¿CON QUÉ IA?A quién le sirve. Programadores que quieren ver cómo se puede pedir a un agente de código que construya otro agente de código a partir de una especificación y de pruebas.
Qué hicieron
Willison empezó un repositorio a partir de la plantilla de su librería de Python y le dio dos instrucciones a Claude Code para web. La primera escribió un archivo spec.md para un agente al estilo de Claude Code sobre la versión alfa de LLM. La segunda le pidió construir el agente con desarrollo guiado por pruebas (red/green TDD) en cambios con sentido, con documentación y probándolo a mano con la clave de OpenAI de su entorno.
Cómo salió
Lo publicó como versión alfa en PyPI y dijo que estaba bastante bien para un primer intento. Añadió herramientas de archivos y comandos y una API de Python que no se había pedido. Una demostración con GPT-5.5 creó una aplicación de reloj con arte ASCII.
Conviene saber
La demostración usó la opción --yolo, que se salta las aprobaciones. El README también muestra patrones --allow, como pytest*, como alternativa más acotada.
Qué necesitas
- Claude Code (versión web o de escritorio) con un plan de pago
- Una plantilla de repositorio (una carpeta de código ya preparada) de Python y una librería base para modelos de lenguaje
- Una clave de API (la contraseña con la que un programa usa un servicio) de un modelo de IA para probar el agente
- Conocimientos básicos de Python y de git, el sistema que guarda las versiones del código, para revisar lo que se genera
Cómo hacerlo tú, paso a paso
- Crea un repositorio nuevo a partir de la plantilla de tu librería de Python.
- Pide a Claude Code que escriba primero una especificación (spec.md) de lo que debe hacer el agente: leer archivos, editarlos y ejecutar comandos.
- Revisa la especificación y corrígela.
- Pide que construya el agente con desarrollo guiado por pruebas, que consiste en escribir primero una prueba que falla y después el código que la pasa, en cambios pequeños con sentido.
- Exige con el prompt de esta ficha una confirmación antes de cualquier comando que escriba o borre.
- Haz que pruebe el agente con una tarea pequeña en una carpeta de pruebas y que te enseñe la transcripción.
- Revisa el código, ejecuta las pruebas y, si todo va bien, publícalo como versión alfa.
Usando [librería de Python para modelos de lenguaje, por ejemplo llm de Simon Willison] como base, construye un agente de programación para la terminal que pueda leer archivos, editarlos y ejecutar comandos en el directorio actual. Hazlo en un único script con un README claro y una confirmación antes de cualquier comando que escriba o borre. Habrás terminado cuando lo ejecutes con una tarea de demostración pequeña en [carpeta de pruebas] y me enseñes la transcripción.
Consejos
- Evita la opción --yolo, que se salta las aprobaciones. Usa patrones acotados, como --allow pytest*.
- Revisa lo que no pediste: el modelo añadió una API de Python que nadie había solicitado.
- Prueba siempre en una carpeta aparte.
Preguntas frecuentes
¿Hace falta ser programador?
Sí, al menos para revisar el código y las pruebas. Si no lo eres, el valor del caso está en el método: especificación primero, pruebas después y revisión humana.
¿Es seguro dejarlo ejecutar comandos?
Solo con confirmación o con una lista acotada de comandos permitidos. La opción --yolo se salta todas las aprobaciones y solo tiene sentido en un entorno de pruebas aislado.
Fuentes
La conversación en Bluesky, 2 de julio de 2026 ↗En el directorio desde el 3 de octubre de 2026.
tidydesign en Substack
Hacker News