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¡Hola DevExpert!

El jueves por la noche me quedé despierto esperando el despliegue de GPT-5.6 y acabé improvisando un directo en X para probar los tres nuevos modelos (Sol, Terra y Luna) en vivo. Las primeras sensaciones han sido muy buenas, sobre todo a nivel visual y en la redacción de textos, aunque todavía es pronto para sacar conclusiones definitivas en desarrollo de software.

Aquí tienes el resumen de lo que he estado probando esta semana:

TL;DR


El tema de la semana: GPT-5.6 y el coste de iterar

El lanzamiento de GPT-5.6 nos ha dejado tres nuevos modelos (Sol, Terra y Luna) que sobre el papel prometen bastante. En el directo improvisado del jueves pude trastear un poco y, al menos a nivel estético, los tres se ven un paso por delante de GPT-5.5. Sol, en concreto, me pareció espectacular en diseño de interfaces y en la forma en que estructura los textos, esquivando algunos de los vicios típicos que arrastraba la versión anterior.

Para probarlo en código, le pedí a GPT-5.6 Sol High que me programara un juego tipo OutRun en HTML/JavaScript. El primer intento falló: las teclas no respondían bien, las curvas no tenían sentido y las colisiones no funcionaban. Sin embargo, en el segundo prompt, describiéndole detalladamente los fallos, me devolvió una versión perfectamente jugable.

No es que el juego sea una obra de arte en sí mismo, pero la reflexión aquí es de coste y fricción: si puedes conseguir componentes interactivos y funcionales con solo dos prompts desatendidos, crear pequeñas herramientas y prototipos interactivos pasa a ser ridículamente barato.


El vídeo de la semana: Loop Engineering real (sin fuegos artificiales)

Se habla mucho de los flujos de "Loop Engineering" (agentes que iteran en bucle sobre el código hasta que compila o pasa los tests) como si fuesen una solución mágica. En mi último vídeo de YouTube he querido bajar este concepto a la tierra con un caso de uso real en local usando Codex.

Monté un flujo de agentes donde un hilo Manager gestiona hilos "worker" mediante Git Worktrees y un revisor automatizado de Pull Requests que corre cada 5 minutos.

Si has intentado hacer algo parecido en producción, sabrás que el camino no es de rosas. Los límites de contexto, los conflictos de merge al mezclar ramas y los agentes rompiendo código son el día a día. Loop Engineering no es una recomendación universal: consume una cantidad de tokens enorme, requiere infraestructura local robusta y no siempre compensa el esfuerzo. Su verdadero valor está en el aislamiento, el uso de checkpoints para poder volver atrás cuando el agente se pierde, y la verificación automatizada para que el humano solo intervenga en el último paso.


Lo que ha pasado esta semana


Lecturas recomendadas


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Si quieres aprender a integrar de verdad estas herramientas en tu día a día como desarrollador, sin perderte en el hype y centrándote en lo que aporta valor real, te sugiero echar un vistazo a la próxima edición de AI Expert.

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Un abrazo,

Antonio.