IA Español Guía práctica
IA para programación: debugging, tests y documentación
Guía técnica para acelerar desarrollo sin perder control de calidad.
Dirigida a desarrolladores y equipos de ingenieria.
Objetivo de esta guía
Integrar IA en desarrollo de software para depuración, pruebas y documentación sin comprometer fiabilidad ni seguridad.
Paso a paso
- Empieza con un caso reproducible: stack, versión, logs y pasos para replicar el error.
- Pide hipótesis técnicas ordenadas por probabilidad antes de solicitar cambios de código.
- Solicita pruebas que fallen primero, para validar que el problema está bien definido.
- Genera un parche mínimo y revisa impacto en módulos adyacentes.
- Incluye criterio de rollback para evitar despliegues inseguros en caliente.
- Exige salida estructurada: causa raíz, patch propuesto, test y riesgos pendientes.
- Haz code review humano y ejecuta CI completo antes de merge.
- Documenta decisión técnica y lección aprendida para futuras incidencias.
Prompt base recomendado
Actúa como par técnico senior.
Contexto: [módulo], [stack], [error reproducible].
Devuelve: hipótesis priorizadas, plan de pruebas, parche mínimo y criterio de rollback.Probar este enfoque en el chat
Buenas prácticas específicas
- Limitar alcance del prompt a una función o archivo cuando el bug está acotado.
- Pedir siempre explicación causal, no solo código de salida.
- Validar seguridad y rendimiento cuando el cambio toca auth o datos sensibles.
- Versionar prompts y decisiones para trazabilidad de incidencias.
- Comprobar compatibilidad con dependencias reales del proyecto.
- Actualizar README o runbook en la misma tarea técnica.
Errores comunes que debes evitar
- Aplicar código sugerido sin ejecutar pruebas locales.
- Pedir refactors masivos cuando basta un cambio puntual.
- Aceptar imports nuevos sin analizar coste de mantenimiento.
- Confiar en snippets sin validar licencia o procedencia.
- Ignorar casos límite en concurrencia o null handling.
- Fusionar el parche sin registrar causa raíz.
Ejemplos reales
Ejemplo 1: condición de carrera
Prompt:
Analiza este worker concurrente y propón un arreglo para evitar doble ejecución en picos de carga.Salida esperada: Hipótesis técnica, patch idempotente y test concurrente reproducible.
Por qué es buena: Ataca causa raíz y deja evidencia automatizada.
Ejemplo 2: documentación de API interna
Prompt:
Genera README técnico con endpoints, códigos de error, trazas de ejemplo y checklist de despliegue.Salida esperada: Documento útil para onboarding y operación diaria.
Por qué es buena: Reduce conocimiento tribal y errores de soporte.
Checklist descargable (tabla de control)
Lista rápida para usar IA en programación sin abrir deuda técnica evitable.
| Criterio | Cómo verificarlo | Estado |
|---|---|---|
| Bug reproducible | Existe caso de prueba o secuencia exacta de reproducción | [ ] Pendiente / [ ] OK |
| Hipótesis justificadas | La propuesta explica por qué ocurre el fallo | [ ] Pendiente / [ ] OK |
| Patch mínimo | El cambio evita refactor innecesario | [ ] Pendiente / [ ] OK |
| Tests de regresión | Se añaden pruebas para evitar recaída | [ ] Pendiente / [ ] OK |
| Seguridad revisada | No se relajan controles ni se filtran secretos | [ ] Pendiente / [ ] OK |
| Documentación actualizada | README/changelog reflejan el cambio | [ ] Pendiente / [ ] OK |
Mini-FAQ
¿La IA puede cerrar un bug complejo sola?
Puede acelerar diagnóstico y propuestas, pero la validación final requiere pruebas reales del equipo.
¿Conviene pedir refactor completo junto al bugfix?
No al inicio. Primero corrige con cambio mínimo y luego planifica deuda técnica.
¿Cómo reduzco alucinaciones técnicas?
Incluye contexto reproducible, versiones exactas y formato de salida verificable.
Fuentes y criterios
Guía técnica de proceso, no sustituto de code review.
- OWASP Cheat Sheet Series - Prácticas de seguridad para desarrollo.