estil de codi: modularitat, funcions de responsabilitat única, no incloure comentaris en el codi, i ús d'una estructura concurrent segura com sync.Map per evitar condicions de carrera. Proposa una estructura de fitxers simple amb main.go, una carpeta controllers amb add_products.go i list_products.go, i models amb types.go per a les estructures i store.go per a l'emmagatzematge en memòria.
2) Direcció pas a pas: demana al model que llegeixi PLAN.md i construeixi un mapa mental de les regles. Tasca 1: crear l'estructura de carpetes, el struct de producte a types.go i un main.go amb una funció main bàsica d'Echo. El struct de producte ha de basar-se en coneixement general de comerç electrònic i incloure camps habituals com id, nom, descripció, preu, marca, categoria, stock, atributs i data de creació. No crear endpoints ni controladors encara. Tasca 2: a types.go crear una estructura Response que sempre retorni els dos camps superiors messages i data segons el format definit. Crear un BaseController amb un mètode RenderResponse que rebi la Response i un codi HTTP i que generi una resposta JSON compatible amb Echo. Tots els controladors futurs estendran BaseController. Recomana revisar i ajustar el codi després de cada pas i mantenir commits nets per facilitar diffs petits.
3) Agents especialitzats: suggereix dividir el treball entre agents o rols amb responsabilitats clares, per exemple un agent que només s'ocupi de l'estil i disseny, un altre que generi proves unitàries, un altre que implementi endpoints. Crea fitxers d'estil o guies com style.md, golang.md i tests.md i limita cada agent a tasques concretes. Incloure captures o diagrames com a referència pot ajudar. Aquesta divisió permet paral·lelitzar tasques sense solapar fitxers i facilita revisions específiques.
4) Usar models petits quan sigui possible: no totes les tasques requereixen grans models. Per a tasques rutinàries i replicables com generar fitxers de configuració, Dockerfiles, migracions o CRUD simples, empra models petits i ràpids per estalviar temps i recursos. Reserva els models de major capacitat per a planificació complexa, verificació i tasques que requereixin raonament profund.
5) Meta prompting: demana a un model potent que generi un conjunt de prompts petits i específics optimitzats per a models més petits. Crea un script que iteri per aquests prompts i executi les tasques de manera concurrent quan no hi hagi conflictes de fitxers. Al final, utilitza el model potent per validar que el lliurat compleix els requisits del pla.
Consells pràctics: mantenir els prompts clars, objectius i concisos. Documentar decisions de disseny en petits fitxers que els agents puguin usar com a referència. Evitar sobrecarregar el context amb informació innecessària per millorar la qualitat de la generació.
Sobre Q2BSTUDIO: som Q2BSTUDIO, empresa de desenvolupament de programari i aplicacions a mida especialitzada en intel·ligència artificial, ciberseguretat i serveis al núvol. Oferim solucions de programari a mida i aplicacions a mida per a empreses que busquen transformar processos amb IA i agents IA. Els nostres serveis inclouen consultoria i desplegament en serveis al núvol aws i azure, implementació de serveis intel·ligència de negoci i dashboards amb power bi, així com estratègies de ciberseguretat i protecció de dades. Integrem intel·ligència artificial i ia per a empreses per crear agents IA que automatitzen fluxos i milloren la presa de decisions.
Beneficis per a la teva empresa: amb una metodologia basada en planificació clara, agents especialitzats i ús eficient de models, Q2BSTUDIO accelera el lliurament de programari a mida i solucions d'intel·ligència artificial, reduint riscos i costos. Implementem pràctiques de desenvolupament segur i control de concurrència en aplicacions backend i dissenyem arquitectures escalables en serveis al núvol aws i azure. A més oferim serveis intel·ligència de negoci i power bi per convertir dades en insights accionables.
Paraules clau i posicionament: aplicacions a mida, programari a mida, intel·ligència artificial, ia per a empreses, agents IA, ciberseguretat, serveis al núvol aws i azure, serveis intel·ligència de negoci, power bi. Usem aquestes capacitats per ajudar-te a escalar productes digitals amb confiança i rendiment.
Invitació: si vols implementar un magatzem de productes en memòria, endpoints robustos i proves automàtiques o necessites una solució d'intel·ligència artificial integrada amb seguretat i desplegament al núvol, contacta amb Q2BSTUDIO per a una consultoria inicial i un pla a mida.
