Cómo dar instrucciones a un agente de programación con IA: plantilla práctica

Una buena instrucción para un agente de código describe el comportamiento deseado, el contexto del proyecto, las restricciones y la forma de comprobar que el trabajo está terminado. El agente debe comprender qué cambiar y por qué, sin adivinar decisiones importantes de producto. Un encargo claro también facilita que tú revises el resultado.

No necesitas especificar cada detalle de implementación. Concéntrate en comportamientos observables y aporta los datos técnicos que realmente conoces. Presenta las incertidumbres como preguntas, en lugar de completarlas con supuestos que parezcan confirmados.

Empieza por un resultado

Considera una aplicación de citas. «Mejora la página de reservas» deja el objetivo abierto. Una petición más útil sería: «Permite elegir una hora disponible y recibir una confirmación, evitando que dos personas reserven el mismo espacio».

Explica la razón del cambio. Quizá ahora los visitantes envían una solicitud de texto y el equipo coordina los horarios manualmente. Ese contexto ayuda a valorar opciones, pero el comportamiento esperado debe seguir siendo explícito. Una descripción empresarial extensa no sustituye una tarea clara.

Proporciona el contexto relevante

Identifica el repositorio, la ruta o componente, el modelo de datos y los comandos para ejecutar o comprobar la aplicación. Señala las convenciones e instrucciones existentes. Pide al agente que examine los archivos relevantes antes de proponer modificaciones.

No incluyas credenciales en el encargo ni las guardes en el repositorio. Describe la configuración por el nombre de sus variables y utiliza el proceso normal de gestión de secretos. Si interviene una dependencia o una API externa, pide verificar la documentación oficial actual de la versión utilizada.

Establece alcance y límites

Especifica qué puede afectar el cambio. El ejemplo de reservas podría permitir modificar el recorrido del visitante y conservar la administración del personal y las plantillas de correo. Aclara si incluye cambios de base de datos, migraciones, despliegue o notificaciones externas.

Distingue el trabajo de desarrollo reversible de las acciones con consecuencias operativas. Preparar y probar una migración no implica necesariamente ejecutarla en producción. Los límites claros permiten revisar una propuesta concreta, sus efectos y la forma de recuperar el estado anterior.

Incluye casos de éxito y de error

Describe una reserva correcta, un correo inválido, un horario que deja de estar disponible y una interrupción de red. Si el sistema permite usuarios simultáneos, solicita una prueba de intentos concurrentes sobre la misma hora. Revisar visualmente un botón no demuestra que se eviten reservas duplicadas.

Pide un informe breve con el comportamiento cambiado, las comprobaciones realizadas y las limitaciones pendientes. Si no pudo ejecutarse una prueba, debe quedar indicado. «Implementado» y «verificado en la aplicación desplegada» son afirmaciones distintas que conviene comunicar con precisión.

Utiliza esta estructura de encargo

• Resultado: qué podrá hacer el usuario y por qué importa.
• Contexto: archivos, comportamiento actual, datos y convenciones del proyecto.
• Alcance: cambios incluidos y límites explícitos.
• Aceptación: funcionamiento normal, gestión de errores y ejemplos que comprobar.
• Entrega: modificaciones revisables, evidencia de pruebas, configuración y expectativas de despliegue.

Para una tarea grande, solicita una secuencia de cambios pequeños y revisa cada paso completado. Conserva el historial de versiones y evita añadir mejoras ajenas mientras el comportamiento principal siga sin comprobarse. Tu responsabilidad es mantener claros el resultado y la evidencia; la colaboración con el agente mejora cuando ese acuerdo de trabajo está expresado desde el principio.

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Conecta este ejercicio con Construir con agentes de código. Para profundizar en sus fundamentos, explora el libro Trabajando con agentes de codificación de AI y la Academia BUILD. Elige una tarea de tu trabajo, conserva lo que produzcas y utiliza las preguntas del artículo para revisar tus decisiones mientras avanzas.

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