Cualquiera que haya usado IA para generar código lo haya visto cometer errores. Pero el verdadero peligro no es la respuesta incorrecta ocasional; Está en lo que sucede cuando esos errores se acumulan a través de una base de código. Los problemas que parecen pequeños al principio pueden agravarse rápidamente, lo que hace que el código sea más difícil de entender, mantener y evolucionar. Para ver realmente ese peligro, debe ver cómo se usa la IA en la práctica, que para muchos desarrolladores comienza con la codificación de vibos. La codificación de VIBE es un enfoque exploratorio y rápido para el desarrollo de software donde los desarrolladores avanzan rápidamente, obtienen código e iteran. Cuando el código parece cercano pero no del todo bien, el desarrollador describe lo que está mal y deja que la IA vuelva a intentarlo. Cuando no se compila o las pruebas fallan, copian los mensajes de error a la IA. El ciclo continúa (prompt, ejecutar, error, pegar, indicar nuevamente, a menudo sin leer o comprender el código generado. Se siente productivo porque está haciendo un progreso visible: los errores desaparecen, las pruebas comienzan a pasar, las características parecen funcionar. Está tratando a la IA como un socio de codificación que maneja los detalles de implementación mientras se dirige a un alto nivel. Los desarrolladores usan la codificación de VIBE para explorar y refinar ideas y puede generar grandes cantidades de código rápidamente. A menudo es el primer paso natural para la mayoría de los desarrolladores que utilizan herramientas de IA, porque se siente muy intuitivo y productivo. La codificación de VIBE descarga detalles para la IA, haciendo que la exploración y la ideación sea rápida y efectiva, por lo que es exactamente por qué es tan popular. La IA genera mucho código, y no es práctico revisar cada línea cada vez que se regenera. Intentar leerlo todo puede conducir a una sobrecarga cognitiva, agotamiento mental de vadear a través de demasiado código, y hace que sea más difícil tirar un código que no funcione solo porque ya ha invertido tiempo en leerla. La codificación de VIBE es una forma normal y útil de explorar con IA, pero por sí solo presenta un riesgo significativo. Los modelos utilizados por LLM pueden alucinar y producir respuestas inventadas, por ejemplo, generar código que llama API o métodos que ni siquiera existen. Evitar que esos errores generados por la IA comprometan su base de código comienzan con la comprensión de las capacidades y limitaciones de estas herramientas, y adoptar un enfoque para el desarrollo asistido por AI-AI que tenga en cuenta esas limitaciones. Este es un ejemplo simple de cómo se agotan estos problemas. Cuando le pido a AI que genere una clase que maneja la interacción del usuario, a menudo crea métodos que leen directamente y escriben en la consola. Cuando le pido que haga que el código sea más comprobable, si no solicito muy específicamente una solución simple, como hacer que los métodos tomen la entrada como parámetros y la salida de retorno como valores, la IA con frecuencia sugiere envolver todo el mecanismo de E/S en una capa de abstracción. Ahora tengo una interfaz, una implementación, objetos simulados para pruebas e inyección de dependencia en todo momento. Lo que comenzó como una clase directa se ha convertido en un marco en miniatura. La IA no está mal, exactamente, el enfoque de abstracción es un patrón válido, pero está engendrado para el problema en cuestión. Cada iteración agrega más complejidad, y si no está prestando atención, terminará con capas sobre capas de código innecesario. Este es un buen ejemplo de cómo la codificación de vibos puede globalizar en una complejidad innecesaria si no se detiene para verificar lo que está sucediendo. Los desarrolladores de notas enfrentan un nuevo tipo de desafío técnico de deuda técnica con Aithree meses después de escribir su primera línea de código, un usuario de Reddit que iba a SpaceTimesorcer publicó una actualización frustrada: su proyecto asistido a ASIS había llegado al punto de hacer cualquier cambio significaba editar a los archivos de los archivos. El diseño se había endurecido alrededor de los primeros errores, y cada cambio trajo una ola de depuración. Habían llegado a la pared conocida en el diseño de software como «cirugía de escopeta», donde un solo cambio se agita a través de tanto código que es arriesgado y lento trabajar: un signo clásico de deuda técnica, el costo oculto de los pantalones cortos tempranos que hace que los cambios futuros fueran más caros. El código funcionó (hasta que no fue). Pero la velocidad del desarrollo asistido por AI permite que este nuevo desarrollador saltea el pensamiento de diseño que evita que estos patrones se formen. Lo mismo le sucede a los desarrolladores experimentados cuando los plazos empujan la entrega sobre la mantenibilidad. La diferencia es que un desarrollador experimentado a menudo sabe que se están deudando. Pueden detectar los antipatrones temprano porque los han visto repetidamente y tomar medidas para «pagar» la deuda antes de que se vuelva mucho más costoso de arreglar. Puede que alguien nuevo en la codificación ni siquiera se dé cuenta de que está sucediendo hasta que es demasiado tarde, y aún no han creado las herramientas o hábitos para evitarlo. La parte de la razón por la cual los nuevos desarrolladores son especialmente vulnerables a este problema se remonta a la paradoja cognitiva de atajos de la experiencia de la experiencia en el código de la experiencia de la experiencia, la reducción de la experiencia, la referencia y el trabajo a través de los requisitos, no tienen las instintas a través de la experiencia de la experiencia en los problemas estructurales en el Código de la estructuración spot en un código de injered, refactorización y la realización de la referencia ambigüedades. La IA puede entregarles una solución limpia y de trabajo. Pero si no pueden ver las fallas de diseño que se esconden dentro de él, esos defectos crecen sin control hasta que están encerrados en el proyecto, integrados en los cimientos del código, por lo que cambiarlos requiere un trabajo extenso y frustrante. Las señales de la deuda técnica acelerado AI se muestran rápidamente: el código altamente acoplado donde los módulos dependen de los detalles internos de los demás; «Dios se opone» con demasiadas responsabilidades; Soluciones demasiado estructuradas donde un problema simple se enterra bajo capas adicionales. Estos son los mismos problemas que generalmente reflejan la deuda técnica en el código construido por humanos; La razón por la que emergen tan rápido en el código generado por IA es porque se puede generar mucho más rápido y sin supervisión o diseño intencional o decisiones arquitectónicas. La IA puede generar estos patrones de manera convincente, haciéndolos parecer deliberados incluso cuando surgieron por accidente. Debido a que la salida se compila, pasa las pruebas y funciona como se esperaba, es fácil de aceptar como «hecho» sin pensar en cómo se mantendrá cuando cambie los requisitos. Cuando agregar o actualizar una prueba unitaria se siente irrazonablemente difícil, esa es la primera señal de que el diseño es demasiado rígido. La prueba le dice algo sobre la estructura: tal vez el código está demasiado entrelazado, tal vez los límites no estén claros. Este ciclo de retroalimentación funciona si el código fue generado por IA o escrito a mano, pero con AI la fricción a menudo aparece más tarde, después de que el código ya se ha fusionado. Aquí es donde entra el hábito de «confianza pero verificar». Confíe en la IA para darle un punto de partida, pero verifique que el diseño respalde el cambio, la prueba y la claridad. Pregúntese si el código aún tendrá sentido para usted, o para cualquier otra persona, a partir de ahora. En la práctica, esto puede significar revisiones rápidas de diseño incluso para el código generado por IA, la refactorización cuando el acoplamiento o la duplicación comienza a avanzar y tomar un pase deliberado para nombrar las variables y las funciones que se leen claramente. Estos no son toques opcionales; Son los que evitan que una base de código se bloquee en sus peores decisiones tempranas. AI también puede ayudar con esto: puede sugerir refactorizaciones, señalar la lógica duplicada o ayudar a extraer el código desordenado en abstracciones más limpias. Pero depende de usted dirigirlo para realizar esos cambios, lo que significa que debe detectarlos primero, lo que es mucho más fácil para los desarrolladores experimentados que han visto estos problemas en el transcurso de muchos proyectos. La disciplina para evitar la deuda técnica proviene de la construcción de controles de diseño en su flujo de trabajo para que la velocidad de IA funcione en servicio de la capacidad de mantenimiento en lugar de contra ella.