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La comunidad de desarrollo de software está en ebullición. El creador de Claude Code, Boris Cherny, ha compartido públicamente su revolucionario workflow, y Silicon Valley no puede dejar de hablar de ello. Lo que comenzó como un simple hilo en X, se ha convertido en un manifiesto para el futuro de la ingeniería de software.

El Puente Contextual: De la Frustración a la Maestría en Automatización

El ritmo de la innovación exige más que nunca. Los programadores se enfrentan a la presión de entregar código de alta calidad, a mayor velocidad, con recursos limitados. El enfoque tradicional, lineal y manual, es el cuello de botella. La corrección de errores, la gestión de versiones y las pruebas repetitivas consumen un tiempo precioso que debería dedicarse a la innovación.

La clave para superar esta limitación no es trabajar más duro, sino más inteligentemente. La automatización, la orquestación de tareas y la delegación inteligente son esenciales. El workflow de Cherny es la prueba viviente de que, al aprovechar las herramientas adecuadas, se puede multiplicar la productividad y liberar el verdadero potencial creativo. Por eso, dominar la automatización es una habilidad innegociable para el desarrollador moderno. Si buscas llevar tus habilidades al siguiente nivel, tal como Cherny ha hecho con Claude Code, entender cómo construir estos sistemas de orquestación es fundamental. Por eso recomiendo un recurso integral para construir tu propio arsenal de automatización: el Curso de n8n de Cero a Experto.

Codificar como un Comandante: Agentes de IA en Paralelo

La revelación más impactante de Cherny es su método no lineal de desarrollo. En lugar de codificar función por función, él actúa como un «comandante de flota», ejecutando cinco instancias de Claude en paralelo en su terminal. Utiliza notificaciones de iTerm2 para gestionar estos flujos de trabajo simultáneos.

Mientras un agente ejecuta pruebas, otro refactoriza o redacta documentación. También gestiona entre 5 y 10 Claudes en claude.ai, utilizando un comando «teleport» para transferir sesiones entre el navegador y su máquina local. Esta estrategia demuestra que una orquestación superior de modelos existentes puede generar ganancias de productividad exponenciales, desafiando la obsesión por las infraestructuras masivas.

El Secreto de Opus 4.5: Menos Errores, Más Velocidad Final

Contrario a la creencia popular de que la velocidad es clave, Cherny usa exclusivamente Opus 4.5, el modelo más «pesado» y lento de Anthropic. Su razonamiento es disruptivo: «Es el mejor modelo de codificación que he usado. Aunque es más grande y lento que Sonnet, requiere menos dirección y es mejor en el uso de herramientas, lo que al final lo hace casi siempre más rápido.»

Esta elección subraya un punto crucial: el verdadero cuello de botella no es la velocidad de generación de tokens, sino el tiempo humano dedicado a corregir errores de la IA. Invertir en un modelo más inteligente desde el principio elimina el «impuesto de corrección» posterior.

CLAUDE.md: Convirtiendo Cada Error en una Lección Permanente

La amnesia de la IA es un desafío común. Para solucionarlo, el equipo de Cherny mantiene un archivo único llamado CLAUDE.md en su repositorio Git. «Cada vez que vemos a Claude hacer algo incorrectamente, lo añadimos a CLAUDE.md para que Claude sepa no hacerlo la próxima vez», explicó.

Esta práctica transforma el codebase en un organismo auto-corrector. Cuando un desarrollador humano revisa y corrige un error, también «enseña» a la IA a no repetirlo. «Cada error se convierte en una regla», comentó Aakash Gupta, analista de producto. Con el tiempo, el agente se vuelve exponencialmente más inteligente.

Comandos Slash y Subagentes: La Automatización de Tareas Repetitivas

El «workflow vainilla» de Cherny, aparentemente simple, está impulsado por una automatización rigurosa de tareas repetitivas. Utiliza comandos slash (atajos personalizados guardados en el repositorio) para ejecutar operaciones complejas con una sola pulsación de tecla. Un ejemplo es /commit-push-pr, que invoca docenas de veces al día, manejando la burocracia del control de versiones de forma autónoma.

Además, despliega «subagentes» —personas de IA especializadas— para fases específicas del ciclo de desarrollo. Un «simplificador de código» limpia la arquitectura, y un «agente de verificación de aplicación» realiza pruebas de extremo a extremo antes de cualquier lanzamiento. La especialización de la IA en tareas tediosas libera al desarrollador para el trabajo de alto nivel.

Los Bucles de Verificación: La Clave para el Código Generado por IA

Si hay una razón principal por la que Claude Code alcanzó rápidamente los mil millones de dólares en ingresos anuales, es el «bucle de verificación». La IA no solo genera texto, sino que también es un probador implacable. «Claude prueba cada cambio que hago en claude.ai/code usando la extensión de Chrome de Claude», reveló Cherny.

Este proceso implica que la IA abre un navegador, prueba la interfaz de usuario e itera hasta que el código funciona y la experiencia de usuario es óptima. Dar a la IA la capacidad de verificar su propio trabajo —mediante automatización del navegador, comandos bash o suites de prueba— mejora la calidad del resultado final en «2-3x». La IA no solo escribe código; prueba que funciona.

El Futuro de la Ingeniería de Software: IA como Sistema Operativo

La reacción al hilo de Cherny sugiere un cambio trascendental en cómo los desarrolladores conciben su profesión. La «codificación con IA» ha pasado de ser una función de autocompletado a un sistema operativo para el trabajo mismo. «Lee esto si ya eres ingeniero… y quieres más poder», sentenció Jeff Tang en X.

Las herramientas para multiplicar la producción humana por cinco ya están disponibles. Solo requieren la voluntad de dejar de ver la IA como un asistente y empezar a tratarla como una fuerza laboral. Los programadores que den este salto mental primero no solo serán más productivos; estarán jugando un juego completamente diferente, mientras el resto sigue tecleando.

Conclusión: Un Cambio de Paradigma Irreversible

El workflow de Boris Cherny no es solo una optimización; es una visión del futuro de la ingeniería de software. Al redefinir la relación entre el desarrollador y la IA, pasamos de una herramienta de asistencia a un «sistema operativo» para la mano de obra inteligente. La productividad que se puede lograr al tratar a la IA como una fuerza de trabajo orquestable es asombrosa.

La invitación está hecha: los programadores que adopten esta mentalidad primero no solo serán más eficientes, sino que estarán operando en una liga completamente distinta. El juego ha cambiado, y el futuro de la programación es ahora un juego de estrategia en tiempo real donde la IA es tu mejor unidad.