[🧑‍💻] El nivel actual del autocompletado de código con IA(feat. VSCode Copilot)

✨ Resumen de Gemini 2.5 Pro 　

Una imagen vale más que mil palabras. Primero veamos, con un ejemplo muy superficial, cómo recomienda código la IA de VSCode Copilot hoy en día.

• Original: http://blog.naver.com/hyeogikarp/223875141105
• Hora de publicación en Naver: 2025/05/23 11:53 KST
• Categoría original: Desarrollo

Original

Una imagen vale más que mil palabras.

Primero veamos, con un ejemplo muy superficial, cómo recomienda código la IA de VSCode Copilot hoy en día.

Escribirlo una vez vale más que verlo cien veces.

Si les interesa el desarrollo, pruébenlo una vez primero. Van a experimentar un mundo completamente nuevo.

Asegurar una ruta de comunicación entre la IA y el backend mediante MCP, automatizar tareas entregando Task y Context a AI Agents equipados con MCP… Al ver tecnologías así estos días, hubo momentos en que me entró de golpe la preocupación de si el paradigma de desarrollo ya no habría superado de sobra el simple nivel de “recomendación de código”. “¿Si no aprendo MCP, mi vida como desarrollador se va al desastre?! Temblando…”

https://www.youtube.com/shorts/2gGxaiS9BOM

Pero si se escarba en la verdad, siendo realistas, “todavía por ahora”, incluso esas herramientas tan geniales suelen dar problemas o mostrar que les falta algún tornillo cuando se necesita lógica central de alto nivel o el proyecto crece de tamaño. ¿Por qué? Porque el rendimiento de la IA “todavía” se queda corto. Porque, mientras no haya aparecido AGI, su capacidad para entender el contexto tiene límites claros. (Claro que, viendo la velocidad de crecimiento aterradora de la IA actual, sí parece que faltan menos de cinco años para que aparezca AGI.)

Por lo tanto, al menos para mí, que ahora mismo estoy en plena “rehabilitación del músculo cerebral de desarrollo”, el paradigma de desarrollo más adecuado y aplicable de manera realista quizá sea justo el que mostré antes en las imágenes: transmitirle claramente a la IA la intención de planificación mediante comentarios, leer y entender con cuidado la estructura del código generado, y después “permitir” que se aplique. Exactamente al nivel de un autocompletado que capta lo que quiero y lo resuelve limpio. Bueno, por ahora eso es lo que digo.

Por supuesto, para una app o página web de nivel MVP simple, ya llegó la era en la que basta decirle “haz esto” a un AI Agent cargado de MCP por todas partes para que saque un resultado en menos de 10 minutos según el estándar de una persona experta. (Dejando aparte la calidad final del resultado… aunque dicen que incluso eso se puede resolver usando Context7 MCP, pero yo tampoco lo sé bien, así que paso.)

En cualquier caso, estando así la situación, está claro que también tengo que probar y acostumbrarme de antemano al desarrollo centrado en prompts, el llamado “vibe coding”, para prepararme ante la llegada del nuevo paradigma.

Viendo el rendimiento abrumador de Gemini mostrado en el reciente Google I/O y la confianza de Google hacia AGI, se intuye que, más allá de este “vibe coding”, tampoco está lejos la era de “programar hablando”, centrada en conversaciones en lenguaje natural. Es momento de ponerse bien alerta y apretarse fuerte el cinturón.

Pero eso es eso, y lo importante es el “presente”. Si me dejo arrastrar por la impaciencia hacia el futuro, al final no podré lograr nada como es debido.

La tarea que tengo ahora mismo es concentrarme en estudiar Flutter y desarrollar la app principal, y el “vibe coding” o “programar hablando” vienen en la siguiente etapa.

Antes de hablar de tecnologías futuras grandilocuentes, usemos bien las herramientas que tengo ahora mismo en las manos.