Estoy programando a mano desde hace meses

• En un momento en que los agentes de programación con IA se han generalizado, este es el registro de una desarrolladora que, por el contrario, participó en un retiro de 3 meses para programar a mano sin LLM
• Mientras cursa su sexta semana en Recurse Center de Brooklyn, está construyendo un LLM desde cero por primera vez, fortaleciendo sus habilidades en Python y profundizando al mismo tiempo su comprensión de las distintas capas de abstracción de una computadora
• Aunque los agentes de programación permiten iteración rápida y despliegue, al escribir código directamente a mano ocurren al mismo tiempo dos acciones: expresar lo que uno quiere y aprender la base de código
• Como en la analogía de Cal Newport de que "escribir es como hacer ejercicio", comparte la idea de que el esfuerzo mental de construir código es un elemento central de la habilidad técnica
• A partir de la observación de que los ingenieros que mejor aprovechan las herramientas de IA suelen tener conocimientos profundos, subraya que incluso en la era de la IA, las bases siguen creando apalancamiento

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Los LLM y la experiencia de programar

• Durante los últimos 2 años ha estado construyendo agentes de IA en Aily Labs en Barcelona
  • A inicios de 2024 creó un agente interno de búsqueda web, unos 6 meses antes del texto de Anthropic "Building Effective AI Agents" y alrededor de 1 año antes de DeepResearch de OpenAI
  • Fue usuaria temprana de Cursor y también participó pronto en la construcción de grafos de conocimiento con LLM
• Dirigía un journal club semanal donde presentaba papers sobre la construcción de LLM open source
  • Cubrían papers como DeepSeek R1, Olmo 3 de Ai2 y Llama 3 de Meta
  • Eso ayudó a entender el trade-off entre entrenar modelos internos y construir flujos de trabajo sobre modelos cerrados SOTA
• Desde que usó un LLM por primera vez en 2023, ha mantenido un interés constante por cómo funcionan y cómo se aplican

Programar directamente como elemento central de la habilidad técnica

• Lo que descubrió al estudiar los LLM y al mismo tiempo usarlos para programar
  • Cuando escribe código "a mano", hace dos cosas a la vez: escribir lo que quiere y aprender la base de código al mismo tiempo
  • Cuando usa agentes de programación, obtiene exactamente lo que especifica en el prompt; si lo que quiere no está claro, el agente toma muchas suposiciones (assumptions) por ella
  • En ese caso, se aprende menos y disminuye la comprensión de la base de código
• Al mismo tiempo, los agentes de programación permiten iterar rápido, desplegar software estable y también cumplen el papel de excelentes tutores
• Cita una columna del NYT de Cal Newport
  • "Tu escritura debe ser tuya. La tensión necesaria para redactar una nota o un informe con claridad es una actividad mental equivalente al entrenamiento de un atleta en el gimnasio, y no una molestia que haya que eliminar, sino un elemento central de la habilidad"
  • Considera que esta analogía también aplica de la misma forma a escribir código
• Los grandes programadores con los que trabajó en Aily también solían ser personas que aprovechaban la IA de forma excepcional, y ese conocimiento profundo les daba apalancamiento sobre las herramientas de IA

Qué es un retiro de código

• Recurse Center (RC) es un retiro de programación autodirigido y de tiempo completo ubicado en Brooklyn
  • Retreat: "un periodo para alejarse por un momento de la rutina y concentrarse en una actividad específica"
  • Se participa tras una solicitud y una entrevista de programación, y luego se dedica 6 o 12 semanas de lleno a programar
  • Se caracteriza por un entorno colaborativo basado en cohortes con personas de especialidades diversas, incluyendo muchas con décadas de experiencia programando
  • Es gratuito
• Objetivos en Recurse Center

  • Aprender LLM desde cero

    • La meta es escribir un Transformer directamente, incluyendo pretraining y post-training, en vez de hacer fork de una base de código ya hecha

  • Escribir mejor Python a mano

    • Aunque lleva años trabajando con Python, siente que todavía le queda mucho por aprender y quiere desarrollar intuición sobre la estructura de los proyectos minimizando las consultas a la documentación o a LLM

  • Entender mejor la computadora

    • Parte de la idea de que una computadora es una máquina extremadamente compleja que opera en múltiples capas de abstracción
    • Como no recibió una formación formal en Computer Science, quiere construir un mejor modelo mental de cómo trabajan juntas esas capas
    • No tiene un plan muy concreto, pero considera que RC es el lugar indicado

Avances

• 1. Entrenar un LLM desde cero

  • Completó sin ayuda de LLM para programar la primera tarea del curso CS336: Language Modeling from Scratch de Stanford
    • Realizó la tarea de 50 páginas junto con otra persona de Recurse
    • Escribió en Python un tokenizer optimizado e implementó en PyTorch una arquitectura estilo GPT-2 mejorada
    • Tras múltiples ablaciones para ajustar hiperparámetros con el dataset Tiny Stories, lo aplicó a unos 9 mil millones de tokens de OpenWebText
    • En los barridos de learning rate de su modelo de 17M parámetros escrito por ella misma, una tasa de aprendizaje alta provocó inestabilidad. El entrenamiento tardó cerca de 1 hora en una A100
  • Próximos pasos
    • Completar el resto de las tareas de CS336: optimización de modelos de lenguaje, estimación/cálculo de scaling laws, transformación de texto crudo en datos de pretraining y post-training del modelo
    • Ya empezó la segunda tarea: perfilado de GPU e implementación de FlashAttention2 en Triton
    • Su objetivo final es quedarse con un modelo post-trained por ella misma

• 2. Mejorar en Python

  • Ha practicado escribiendo muchos agentes pequeños y redes neuronales con Python y PyTorch
  • Lo que más le ha ayudado ha sido el pair programming con alguien con más de 10 años de experiencia en Python
    • Una de sus parejas de programación, cuando no recuerda una sintaxis o un comportamiento, abre de inmediato la terminal y escribe un ejemplo simple para comprobar cómo funciona en menos de un minuto
    • Este proceso convertido en memoria muscular para resolver problemas sin buscar en Google ni preguntarle a un LLM ha sido clave para destrabarse
  • Piensa seguir en esa dirección resolviendo en pair programming problemas como Advent of Code
    • La colaboración en tiempo real al principio pone nerviosa, pero justamente por eso siente que crece más rápido

• 3. Profundizar la comprensión de la computadora

  • Escribió fizzbuzz en BASIC en una Apple IIe de 1983
    • Pudo experimentar directamente el proceso manual de editar y ejecutar código, y reconocer a la vez las diferencias y similitudes entre las computadoras de antes y las actuales
  • Fortaleció sus habilidades de Unix/terminal participando en CTF Fridays
    • Resolvió desde la terminal desafíos tipo "war games" como Bandit, reuniendo contraseñas y subiendo de nivel
    • Ahora puede entender qué intenta ejecutar Claude Code en su propia computadora
  • Programó a mano un perceptrón de una sola capa en Vim
    • Al principio fue muy tedioso, pero mejoró gracias a consejos y atajos de teclado aprendidos de otra persona de Recurse
    • Resulta muy útil cuando, durante un trabajo de entrenamiento en una GPU en la nube, hay que hacer una corrección de último momento en un archivo
  • Participó en un workshop de Clojure impartido por alguien con más de 15 años de experiencia
    • Como tenía poca experiencia con lenguajes funcionales, el tema en sí le resultó interesante
    • Tras una introducción breve, trabajaron con mob programming, donde las y los participantes se turnaban para contribuir 1 o 2 minutos a la resolución del problema
  • Participa en presentaciones técnicas semanales de 5 minutos
    • Hubo temas diversos como "Running Rust Code", "GPUs for Dummies", "Typesafe APIs for Type B Personalities" y "Some Useless Agents" (presentación suya)
    • Hasta ahora ha presentado 2 veces (arquitectura simple de agentes y escalado eficiente de herramientas MCP), y esta semana presentará sobre cómo optimizar GPU
  • Solo escuchar sobre los proyectos y carreras de otras personas participantes también amplía su comprensión de qué clase de problemas pueden resolverse con computadoras

Las 6 semanas que quedan

• Después del retiro volverá a trabajar en despliegue en producción de agentes y ejecución de evals con nuevas tecnologías y habilidades
• Le preocupa que las 6 semanas restantes no alcancen para terminar todos los puntos de la lista
• Pero considera que el verdadero valor de RC no está en completar todos los objetivos, sino en dedicar tiempo a programar en sí mismo

[nemorize]

El código del trabajo se lo dejo por completo a los agentes de IA, haciendo que el loop sea lo más largo posible.
Los proyectos personales por hobby los desarrollo yo mismo, sin usar asistentes de IA ni autocompletado con IA (...)

[hhcrux]

Me acordé de un post de humor que vi hace poco
Escribió el código a mano y luego le pidió a la IA que lo mejorara,
y le salió:
Phase 1: eliminar código basura
jajaja

[savvykang]

Apago las funciones de IA de VS Code y uso Claude Code; definitivamente se siente más cómodo.

[loblue]

Me cambié de vim a vscode por la IA,
pero sentí que había perdido la alegría de desarrollar, así que volví a vim.
Uso la IA como asistente, y definitivamente siento que recuperé la alegría de programar.

[overthinker1127]

Más bien, después de usar un agente de IA terminé pasándome a nvim.
Porque me resulta mucho más cómodo ver el código fuente en nvim...

[GN⁺]

Comentarios de Hacker News

• Este semestre les estoy enseñando ensamblador 6502 a estudiantes de 18 años con un Apple II Plus emulado
  Los estudiantes ya habían aprendido Python, estructuras de datos y orientación a objetos en entornos modernos
  Después de unas 10 horas entre clases y práctica, aprendieron registros, instrucciones, modos de direccionamiento, mapas de memoria y rutinas del monitor de Apple, y luego implementamos juntos un programa de dibujo, una pelota rebotando, sprites hechos por ellos mismos e incluso detección de colisiones simple con gráficos de baja resolución 40x40
  Como tarea, les hice crear y presentar juegos sencillos como Snake o Tetris, y luego explicar cómo funcionaban
  Al principio odiaban el editor de líneas, pero pronto empezaron a planear y discutir antes de escribir código
  Era un hábito que siempre intentaba enfatizar en clases anteriores sin mucho éxito, pero al no tener herramientas potentes terminó asentándose de forma natural
  Después, los estudiantes decían que ya tenían el código en la cabeza aunque no lo vieran completo en pantalla
  Al final volverán a herramientas modernas, pero siento que esta experiencia definitivamente tiene mucho valor

  • Lo que he sentido enseñando a programar es que Python es ambiguo como primer lenguaje
    La razón principal es que siempre hay que ser consciente de los tipos, pero Python a veces justo difumina esa parte
    La indentación también a veces es obligatoria y a veces no; para alguien con experiencia puede sentirse tan natural como respirar, pero para principiantes puede ser confuso
  • Yo tomé una clase casi igual hace 9 años, y fue una de las experiencias más útiles de toda mi carrera de CS
    Gracias al entorno de bajo nivel y a las herramientas limitadas, adquirí el hábito de pensar antes de escribir código
    Aún hoy, cuando trabajo en algo greenfield, saco primero una pluma y papel cuadriculado, dibujo candidatos de funciones o clases como un grafo suelto y los conecto con flechas
    Claro, si uno exagera con esto puede convertirse en otra forma de planeación waterfall, así que el equilibrio importa
    Incluso pensar la estructura unas horas antes reduce muchísimo el tiempo real de programación
    Casi nunca el resultado final fue idéntico al diseño en papel, pero el simple proceso de pensar primero en el panorama general mejora la productividad
    Cuando haces scaffolding dentro del editor, enseguida te deslizas hacia la implementación real, pero en papel de todos modos lo tendrás que volver a tipear, así que pude librarme de distracciones como nombres de variables o elección de métodos
    Incluso cuando hice vibe coding algunas veces, este método fue especialmente útil, y gracias a eso pude dar prompts mucho más concretos y enfocados
  • Al principio pensé: ¿por qué hacerlos usar un editor de líneas?, seguro existe algún plugin de VS Code con resaltado de sintaxis
    Pero cambié de opinión al leer la parte donde dicen que el código se les quedó en la cabeza
    También me acordé de que Zed Shaw dijo algo parecido: que el código escrito sin IDE curiosamente se ve mejor
    En una línea similar, yo estudié con libros como "From Nand to Tetris", y me ayudó muchísimo a entender cómo funcionan una computadora, un ensamblador y un compilador
  • Una de las experiencias más impresionantes de mis primeros años como ingeniero fue trabajar con un ingeniero muy senior
    Cuando le daban un problema, no empezaba a teclear de inmediato; primero pensaba, garabateaba un poco en papel e incluso salía a caminar antes de sentarse frente a la computadora
    Y luego casi siempre escribía todo de una sola vez y al final solo compilaba, y de hecho solía funcionar bien
    Incluso los errores de dedo eran raros
    Esa experiencia me hizo sentir con mucha fuerza lo importante que es construir primero en la cabeza el espacio del problema y el programa, y razonar desde ahí
    Así el resultado esperado queda más claro y también puedes notar más rápido cuando pasa algo inesperado
  • Siempre fue una batalla difícil cada vez que intenté incluir una clase de lenguaje ensamblador en la licenciatura
    Desde arriba solían eliminar la materia diciendo que era demasiado difícil y que ya nadie la usaba
    Aun así, fui metiendo pedacitos a escondidas en otras clases como programación de sistemas, lenguajes de computadora o arquitectura de computadoras
    Cuando yo crecí, ensamblador era parte del plan de estudios y servía para cerrar la brecha entre lenguajes de alto nivel como C/C++ y el hardware
    También ayudaba a entender por qué existen ciertas características de los lenguajes y cómo funcionan realmente muchos de sus componentes
    Sobre todo, como dicen los comentarios de arriba, era excelente para entrenarse a pensar siguiendo la CPU línea por línea
    Muchas veces perdí la pelea por una materia formal, pero al menos espero haber sembrado la semilla en algunos estudiantes
    Creo que cualquiera debería aprender al menos un tipo de ensamblador una vez en la vida

• Ojalá hubiera habido más inversión en el flujo de trabajo de autocompletado con AI
  Era un punto medio bastante bueno
  Incluso eso que ahora llaman la forma antigua, visto de manera más amplia, sigue siendo bastante competitivo frente a los flujos agentic
  Al escribir tú mismo mantienes mucho mejor el conocimiento de la codebase, y el proceso de recordar y verificar activamente también profundiza mucho más la comprensión conceptual

  • Últimamente he disfrutado bastante usar el flujo de agentes al revés
    Yo escribo el código y le dejo al agente el code review
    Así mantengo mi intuición al programar y mi entendimiento de la codebase, mientras que el agente me detecta bugs antes del commit
  • Sentí exactamente lo mismo
    Cursor en sus inicios fue realmente sorprendente, pero después sentí que el autocompletado se quedó casi estancado, e incluso el Cursor más reciente, como otras herramientas, se está inclinando cada vez más hacia el lado agentic
    Espero que cuando los modelos diffusion ganen más impulso, vuelva a revivir ese tipo de flujo cercano al autocompletado
    El modelo Mercury de Inception Labs responde casi al instante, así que todavía se siente un poco mágico
    Lo malo es que todavía le falta el nivel de sofisticación e integración profunda con el editor que tiene Cursor
    Y además, la línea diffusion se ve ideal para uso local, pero también me parece una lástima que casi no existan modelos open-weight relevantes
  • Mi experiencia también fue parecida
    Cuando yo mismo escribo el glue code aburrido, se me forma en la cabeza el mapa del proyecto
    En cambio, si un agente genera demasiada estructura, puede que funcione en el momento, pero una semana después, cuando quieres hacer un cambio pequeño, primero tienes que ponerte a buscar dónde dejó cada cosa
  • A mí el autocompletado con AI no me gustó mucho
    Había una razón por la que todos se cambiaron tan rápido a otra cosa: al final no era una interfaz útil
  • Entiendo la lógica de programar manualmente, pero para mí se siente como cruzar un continente en auto en lugar de ir en avión
    Una vez que pruebas el avión, de verdad cuesta mucho regresar

• Este título me pareció uno de los títulos más deprimentes que he visto aquí

  • Me dio risa que este comentario también pueda leerse al revés
    Puede querer decir que deprime que programar a mano ya sea algo tan extraño como para escribir un blog post sobre ello, o lo contrario, que un maximalista de AI esté burlándose de que un humano programe
    Viendo el historial del autor, parece que la primera interpretación es la correcta
  • Me hizo pensar si ahora decir escribo Python a mano ya equivale a decir que lo escribes sin LLM
    Como cuando wild swimming se volvió una frase de moda; se siente como si hubiéramos llegado demasiado lejos
    Ya parece una situación de jumping the shark
  • Yo pensaba que Hacker News era un lugar para compartir ideas y discutir con otras personas, pero al ver reacciones así, también me dio la impresión de que se estaba pareciendo a la caja de comentarios de Facebook
    Aun así, me pareció una contribución realmente impresionante
  • Yo también entré al principio para confirmar si era una broma
    Después de verlo, la verdad me pareció ridículo
  • Siento que esto es apenas el comienzo
    Ya casi me imagino, medio en broma, un mundo donde te manden al psiquiátrico por hablar de programar a mano

• Pasé mis primeros años de carrera escribiendo principalmente código Perl en un Solaris sobre SPARC usando vi, y ni siquiera vim, sino vi
  El Perl Cookbook de O’Reilly era casi mi única guía, no había muchos foros en internet y los buscadores eran muy primitivos, así que cuando te atorabas era mucho más difícil conseguir ayuda
  A cambio, ese entorno hizo que aprendiera muy a fondo la sintaxis de Perl, las herramientas de terminal y sobre todo las teclas de vi
  No había resaltado de sintaxis ni IntelliSense, y quizá por eso mismo se me quedó más grabado
  Viéndolo en retrospectiva, en ese tiempo había muchas menos distracciones y ruido
  Claro, también puede ser porque al inicio de la carrera las expectativas eran más bajas, pero siento que ahora todo se volvió excesivamente estratificado y complejo

  • En mi caso el punto de partida fue GW-BASIC, y casi ni existían editores en el sentido actual
    Era una experiencia bastante pura, con recompensa inmediata, desarrollo rápido y sin capas innecesarias, y justo eso fue lo que me atrajo a este camino
    Irónicamente, el agentic coding me ha devuelto parte de esa emoción
    Porque ya no tengo que pelear yo mismo con todas las complejidades enterprise, y la conexión entre pensar algo y verlo hecho volvió a sentirse más cercana

• De verdad me sorprende el cambio en la industria
  Hace apenas 2 años esto habría sido algo que casi cualquier desarrollador diría, y ahora alguien que dice que programa a mano ya parece una especie en peligro de extinción

  • Lo que más me preocupa es especialmente perder la memoria muscular
    Mientras más nuevas son las tecnologías y lenguajes con los que he trabajado en este último año, más siento que, por poder producir resultados tan fácilmente, en realidad estoy acumulando deuda de conocimiento dentro de mí
    Me preocupa mucho cómo la siguiente generación de ingenieros de software va a adquirir una comprensión profunda de estas cosas, o si de plano ya no la va a adquirir
  • Para mí, escribir a mano hace 2 años se parece a lo que hoy es programar sin LLM
    Si lo comparas con la generación anterior, sería como programar sin IDE, y de hecho eso también ya era relativamente raro

• Yo apoyo bastante a la AI en general, especialmente GenAI, pero aun así sigo pasando mucho tiempo programando a mano
  Como mucho, dejo activada una ayuda de Copilot
  A veces hago spec-driven development con herramientas como SpecKit + OpenCode, o simplemente hago vibe code
  Pero sigo sin querer renunciar a la responsabilidad de entender el código ni a la capacidad misma de escribirlo yo
  Por eso hace poco también compré varios libros nuevos de LISP y Java, y antes de eso compré uno de Forth
  Al menos por un buen tiempo, quizá para siempre, no pienso dejar de programar por completo

  • Yo veo mi responsabilidad no tanto en revisar personalmente cada línea del código, sino en asegurar que el código cumpla con los requisitos funcionales y no funcionales
    La clave no es la implementación, sino la comprensión del comportamiento
    Esa verificación la hacen pruebas unitarias automatizadas, pruebas de integración y pruebas de carga
    Alguien pensó que era ingenuo de mi parte decir que hice con vibe coding un sitio interno de administración web y que aun sin revisar una sola línea del código cumplía los requisitos de seguridad
    Pero el requisito era que cualquier persona con acceso al sitio pudiera hacer lo que quisiera, el acceso estaba protegido con credenciales de Amazon Cognito y la Lambda que las servía tenía un rol de privilegio mínimo
    Si esas dos invariantes se rompieran, entonces para mí eso ya significaría que Claude descubrió una vulnerabilidad enorme en AWS

• Yo aprovecho la AI al máximo para construir mucho, pero al mismo tiempo siempre dedico tiempo a revisar si el código generado por AI pasa mi umbral de carga cognitiva
  Ese proceso incluye pulir el código y documentarlo, y me he estado ayudando bastante con este ejemplo de AGENTS.md
  Aun así, puedo detectar cuando la cosa empieza a irse en una dirección rara, y en ese momento retomo yo el control
  Y cuando se me acaban los créditos, entonces sí, es realmente mi turno
  Como el código ya está bien ordenado, las abstracciones tienen sentido y los comentarios ayudan, es fácil seguir desde ahí con programación humana orgánica
  Ahora incluso, cuando me estoy acercando al límite, le pido a la AI que me deje preparado el escenario
  Antes, cuando se me acababan los créditos, me dejaba código que requería estudiar para entenderlo y eso me frustraba; ahora más bien hasta espero con ganas la siguiente brain time hand-out
  Puede sonar raro, pero para mí esto también se siente como una forma de trabajo en equipo
  Podría pagar un plan más caro, pero quiero seguir manteniendo mi cerebro activo

  • Me pareció interesante el principio citado de no abusar de DRY
    Estoy de acuerdo con el principio, pero al menos Claude tiende a duplicar lógica con demasiada frecuencia, así que siento que hay que empujarlo en la dirección contraria
  • A mí me cuesta sentirlo como trabajo en equipo
    Cuando un LLM escribe código por mí, ese código se me vuelve casi una caja negra intocable
    Si funciona lo uso, pero no confío en él, y si se rompe solo me desespera
    Al final, la forma que me funciona es que yo siempre lleve el volante, y que el LLM haga de asistente: responda preguntas, ayude a hacer brainstorming y me ayude a expresar en la sintaxis de un lenguaje conceptos que ya entendí
    De hecho, más que entender conceptos, siempre me ha costado un poco traducirlos a sintaxis
  • Gracias por compartirlo
    Yo también he estado pensando en una manera de delegar algunas cosas al agente pero dejarme otras deliberadamente para seguir usando el cerebro
    Quizá debería intentar hacer algún skill o hook para Claude Code

• Poder pasar 3 meses en un viaje de aprendizaje profundo y autodirigido realmente suena increíble
  Creo que este tipo de tecnología profunda tendrá valor también a largo plazo, y todavía no estoy seguro de que este cambio sea exactamente el mismo tipo de abstracción que pasar de ensamblador a C
  Hoy en día la mayor parte de mi código la genera un LLM, y al final del día la verdad casi no siento disfrute, logro ni satisfacción
  Pero al mismo tiempo también me di cuenta de que la parte que realmente disfrutaba de programar era quizá solo el 5~10%, y que todo lo demás eran tareas aburridas y semi mecánicas que sostenían ese núcleo interesante
  Si lo ves desde toda la historia humana, nuestra época de trabajar con computadoras es un instante brevísimo, y me pregunto cómo se verá dentro de 100 años la era de programar a mano
  Tal vez quede solo como una nota al pie, o quizá la metan en el mismo saco que todas las épocas anteriores a que las máquinas se automatizaran solas

  • Creo que el cambio actual podría parecerse a la transición de ensamblador a lenguajes compilados del pasado
    Antes se escribía directamente en ensamblador, pero luego se pasó a lenguajes compilados como C, y ensamblador quedó como una habilidad útil pero de nicho
    Así como hoy delegamos el código al compilador y casi nunca vemos su salida interna, puede que en el futuro la mayoría del desarrollo se mueva a una capa de abstracción con LLM
    Las habilidades clave también podrían desplazarse hacia escribir buenos prompts, manejar la ventana de contexto y operar agentes y memoria
    Algunos desarrolladores todavía podrán leer el código generado por LLM y encontrar problemas, pero muchos quizá ya no
    Yo también tengo sentimientos encontrados
    Desde la llegada de ChatGPT y hasta hace unos meses, fui bastante escéptico con la programación con LLM, y aunque salieran nuevos modelos, todos me parecían variaciones del mismo output mediocre y de baja calidad
    Pero últimamente da la impresión de que los modelos cruzaron cierto umbral, y aunque todavía uso Claude con cuidado, sí me ha ayudado de verdad a reducir mucho el tiempo para implementar funciones o a encontrar dónde está un bug solo viendo logs
    Todavía no estoy de acuerdo con exageraciones del tipo programar ya está resuelto, pero sí siento que estamos viendo uno de los cambios más grandes desde la adopción de los lenguajes de alto nivel

• Yo empecé a usar Zed como una especie de punto medio
  Hacia adelante pienso usar más la AI no tanto para implementar, sino para planear y sugerir pasos
  Últimamente incluso se ve a gente no técnica empezando a crear apps con Claude, y viendo tendencias como Openclaw y toda esta obsesión con los agentes, no me parece práctico seguir por el camino de sobreinvertirse en AI
  En otras áreas de mi vida siempre me he fijado en los detalles internos y me han valorado por ensuciarme las manos para resolver problemas nuevos directamente
  Me da curiosidad cómo se va a adaptar el mercado a futuro y cómo la gente va a transmitir y demostrar esta capacidad para manejar matices

• Vi en el sitio de Recurse Center la frase “no hay profesores ni currículo fijo, y solo se pide dedicación de tiempo completo durante el retiro”, y me dio curiosidad
  Quería saber cómo suele participar en este tipo de retiro de programación alguien que trabaja de tiempo completo
  También me preguntaba si es un programa pensado sobre todo para gente que está entrando a la industria o que está en un periodo entre empleos
  El texto en sí hablaba de lo que había hecho en el retiro, pero a mí más bien me dieron ganas de ir personalmente

  • Respondiendo como cofundador de Recurse Center: la mayoría participa entre trabajos
    Es común que la gente renuncie a propósito para ir a RC, o que aplique después de perder el empleo
    También hay muchos que aprovechan un sabático formal, un garden leave o las vacaciones de verano de estudiantes universitarios y de posgrado
    También vienen bastantes freelancers, contratistas independientes y personas retiradas
    Hay quienes llegan para entrar a la industria, pero muchos participantes ya han trabajado como programadores
    Las edades van desde los 12 años hasta principios de los 70, aunque la distribución principal está entre los 20 y los 40 y tantos
  • Sí, por lo general van en un periodo entre cambios de trabajo
    Puedes ver más detalles sobre los participantes en la página introductoria de Recurse Center
    O, si no, de forma realista necesitas poder tomar algo como un sabático de 6 semanas con posibilidad de volver a tu empleo actual