Nunca fui muy fan del desarrollo guiado por pruebas TDD y siempre me resulto un poco extraño. Trabajo a menudo sin mucha planificación formal y a veces no tengo claras todas las reglas del comportamiento de la implementación. Sin embargo, al experimentar con TDD potenciado por inteligencia artificial encontré una ruta muy diferente y productiva.
En un experimento llamado ProjectSpecPilot utilice Cursor y Gemini 2.5 pro para explorar TDD. Dado mi nivel de novato con TDD prepare cuidadosamente el terreno: pedí a modelos estilo GPT5 que estructuraran documentación, reglas y guiones para que el agente Cursor se pusiera a trabajar. Al principio el proceso fue lento y casi monótono: crear un test rojo, implementar para que pase a verde y refactorizar. Pero tras un par de horas obtuve una API en FastAPI que permitia mover un rover en una cuadrícula, con cobertura de pruebas muy alta. Fue sorprendente ver 100% de cobertura en la mayor parte del proyecto y una linea principal con 86%.
Como el ejercicio fue tan entretenido decidi extender la idea a toda la pila y retomar Three.js para la interfaz. La meta fue implementar envolvimiento de los bordes de la cuadrícula hasta el opuesto, pensando en planetas como esferas. El flujo TDD para UI tambien funciono muy bien, mejorando el ciclo tradicional de programar primero y testear despues.
Lecciones aprendidas: compromete tu trabajo habitualmente. En muchos proyectos personales olvido el overhead de commitear cambios y eso me complica cuando intento obtener un codigo completamente testeado. Conseguir que un agente genere una aplicacion full stack de una vez es espectacular, pero organizar y añadir pruebas sigue requiriendo atencion. Hacer una historia en un dia y tardar cuatro dias en testearla es una debilidad que la IA ayuda a mitigar, pero no elimina.
TDD con inteligencia artificial es excepcional. La IA tiende a alucinar mucho menos en este flujo porque los tests actuan como contrato executable que limita desviaciones. Llevo casi cincuenta prompts en este experimento y el agente se ha mantenido consistente y util. No todos los proyectos necesitan este enfoque, pero para equipos que buscan acelerar desarrollos con alta fiabilidad es una combinacion poderosa.
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