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He estado trabajando en una idea: crear un editor en línea que no sea solo una ventana de chat, sino un verdadero compañero de programación integrado en el entorno de desarrollo. El objetivo es facilitar el desarrollo con una herramienta que entienda el contexto del proyecto, ejecute tareas complejas y, lo más importante, sea fiable. Puedes probar la prueba de concepto llamada llm-codeforge que actualmente funciona con gemini y el repositorio CodeForge-AI como base para el experimento.
Uno de los principales retos que quería abordar es cómo hacer que la interacción con la IA sea más estructurada y consciente del contexto. A continuación explico los conceptos clave en los que se basa el proyecto y cómo pueden aplicarse en desarrollos profesionales de software a medida.
1. El contexto es rey: el Sistema de Archivos Virtual (VFS)
Para que la IA "vea" el proyecto, la aplicación gestiona un sistema de archivos virtual completo en memoria, persistido en IndexedDB. Esto permite que el asistente tenga una vista completa y actualizada de la estructura de carpetas y archivos, requisito fundamental para cualquier operación con sentido en un proyecto real.
2. Un contrato con la IA: validación mediante JSON Schema
La interacción con modelos de lenguaje puede ser impredecible. Para mitigar esto, se definió un esquema JSON muy estricto que la IA debe respetar en cada respuesta. Cada salida se valida con AJV y, si la validación falla, el sistema envía retroalimentación automática pidiendo corrección. Esto transforma la comunicación en un contrato y mejora la fiabilidad del flujo, algo crítico para generar código utilizable en proyectos de software a medida.
3. Un marco para prompts estructurados: 2WHAV Light
Para crear prompts complejos de forma eficiente se desarrolló una versión ligera del framework 2WHAV. Esta herramienta interna expande una petición simple del usuario en una especificación técnica detallada que la IA puede seguir, proporcionando un plan de acción claro desde el inicio en lugar de instrucciones vagas.
4. Un bucle de acciones para tareas complejas
El asistente no se limita a responder; puede ejecutar una serie de herramientas internas como list_files o read_file y acciones como create_file o update_file. Esto ocurre dentro de un bucle que permite descomponer problemas complejos en pasos más pequeños, por ejemplo modificar secuencialmente varios archivos para implementar una nueva funcionalidad.
5. La experiencia de usuario en el centro
La tecnología es fascinante, pero debe ser útil. En la interfaz que desarrollamos, cada error que aparece en la consola de vista previa es clicable. Con un clic el error se copia inmediatamente en la entrada de la IA para su análisis, reduciendo fricción en el flujo de depuración. La autocorrección automática está en progreso, pero estos pequeños detalles hacen la diferencia en productividad.
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Conclusión
Construir un editor que actúe como pair programmer es un viaje apasionante en la ingeniería de software aplicada a IA. La meta no es crear una caja mágica, sino una herramienta robusta y predecible capaz de ofrecer ayuda y código utilizable. El camino aún es largo y los desafíos son numerosos, especialmente en gobernanza de modelos, seguridad y fiabilidad en entornos de producción, pero como prueba de concepto los resultados son prometedores. ¿Qué opinas? ¿Cuáles crees que son los mayores retos para integrar la IA en los flujos de trabajo de desarrollo?
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