¡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
- Probando GPT-5.6: Mis primeras impresiones en directo de los nuevos modelos y un experimento rápido creando un clon de OutRun con Sol High.
- Loop Engineering: Cómo montar un flujo real con Codex local usando Git Worktrees y verificación de PRs en mi último vídeo de YouTube.
- Codex como entorno de trabajo: El potencial de los visualizadores integrados en la conversación.
- Seguridad en local: Cómo ocultar las API keys de tus agentes con 1Password.
- Fable vs Codex: La diferencia entre conceptualizar interfaces y la precisión en el cierre fino.
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
- Visualizadores integrados en Codex: He estado trasteando con los nuevos visualizadores de datos dentro de la propia conversación de Codex. Lo probé para hacer un barrido y clasificación de mis emails y el resultado es brutal. La gracia es que el visualizador puede incluir botones que envían nuevos prompts al mismo hilo de chat. Esto es solo la punta del iceberg de cómo Codex está dejando de ser una ventana de chat para convertirse en un entorno de trabajo completo.
- Una skill para enviar artículos al Kindle: Como cada vez me cuesta más leer textos largos en la pantalla del móvil, me he programado una skill en Codex que coge cualquier artículo web, lo limpia, lo convierte a EPUB/HTML y me lo envía directamente al Kindle. Un ejemplo tonto pero muy práctico de cómo Codex te permite crearte tu propio sistema de herramientas a medida.
- Seguridad para tus agentes con 1Password: Si trabajas con agentes locales que leen ficheros de configuración o suben código a repositorios, el riesgo de que se filtre una API key es real. En este hilo explico cómo uso la CLI de 1Password para ocultar secrets. En los ficheros solo vive el identificador de 1Password, y es la CLI la que inyecta la clave en memoria al ejecutar el agente.
- Fable vs Codex en la práctica: Sigo viendo que Fable destaca en la parte creativa y de diseño conceptual, pero a la hora de rematar los detalles finos de la maquetación y la lógica, Codex sigue siendo el más fiable para mí. De hecho, esta semana enseñé una app hecha en dos días usando una mezcla de Fable, GPT-Image y GPT-5.5. Fable propuso un sistema de sincronización matemática para la UI que yo difícilmente me habría puesto a picar a mano de esa forma, lo que demuestra que estas herramientas creativas son un complemento brutal cuando se usan en la fase correcta.
Lecturas recomendadas
- Librería de Skills para agentes: Adam Holter ha compartido un recopilatorio con skills listas para usar en tus flujos de agentes. Muy útil para entender cómo paquetizar comportamientos repetibles.
- Hacer legibles los logs del servidor para tus agentes: Un truco muy limpio de Matt Pocock. Consiste en configurar tu servidor de desarrollo para que escriba los logs en un fichero local y apuntar a este en tu
AGENTS.md. Así, el agente puede leer los errores directamente sin tener que controlar la consola. - Fable para definir, Codex para ejecutar: Theo explica su flujo de trabajo combinando ambas herramientas. Usa Fable para el diseño conceptual y especificar lo que quiere, y Codex para la ejecución fina y el computer use.
Próxima edición de AI Expert
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.
