Prompts LLM que sigo para mejorar continuamente mi base de código

En lugar de pedir a los grandes modelos que creen grandes bloques de código, los utilizo como encargados de limpieza de la base de código. Tareas pequeñas, concretas y recurrentes que, aplicado con disciplina, generan mejoras acumulativas con bajo riesgo y alto impacto.

1. Eliminar código muerto: localizar archivos, funciones, exports, imports y variables sin uso, explicar por qué es seguro eliminarlos y documentar los riesgos potenciales.

2. Mejorar nombres: renombrar variables, funciones y clases para que reflejen la intención real. Priorizar claridad y legibilidad frente a abreviaciones crípticas.

3. Reducir complejidad ciclomática: detectar funciones excesivamente complejas y simplificar la lógica con retornos tempranos, funciones más pequeñas y un flujo de control más claro.

4. Cerrar lagunas de cobertura: analizar el reporte de cobertura de pruebas, identificar líneas no cubiertas y escribir tests unitarios focalizados que validen el comportamiento esperado.

5. Documentar el porqué: añadir documentación que explique por qué existe este código, qué decisiones y compensaciones se tomaron, evitando descripciones línea por línea del funcionamiento.

6. Identificar fugas de responsabilidad: detectar funciones o componentes que hacen más de una cosa y proponer cómo separar responsabilidades de forma limpia y coherente.

7. Mejorar el manejo de errores: revisar rutas de error para garantizar que los mensajes sean significativos, accionables y que el tratamiento sea consistente en todo el código.

8. Normalizar patrones: detectar inconsistencias en nombres, estructuras o manejo async y recomendar un único estilo consistente que reduzca la fricción del equipo.

9. Señalar acoplamientos ocultos: descubrir dependencias fuertes entre módulos o capas y proponer abstracciones o límites para reducir el blast radius ante cambios.

10. Mejorar la legibilidad sin grandes refactors: aplicar formateo, reordenado y cambios estructurales pequeños que aumenten la comprensión sin reescrituras arquitectónicas.

Por qué funciona este enfoque: las instrucciones son pequeñas, repetibles y de bajo riesgo, por lo que los modelos actúan como agentes de mejora continua en lugar de generadores de código masivo. Es un patrón ideal para equipos que buscan mantener calidad y velocidad a medida que la base de código crece.

Consejos prácticos: cometer con frecuencia y mantener cambios pequeños facilita las revisiones, reduce el blast radius y permite retroceder a un estado conocido si algo falla. Plataformas como GitHub ya están impulsando flujos de trabajo basados en agentes que integran estas prácticas en issues, PRs y revisiones de código.

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