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Mejorar la experiencia de code review usando IA (Claude)
- Abordar por separado los problemas funcionales y los emocionales
- Delegar a la IA la resolución de los problemas funcionales
- Permite enfocarse más en los problemas emocionales (comunicación de opiniones, aceptación de feedback, etc.)
- Construir un proceso automatizado de code review usando hooks de pre-commit
- Enviar los cambios a Claude y recibir el contenido de la revisión
- Si es necesario, corregir el código y luego hacer el commit
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Cómo mejorar la precisión de los prompts para Claude
- Estructurar el prompt y proporcionar contexto usando etiquetas XML
- Usar etiquetas para especificar la solicitud, la información de contexto, el formato de respuesta, etc.
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Aumento de productividad y mejor uso del tiempo mediante IA
- Invertir en gestión del equipo y comunicación el tiempo ganado al resolver problemas funcionales
- Enfocarse en resolver problemas emocionales como la motivación del equipo y la gestión de relaciones complejas
2 comentarios
Si la IA da sugerencias de mejora fuera de contexto y eso termina haciendo que se hagan commits, me parece que podría generar el efecto contrario al deseado de reducir los problemas funcionales que se buscaban evitar. En esos casos, ¿cómo habría que responder? Me da curiosidad saber si simplemente hay que aceptarlo como una limitación del LLM y seguir adelante.
Como mencionaste, por ahora es posible que no se obtengan los resultados deseados debido a las limitaciones de los LLM, así que parece que están intentando resolver el problema mediante prompt engineering o fine-tuning, jaja.