Menos es mejor, en general

(jakub.kr)

10 puntos por GN⁺ 5 시간 전 | Aún no hay comentarios. | Compartir por WhatsApp

En una época en la que se puede crear cualquier cosa rápidamente con IA, aumentar la cantidad no lleva a mejores resultados; solo los productos creados con intención y extremo cuidado sobreviven a largo plazo
El núcleo de un producto sobresaliente es la simplicidad y la claridad, que reducen la carga cognitiva del cerebro y hacen que la experiencia sea menos abrumadora
La IA hace que sea mucho más fácil agregar algo que quitarlo, pero quitar requiere un juicio deliberado que considere todas las implicaciones
Como en el caso de las animaciones de menús contextuales, una interfaz con más movimiento no siempre es mejor, y la comprensión del contexto de uso determina qué no incluir
A medida que las herramientas se vuelven más poderosas, aumenta el valor de la comprensión, el juicio y el gusto, y saber qué no construir se convierte en la capacidad más importante

Cantidad y calidad en la era de la IA

Con IA, cualquier idea, nueva funcionalidad o animación puede implementarse con apenas unos prompts, y trabajos que antes tomaban horas, días o semanas se reducen a minutos
Más personas pueden crear más cosas con mayor rapidez, pero que se produzca más no significa que se produzca algo mejor
Al pasar de un buen producto a un producto excelente, la diferencia se puede sentir; por lo general, no proviene de un solo elemento, sino de la acumulación de pequeñas decisiones y detalles que crean una gran experiencia

Los humanos preferimos lo simple y predecible, porque el cerebro es una especie de máquina de ahorro de energía
- La simplicidad reduce la carga cognitiva innecesaria, facilita el procesamiento y hace que la experiencia sea menos abrumadora
Según el concepto psicológico de fluidez de procesamiento (processing fluency), cuanto más fácil es procesar algo, más familiar, agradable y confiable se siente
A través de una cita de Jony Ive, se explica que la simplicidad no consiste solo en eliminar el desorden, sino en dejar solo lo esencial a partir de una comprensión profunda

La IA hace que agregar sea más fácil que nunca, y con agentes es posible añadir algo casi con los ojos cerrados y esperar que salga bien
En cambio, al quitar algo hay que ser deliberado y considerar hasta el final todas sus implicaciones
Se puede dejar corriendo un agente sin detenerlo y generar millones de líneas de código, pero no hay garantía de que el resultado sea bueno

Animar algo y animarlo bien son problemas completamente distintos; las variantes de animación del ejemplo se ven bien, pero en la práctica no tienen sentido
En la comparación de menús contextuales, uno de los lados se mueve tanto al abrirse como al cerrarse, e incluso anima el cambio de background-color al hacer hover sobre los elementos, mientras que el otro no
Si se entiende que es una acción que se usa cientos o miles de veces al día, como el menú de clic derecho de macOS, queda claro que animar tanto la entrada como la salida no es una buena decisión
- Si se abre 200 veces al día y la animación dura 300ms, se terminaría dedicando cerca de 1 minuto al día, y más de 6 horas al año, a mirar cómo se reproducen animaciones, lo que resulta interruptivo y molesto
Cuando se entiende qué problema se está resolviendo y cómo lo usa la gente, no animar se vuelve una decisión obvia
Los agentes son excelentes ejecutando, pero aún no tienen plenamente comprensión y juicio; precisamente eso es lo que hace que un producto sea excelente

Ahora que cualquiera puede escribir mucho código, se terminó la época en la que la calidad del resultado de un ingeniero se determinaba por la cantidad de código
En Interfere se valoran los pull requests que logran lo necesario con la menor cantidad de código posible
La capacidad de revisar código, distinguir el buen código del malo y pensar críticamente se está volviendo más importante que la capacidad de escribir código, y al mismo tiempo más escasa
- Si se pasa directamente a construir sin suficiente conocimiento ni comprensión, es difícil juzgar si el resultado de un agente es bueno o malo, y por lo tanto cuesta guiarlo en la dirección correcta

Para mantener estándares de alta calidad y compartir principios que tanto agentes como personas puedan seguir, se creó una skill propia /codebase-standards
Se usa junto con el comando /interfere-review, que revisa el código según esos estándares, para codificar la comprensión y el juicio en una forma que puedan aprovechar tanto los miembros del equipo como los agentes

No tercerizar el pensamiento en el agente
No asumir por defecto que lo que escribió el agente es correcto; tratarlo de forma crítica
Ser capaz de explicar, al menos de manera general, qué hace cada línea que agregó el agente
Pensar si todo lo que se agrega mejora el resultado final
El agente es una extensión de uno mismo; cuanto mejor se sea en una tarea, mejor será también el agente en ella
Usar skills, comandos y MCP para dar la mayor cantidad posible de contexto y dejar claro el enfoque deseado
Si hay algo que no se entiende, pedirle a la IA que lo explique: es una de las herramientas de aprendizaje más poderosas

La IA hace que sea más fácil que nunca agregar más funcionalidades, código y animaciones, pero también hace fácil construir cosas que no hacía falta construir
La pregunta ahora no es si se puede construir, sino qué y cómo se debería construir
A medida que las herramientas se vuelven más poderosas, aumenta el valor de la comprensión, el juicio y el gusto (taste); la comprensión del producto, los usuarios y el problema, así como la perspectiva y la visión, siguen siendo responsabilidad de las personas
La simplicidad no surge por accidente; nace de una comprensión profunda de qué quitar, qué dejar tal cual y qué directamente no construir
Cada vez que se agrega un elemento, una animación o una funcionalidad, hay que cuestionar críticamente por qué se agrega y si mejora el resultado final; en la era de la IA, saber qué no construir puede ser la capacidad más importante