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El debate sobre si los EMs deben programar es una falsa dicotomía. El modelo builder-manager — programar para entender, no para entregar — es el tercer camino que sobrevive al aplanamiento por IA, gana la confianza del equipo y crea apalancamiento organizacional.
Los agentes de IA son excelentes generando codigo nuevo pero catastroficamente malos en mantenimiento a largo plazo. Los probe en codebases reales — esto es lo que realmente se rompe, por que, y las barreras de ingenieria que los hacen utilizables.
MCP es el protocolo que conecta agentes de IA con el mundo real, pero la mayoria de tutoriales se quedan en hello world. Asi es como construir servidores MCP que sobrevivan produccion — con auth, manejo de errores, observabilidad, y los patrones que me hubiera gustado tener cuando empece.
Necesitaba que mi asistente de IA respondiera preguntas de arquitectura, pero cada herramienta de codigo que probe entendia archivos individuales y fallaba en el panorama general. Asi que construi un sistema que genera automaticamente documentos de arquitectura completos a partir de repositorios de codigo usando extraccion hibrida de AST y sintesis con LLM. Aqui explico como funciona y lo que aprendi.
Lance un pipeline RAG ingenuo y lo di por terminado. Aqui esta lo que realmente se rompio en produccion, y la arquitectura multi-etapa que llevo la precision de retrieval del 58% al 91%.
Los asistentes de codigo con IA son poderosos, pero usarlos sin estructura lleva a codigo inmantenible, habilidades erosionadas y equipos disfuncionales. Aqui te explico como usar la IA de forma deliberada.