Me molesté tanto con los asistentes de codificación de IA que construí el mío propio y cambió la forma en que colaboro con el código. Nada más frustrante que pedirle a una IA que implemente una función y que, en lugar de aplicarla, te muestre un diff y espere aprobación por cada coma. Es básicamente cuidar a un cachorro que trae su juguete buscando validación constante. Yo quería otra cosa: que hiciera el trabajo y que yo pudiera arreglarlo si fallaba.

La idea central fue lo que llamo flujo optimista. La IA escribe directamente en los archivos, pero antes de que toque nada se crea una instantánea perfecta. Piensa en una biblioteca de libros raros que fotografía cada página antes de prestarla. Esa snapshot guarda el contenido anterior, la marca temporal y el prompt que provocó el cambio, de modo que cualquier modificación es completamente reversible al instante.

Este enfoque exige una funcionalidad esencial: un deshacer perfecto y rápido. Ni Git lento y manual, ni Ctrl+Z limitado a editores. Un respaldo automático y transparente que se ejecuta antes de cualquier escritura. Ese respaldo no es solo una copia, es una cápsula de tiempo que permite el ciclo intentar fallar deshacer con la velocidad que exige el desarrollo moderno de software a medida.

Para que la experiencia fuera realmente fluida desarrollé dos comandos mínimos y poderosos: diff y restore. El comando diff muestra al instante un diff coloreado en la terminal comparando el archivo vivo con la snapshot reciente, evitando cambios de contexto y fricción. Si el resultado no te convence, restore deja el archivo exactamente como estaba en un solo paso. Esa simplicidad es la que convierte el riesgo en experimentación segura.

En la práctica esto se siente liberador. Imagina un módulo calculadora con add(a, b) que funciona y tiene tests verdes. Pides a la IA que lo acepte una lista de números y la IA lo modifica. Si las pruebas fallan porque el código cambió de firma, tecleas restore y en segundos vuelves al estado anterior con los tests verdes otra vez. El coste de una mala sugerencia cae casi a cero y puedes iterar agresivamente sin miedo a romper el repositorio.

La arquitectura inicial usa copias de archivos para máxima compatibilidad y cero configuración, el sedán fiable. Pero también estamos integrando un motor basado en Git para quienes ya usan control de versiones: al hacer snapshot se puede usar git stash push con un mensaje que documenta el prompt, diff contra el stash y restore con git stash pop. Esto añade eficiencia y permite aprovechar herramientas que ya conoces, como paneles de control en editores o utilidades git.

Y hay más potencia: gracias a Git se puede implementar aceptación parcial de cambios, hunk por hunk, con git checkout -p stash@{0} . Eso permite aceptar solo partes de una sugerencia de la IA, combinando velocidad con control quirúrgico sobre refactors o renombrados, algo especialmente útil en proyectos complejos y en desarrollos de aplicaciones a medida.

El flujo optimista cambia la mentalidad de colaboración con IA de Prompt luego Revisar luego Aprobar a Prompt luego Aplicar luego Testear o Deshacer si hace falta. La aprobación previa desaparece, la IA actúa como colaborador responsable y tú recuperas la libertad para experimentar y mover rápido. Menos babysitting, más flujo de trabajo real.

Aye Chat, la herramienta que inspiró este enfoque, es un workspace de terminal open source que trae la potencia de la IA directamente al flujo de trabajo en línea de comandos. Edita archivos, ejecuta comandos y conversa con tu base de código sin salir de la terminal.

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