Principalmente dicen que usan Claude para crear varios agentes y configurar flujos de trabajo para automatizar todo: diseño, desarrollo y pruebas. Hay muchos artículos sobre ese tipo de método, pero me da curiosidad cómo funciona realmente en la práctica. También hay muchos textos sobre usar distintos modelos para diseño, desarrollo, pruebas, etc., y sobre qué modelo es más adecuado para cada tarea.
Actualmente uso algo llamado Cursor, y para todas las tareas mencionadas el modelo lo configura automáticamente y hace todo con esa sola herramienta, pero aun así tengo que estar observando continuamente, conversando y marcando la dirección. Me pregunto si, usando Claude de la manera mencionada arriba, eso sí se vuelve completamente automático. Por mi experiencia, mientras más grande es el proyecto, si no le sigues dando dirección termina yéndose por otro lado o quedando insuficiente. ¿Hay artículos o videos que expliquen en detalle métodos de "automatización total"? Cuando veo ese tipo de artículos o videos, no encuentro métodos lo bastante detallados como para seguirlos.
4 comentarios
Creo que una estrategia más realista es descomponer el trabajo y definir quién se encarga de cada tarea, en lugar de buscar una automatización total de punta a punta. Por ejemplo, se puede dejar al LLM el reconocimiento de patrones, la extracción de significado y la conexión con conocimiento general, mientras que la persona se encarga de asignar significado, añadir contexto y tomar decisiones. Si aplicamos este ejemplo al desarrollo, se puede delegar al LLM la generación de código repetitivo o la redacción de casos de prueba, mientras que las decisiones de arquitectura y el modelado del dominio quedan en manos de la persona. Entonces, el problema se reduce a hasta qué punto se pueden automatizar las decisiones, y creo que así le será más fácil encontrar casos concretos un poco más específicos.
Gracias por la respuesta. Como mencioné en la publicación original, esos textos me llamaron la atención, pero como no hablaban de métodos concretos, me preguntaba si había alguna documentación o información bien conocida al respecto.
No sé si sea por la situación económica, pero últimamente hay muchos textos y charlas que hablan como si los agentes de IA pudieran resolverlo todo; sin embargo, en la práctica todavía es difícil lograr que la IA haga todo por sí sola al 100%. Según el campo, yo diría que como máximo llega a un 70-80%, y para superar eso considero indispensable contar con un experto en el área.
Todavía no he visto textos o videos que expliquen una metodología de “automatización total”, pero parece que ya se están dando debates y experimentos relacionados a nivel local.
¡Creo que los artículos de abajo pueden darle una pista sobre su pregunta al autor!
https://anthropic.com/engineering/…
https://openai.com/ko-KR/index/harness-engineering/
https://github.com/karpathy/autoresearch
https://www.minimax.io/news/minimax-m27-en