Cómo obtener los mejores resultados de las herramientas de programación con IA: una guía práctica

Construir proyectos con asistentes de programación de IA puede parecer mágico… hasta que deja de serlo. Muchos desarrolladores comienzan con fuerza, pero luego se topan con límites frustrantes: código alucinado, bucles infinitos y regresiones difíciles de depurar.

Pero no tiene por qué ser así. Con la configuración y los hábitos adecuados, puedes trabajar con herramientas de programación de IA como Cursor, Windsurf y Claude Code para avanzar rápidamente y construir proyectos confiables.

Esta guía te muestra cómo hacerlo.

Tabla de contenidos

• 1. Elige la herramienta adecuada para tu nivel de habilidad
• 2. Comienza con un plan de proyecto claro
• 3. Trabaja sección por sección
• 4. Usa Git (religiosamente)
• 5. Escribe pruebas desde el principio y prefiere pruebas de integración
• 6. Maneja los errores con cuidado
• 7. Gestiona adecuadamente la documentación y el contexto
• 8. Modulariza y mantén los archivos pequeños
• 9. Elige el stack tecnológico adecuado (por ahora)
• 10. Usa capturas de pantalla y entrada de voz
• 11. Refactoriza con frecuencia
• 12. Sigue experimentando
• Conclusión
• Preguntas frecuentes

1. Elige la herramienta adecuada para tu nivel de habilidad

Si eres nuevo en la programación, herramientas como Replit o Lovable ofrecen interfaces visuales simples. Si ya sabes programar, aunque estés un poco oxidado, herramientas como Cursor, Windsurf o Claude Code son mejores opciones. Te dan más control directo.

Elegir la herramienta adecuada desde el principio te ayuda a evitar luchar con el entorno más adelante.

2. Comienza con un plan de proyecto claro

Antes de escribir una sola línea de código, trabaja con tu asistente de IA para crear un plan de proyecto escrito. Guárdalo como un archivo Markdown dentro de la carpeta de tu proyecto.

• Enumera las características principales
• Define tareas pequeñas y concretas
• Marca cualquier cosa “fuera del alcance” por ahora

Sigue actualizando el plan a medida que avanzas. Consúltalo siempre. Este enfoque te mantiene centrado y evita que la IA se desvíe hacia trabajo no relacionado.

3. Trabaja sección por sección

No intentes construir toda la aplicación de una vez. Elige una pequeña parte, impleméntala, pruébala y confirma tu trabajo antes de pasar a la siguiente.

Dile claramente a la IA:

“Trabaja solo en la implementación de la sección 2 del plan.”

Esto evita que el modelo haga cambios incontrolados en todo tu proyecto.

4. Usa Git (religiosamente)

Antes de comenzar cambios importantes, confirma tu estado actual. Si un cambio generado por IA falla o parece incorrecto:

git reset --hard HEAD

Restablecer a un estado limpio evita capas desordenadas de código que funciona a medias. Si una idea necesita 4 o 5 intentos para funcionar, restablece entre cada intento.

5. Escribe pruebas desde el principio y prefiere pruebas de integración

En lugar de pruebas unitarias de bajo nivel, concéntrate en pruebas de integración de alto nivel:

• Simula acciones de usuario (hacer clic en botones, enviar formularios)
• Verifica que las características funcionen de principio a fin

Las pruebas te protegen de los efectos secundarios de la IA: cambios innecesarios en partes no relacionadas del código.

También puedes pedirle a tu herramienta de IA que te ayude a escribir casos de prueba, solo revísalos cuidadosamente.

6. Maneja los errores con cuidado

Cuando encuentres un error:

• Copia el mensaje de error exacto en tu prompt de IA.

• No expliques a menos que sea necesario — deja que la IA infiera el problema a partir del error.

• Si las correcciones se vuelven complicadas, restablece la base de código y comienza de nuevo.

• Para errores difíciles, pregunta a la IA:

  “Enumera 3 posibles causas raíz antes de intentar solucionarlo.”

Esto evita la programación aleatoria de “prueba y error” por parte del modelo.

7. Gestiona adecuadamente la documentación y el contexto

Algunos desarrolladores intentan dirigir las herramientas de IA hacia documentación en línea. Ese enfoque puede ser poco fiable.

Una mejor manera:

• Descarga la documentación clave en una carpeta local /docs.
• Dile a la IA: “Consulta /docs cuando sea necesario.”

Además, crea un archivo instructions.md si tu herramienta de programación lo admite (Cursor Rules, Windsurf Rules, etc.). Puedes incluir notas de arquitectura, convenciones de nomenclatura y recordatorios.

8. Modulariza y mantén los archivos pequeños

Tanto los LLM como los humanos tienen dificultades con bases de código masivas y enredadas.

• Divide las características en archivos pequeños y separados
• Usa APIs claras entre componentes
• Evita archivos enormes y dependencias innecesarias

Si necesitas refactorizar, trabaja en fragmentos bien probados, no en todo el proyecto a la vez.

9. Elige el stack tecnológico adecuado (por ahora)

Frameworks como Ruby on Rails y React funcionan mejor con herramientas de IA hoy en día porque tienen muchos patrones bien documentados.

Los lenguajes más nuevos o de nicho como Rust o Elixir también pueden funcionar, pero espera más problemas porque los modelos de IA tienen menos datos de entrenamiento.

Elige el stack que te permita avanzar rápido y obtener resultados limpios.

10. Usa capturas de pantalla y entrada de voz

Muchas herramientas de programación ahora aceptan capturas de pantalla:

• Captura errores de UI
• Comparte diseños de referencia para inspiración

También puedes usar herramientas de entrada de voz como Aqua para dictar prompts e instrucciones más rápido que escribiendo.

11. Refactoriza con frecuencia

Después de que las pruebas pasen:

• Identifica código repetitivo
• Consolida lógica duplicada
• Modulariza funciones desordenadas

Incluso puedes pedirle a tu IA que sugiera refactorizaciones seguras, solo verifica cuidadosamente.

La refactorización frecuente mantiene el proyecto mantenible a medida que crece.

12. Sigue experimentando

La calidad de los modelos cambia rápidamente. Un mes, Claude podría ser el mejor para la implementación; otro mes, Gemini podría dominar la planificación.

Siempre está dispuesto a probar:

• Diferentes modelos
• Diferentes estrategias de prompting
• Nuevos lanzamientos de herramientas

Los desarrolladores que obtienen mejores resultados son los que siguen adaptándose.

Conclusión

Programar con herramientas de IA no es magia. Es una habilidad. Obtienes mejores resultados tratando tu proyecto como un esfuerzo de ingeniería real:

• Haz un plan claro
• Trabaja en pequeños pasos
• Restablece agresivamente
• Escribe pruebas significativas
• Sigue aprendiendo y experimentando

Estos simples hábitos te ayudan a construir proyectos reales y funcionales, no montones de código roto.

Preguntas frecuentes