Sé honesto desde el principio: no soy un programador de carrera. Estudié algo de programación en la universidad y puedo leer código y entender lo que hace, pero no puedo escribirlo de memoria. No recuerdo sintaxis y no distinguiría entre una Promise y un callback sin buscarlo. Aun así, en pocas semanas entregué un sistema completo dirigido por IA.

Construí una base de datos SQLite con más de 15 tablas, un backend en FastAPI con streaming en tiempo real por WebSocket, un dashboard en React con varias vistas, un sistema de coordinación multiagente con 4 personalidades de IA, una suite de pruebas automatizadas y instaladores multiplataforma para Mac, Linux y Windows. Todo esto lo dirigí con Claude.

El problema que quería resolver era sencillo y cotidiano. Uso Claude Code a diario pero cada sesión empieza desde cero. Pasas horas solucionando un fallo, cierras la terminal y la semana siguiente Claude puede cometer exactamente el mismo error. Claude no tiene memoria persistente y toca reexplicar los detalles del proyecto una y otra vez. ¿Y si Claude pudiera recordar lo que funcionó y lo que no funcionó? Eso es justamente lo que construí.

El proyecto se llama ELF Emergent Learning Framework y actúa como memoria persistente para Claude Code. Registra fracasos y éxitos en una base de datos local e inyecta el historial relevante en el contexto antes de cada tarea. Los patrones que funcionan acumulan confianza y con el tiempo se convierten en reglas preferentes que Claude sigue automáticamente. No hay magia, es toma de notas estructurada con recuperación automática.

Cómo funciona en la práctica: intercambio muchas instrucciones con Claude, observo cuando algo parece incorrecto, defino qué significa estar terminado y veo cuando una corrección rompe otra parte. Multiplica ese ciclo por cientos de interacciones y ese proceso es el que guía la evolución del sistema. Yo no escribía el código completo, pero sí sabía cuándo algo estaba bien y cuándo debía cambiarse.

Habilidades necesarias reales: leer código lo justo para seguir y detectar problemas obvios, saber qué significa estar terminado para tu proyecto, pensamiento de producto para priorizar qué construir, persistencia para superar las constantes roturas y buen criterio para evitar soluciones excesivas o demasiado chapuceras. No hace falta ser desarrollador experto para avanzar.

Las partes difíciles fueron las limitaciones de contexto: en sesiones largas la coherencia se pierde y Claude olvida lo que hizo hace horas. Aprendí a trabajar en bloques focalizados. Depender de la IA para depurar cuando no puedes trazar el código tú mismo puede llevar a bucles y a no poder verificar todo; hay que confiar en pruebas y en observación del comportamiento. Probablemente un desarrollador experimentado habría sido más rápido, pero no era esa persona quien construyó esto, fui yo.

Curiosamente el propio sistema resolvía el problema que yo encontraba mientras lo construía. Cada vez que Claude olvidaba lo hecho pensaba esto es precisamente por lo que estoy creando ELF. Al final el marco fue registrando su propio desarrollo y Claude empezó a trabajar mejor gracias al historial disponible.

Detalles del proyecto: memoria persistente entre sesiones de Claude Code, seguimiento de patrones con puntuaciones de confianza, dashboard en React para visualizar lo aprendido y coordinación multiagente para tareas complejas. Es open source con licencia MIT y documenta cómo aplicar agentes IA y técnicas de aprendizaje emergente.

Si puedes leer código pero no escribirlo, estás más cerca de construir cosas de lo que crees. La brecha entre entender programación y crear software se ha reducido. Yo no soy desarrollador pero entregué algo real usando IA.

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