¿CON QUÉ IA?

Caso de usoProgramación

Organizar agentes de programación como un equipo médico

Durante cinco meses, Cockroach Labs trató los fallos como pacientes y organizó agentes como un equipo de hospital para diagnosticarlos y corregirlos.

ParaprogramarLo contó cockroachlabs.comDificultad avanzada

A quién le sirve. Equipos de desarrollo con muchas incidencias pendientes que quieren probar una cadena de agentes con roles y revisores distintos.

Qué hicieron

Cockroach Labs montó una cadena en GitHub Actions donde las etiquetas de una incidencia activan agentes con un papel concreto. Un residente reproduce el fallo y publica un plan de tratamiento, y un jefe de revisión distinto lo aprueba o rechaza antes de escribir código. Las incidencias grandes se dividen en subincidencias de menos de 1.000 líneas. Una enfermera de alta audita la revisión antes de fusionar y las personas se ocupan de las escaladas.

Cómo salió

En cinco meses se fusionaron 1.238 pull requests y más de un millón de líneas de código, con 7 reversiones. Una función de migración a Db2 se entregó en menos de dos días. Los revisores a veces se atascaban con arreglos triviales y los agentes abrieron cerca de la mitad de las incidencias.

Conviene saber

Gastó unos 135.000 $ en tokens de Claude, unos 84 $ por incidencia. Algunas incidencias llegaron a 9 u 11 rondas de rehacer antes de añadir un cortacircuitos.

Qué necesitas

  • Un repositorio en GitHub, donde se guarda el código, con GitHub Actions, su sistema de tareas automáticas, y pruebas automáticas
  • Un agente de programación, como Claude Code
  • Una lista de incidencias bien descritas
  • Presupuesto para el uso de la IA, que en un proyecto grande puede ser muy alto
  • Personas que revisen y atiendan lo que el sistema no resuelva

Cómo hacerlo tú, paso a paso

  1. Define los roles como en un hospital: quien reproduce el fallo, quien aprueba el plan, quien escribe la corrección, quien la revisa y quien audita antes de fusionar.
  2. Crea etiquetas en tus incidencias que activen cada paso.
  3. Monta un flujo en GitHub Actions que lance a cada agente cuando una incidencia recibe su etiqueta.
  4. Haz que el primer agente reproduzca el fallo y publique un plan. Otro agente distinto debe aprobarlo o rechazarlo antes de que se escriba código.
  5. Divide las incidencias grandes en subincidencias pequeñas, de menos de mil líneas.
  6. Añade un tope de rondas de rehacer: si un agente da vueltas sin avanzar, el caso pasa a una persona. Empieza con una lista pequeña de fallos y exige aprobación antes de guardar o subir cambios.
Pruébalo con tu IA
Trata los fallos de este repositorio como pacientes de un hospital. Para cada fallo de [lista de incidencias o archivo], haz que un agente lo clasifique y lo reproduzca, otro diagnostique la causa de fondo y otro escriba una corrección con su prueba, y que un revisor distinto compruebe la corrección. Termina con una tabla resumen de cada fallo, su diagnóstico, la corrección y el estado de la prueba, y párate a pedir mi aprobación antes de guardar o subir cambios.

Consejos

  • Pon el tope de rondas desde el primer día. En el caso, algunas incidencias dieron muchas vueltas antes de añadirlo.
  • Que revise un agente distinto del que escribió la corrección. Aun así, los revisores a veces se atascan con arreglos triviales.
  • Calcula el coste por incidencia desde el principio y compáralo con lo que costaría arreglarla a mano.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta algo así?

En el caso salió caro, porque era un proyecto grande con muchas incidencias. En uno pequeño bajará, pero mide el coste por incidencia desde la primera semana.

¿Funciona sin un equipo grande?

La idea de separar roles, de modo que quien arregla no sea quien revisa, vale para cualquier tamaño. Montar la cadena en GitHub Actions ya requiere soltura técnica.

Fuentes

En el directorio desde el 10 de octubre de 2026.

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