Pinguy Learning
Temario · lección 48 de 74
0Empieza aquí
1Por qué fallan los agentes
2Qué es un harness
3Patrones de agentes
4Herramientas
5Ingeniería de contexto
6El repositorio como memoria
7Tareas largas
8Alcance y “hecho” de verdad
9Observabilidad y estado limpio
10Loops y grafos
11Harness reales
12Proyecto final
Alcance y “hecho” de verdad· 6 min de lectura

De la revisión a la regla

En 30 segundos

Cada comentario de revisión que se repite debe convertirse en una comprobación automática con un mensaje que explique cómo corregir. Así el harness mejora con cada error y el agente se corrige solo.

Tres veces el mismo aviso

Imagina que cada semana repites en la oficina: «no dejéis las luces encendidas al salir». Tres semanas después lo mejor no es repetirlo más fuerte: es instalar un sensor de presencia. Ya no depende de que alguien te escuche.

En el trabajo con agentes es igual. Si en la revisión de código escribes una y otra vez «no uses el sistema de archivos desde la interfaz, usa el puente», estás haciendo de sensor humano. Lo eficiente es convertir ese comentario en una regla automática.

La promoción en cinco pasos

La idea se llama promoción de la revisión a regla: un comentario repetido sube de categoría y pasa a ser una comprobación del harness. Un camino razonable:

  1. Detecta el comentario que se repite en las revisiones.
  2. Formúlalo como una regla precisa y comprobable.
  3. Automatízalo (una regla de lint, un test o un grep).
  4. Escribe el mensaje de error pensando en el agente.
  5. Intégralo en el harness para que se ejecute en cada cambio.

Ejemplo de la lección: el comentario «no uses utilidades del sistema de archivos desde el renderer; usa el puente» se promueve a una regla que impide importar fs en el código de interfaz, con un texto que explica la frontera.

El mensaje de error es la mitad de la regla

Una regla que solo dice «violación» deja al agente adivinando. La recomendación que recoge la lección (de la experiencia de OpenAI con Codex) es que los mensajes incluyan qué salió mal, por qué y cómo arreglarlo:

ERROR: import directo de 'fs' en src/renderer/App.tsx:12
POR QUÉ: la interfaz no tiene acceso a las APIs de Node por seguridad
ARREGLO: mueve las operaciones de archivo a src/preload/file-ops.ts
         y llámalas con window.api.readFile()

Compara con un simple «Acceso directo al sistema de archivos». El segundo mensaje cierra solo el bucle: el agente lee, entiende y corrige sin intervención humana. Es la diferencia entre un profesor que pone una X roja y otro que anota en el margen cómo se hace bien.

Reglas que viven en el código, no en un documento

La lección insiste: una regla de arquitectura escrita en un documento es una petición educada. Una regla comprobada en cada cambio es una ley. Las del ejemplo de aplicación de escritorio, tal como las recoge el material del curso, son:

  • El código de interfaz no accede directamente al sistema de archivos.
  • El puente es la única vía entre la interfaz y el proceso principal.
  • La lógica de recuperación e indexación vive en módulos de servicio, no en componentes de interfaz.
  • El registro de eventos es estructurado y sale de las fronteras de servicio.

Cada una tiene sentido si puedes escribir un comando que falle cuando se viola.

El efecto acumulado

Si cada defecto nuevo se convierte en una comprobación, el harness es más fuerte cada semana. Un mes después, los errores comunes aparecen solos en el momento en que se cometen, sin que nadie los señale. Es como un director de coro que convierte los fallos de ensayo en ejercicios de calentamiento: el siguiente error se delata antes de salir al escenario.

Con esto cierras el módulo: sabes limitar el alcance, definir «hecho» y reforzar el harness con cada error. En el siguiente tramo verás cómo observar lo que hace el agente.

Comprueba lo aprendido

¿Qué debe incluir un mensaje de error pensado para un agente?

Con las tres partes (qué, por qué, cómo arreglarlo) el agente puede autocorregirse sin que intervenga una persona.

Fuentes: Learn Harness Engineering, lección 10 · OpenAI, Harness engineering (según la lección 10)