Nunca me ha terminado de convencer el enfoque TDD. Siempre me ha resultado raro y a veces siento que trabajo con soluciones a pie de servilleta en las que no tengo claras todas las reglas del comportamiento de la implementación. Quizá simplemente no había practicado suficiente hasta que decidí experimentar con TDD potenciado por inteligencia artificial.
El experimento lo llamé ProjectSpecPilot y lo hice usando Cursor y Gemini 2.5 pro. Dado mi nivel de novato con TDD, la preparación fue clave. Pedí a un modelo con mentalidad GPT5 que me ayudara a estructurar documentación y reglas para que el agente de Cursor pudiera ponerse manos a la obra. Al principio fue lento y casi aburrido observar la típica secuencia rojo implementar para que pase a verde y luego refactorizar. Pero tras un par de horas apareció un FastAPI funcional que permitía mover un rover en una cuadrícula. Cobertura de pruebas del 100 por ciento salvo main.py que quedó en 86 por ciento. Puro disfrute de kata.
Me picó la curiosidad y fui más allá: llevar TDD a todo el stack. Rescaté conocimientos de Three.js y empecé a añadir la interfaz gráfica. Una de las ideas fue implementar el envolvimiento al pasar de un borde de la cuadrícula al otro porque los planetas son esferas al fin y al cabo. El flujo TDD aplicado a UI funcionó muy bien y resultó más eficiente que el ciclo tradicional desarrollar UI y después hacer pruebas.
Lecciones aprendidas. Compromete tu trabajo con commits frecuentes. En mis proyectos personales tiendo a dispararme en el pie al no controlar el overhead de versionado. Es divertido conseguir que un agente entregue una pila completa, pero luego no lo es tanto cuando toca dejar todo cubierto por pruebas. Aun así el proceso fue más rápido que codificar línea a línea por mi cuenta, aunque con margen de mejora en eficiencia.
TDD con IA es una combinación potente. Con la ayuda del agente la tasa de alucinaciones se redujo notablemente y el sistema permaneció estable a lo largo de casi 50 intercambios de prompts según una regla global de Cursor. No llegó a comportarse de forma errática y no hubo daños colaterales entre las inteligencias artificiales durante el experimento.
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