En este artículo técnico explico cómo automatizar tareas de DevRel usando Gemini CLI y el modelo Gemini 3 Pro Preview para crear un editor técnico automatizado que corre directamente en la terminal. El objetivo es optimizar la revisión de borradores, detectar errores técnicos y pulir contenido para publicación, todo de forma eficiente y reproducible.

La idea central fue crear un comando personalizado llamado critique que analiza un post en Markdown evaluando claridad, estructura, impacto y preparación para plataformas como Dev.to. El comando acepta tanto texto por tubería como rutas de archivo, lo que lo hace útil en flujos de trabajo de integración continua o edición local.

Para generarlo se utilizó Gemini CLI con el modelo gemini-3-pro-preview y un prompt natural para producir la configuración inicial. Tras afinar la lógica para manejar argumentos, se guardó la definición como critique.toml en el directorio de comandos de Gemini, con instrucciones para revisar ortografía, gramática, precisión técnica, calidad de código, estructura y optimización SEO y para Dev.to.

El uso es sencillo desde la terminal. Se puede pasar el contenido vía cat y tubería o invocar el comando con la ruta al archivo. En ambos casos el modelo devuelve una revisión en formato Markdown con secciones sobre errores gramaticales, observaciones de código, flujo narrativo, estructura, sugerencias de etiquetas para Dev.to y alternativas de titular con alto click through.

La verdadera ventaja viene con el bucle iterativo de retroalimentación. Al correr el comando sobre borradores reales, el editor automático señaló problemas concretos en un proyecto: una pantalla en blanco causada por errores al inicializar Firebase, intervalos de Remote Config poco apropiados para desarrollo y errores de variables de entorno que frenaban la depuración.

En el caso de la inicialización de la app, la recomendación fue capturar el error, mostrar un estado de fallo amigable en la UI y evitar que la aplicación se bloquee sin explicación. Para Remote Config se sugirió ajustar el intervalo de fetch a un valor corto en modo desarrollo y mantener 1 hora en producción, usando la bandera de modo de Angular. Para las variables de entorno, el cambio fue pasar de fallar en la primera ausencia a recopilar todas las variables faltantes y devolver una lista clara que facilite la corrección.

Esta automatización no solo detecta faltas de ortografía o jerga innecesaria, sino que actúa como revisor técnico proactivo que también identifica code smell y malas prácticas. En Q2BSTUDIO aplicamos este tipo de flujos para mejorar tanto la calidad del contenido como la calidad del código antes de publicar, integrándolo en pipelines de desarrollo y revisiones editoriales.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software y aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Si tu proyecto necesita soluciones de software a medida o aplicaciones a medida visita nuestros servicios de desarrollo de aplicaciones. Para proyectos de IA empresarial y agentes IA conoce nuestros servicios de inteligencia artificial.

Palabras clave que describen este enfoque y que ayudan al posicionamiento: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi. Integrar herramientas como Gemini CLI facilita automatizar revisiones, crear plantillas de calidad y reducir el tiempo de publicación sin sacrificar precisión técnica.

Si quieres replicar este flujo, revisa la documentación de Gemini CLI para crear comandos personalizados y adapta las reglas de revisión a tu estándar editorial. En Q2BSTUDIO podemos ayudarte a diseñar e integrar estas automatizaciones en tu ciclo de desarrollo y publicación, mejorar la seguridad de tus implementaciones y optimizar la entrega de valor con inteligencia de negocio y Power BI.

Conclusión: combinar modelos de lenguaje avanzados con comandos personalizados en la CLI permite llevar las revisiones técnicas y editoriales a un nuevo nivel. El resultado es una publicación más pulida, código más seguro y un proceso más ágil, ideal para equipos que desarrollan software a medida y soluciones de IA para empresas.