Costes silenciosos de los loops

Lo barato que sale caro

Pones un loop a trabajar toda la noche y por la mañana tienes veinte cambios hechos. Genial. Pero ¿entiendes los veinte? ¿Alguien los comprobó de verdad? ¿Cuánto costó? Los problemas de los loops no saltan el primer día: se acumulan y para cuando los notas ya has pagado. Con loops, generar es casi gratis y el juicio pasa a ser el recurso escaso.

1. Deuda de verificación

Un loop rápido tienta a saltarse la comprobación: «se ve bien» no es «confirmado correcto». Cuanto más código se produce sin supervisión, más rápido crece la deuda, igual que un préstamo con intereses.

Antídoto: las condiciones de parada deben poder comprobarse con una máquina (un test, un comando), nunca ser un «más o menos bien».

2. Deterioro de la comprensión

Si el loop entrega código más rápido de lo que lo lees, tu modelo mental del proyecto se separa de la realidad. Un día tienes que depurar algo que «escribió el sistema» y no sabes dónde mirar.

Antídoto: los loops rápidos exigen lectura rápida. Revisa los diffs importantes y mantén tu mapa actualizado; si el equipo lee lo que aterriza, el modelo mental sigue vivo.

3. Rendición cognitiva

Cuando el loop va bien, lo más cómodo es dejar de opinar: aceptas lo que sale y no piensas en ello. Ahí empieza el peligro, porque usas el loop para evitar pensar en lugar de amplificar tu pensamiento. Osmani lo resume así: dos personas pueden construir el mismo loop y obtener resultados opuestos; una lo usa para ir más rápido en trabajo que entiende, la otra para evitar entenderlo. El loop no distingue; tú sí.

Antídoto: decide tú el objetivo y revisa con criterio. Si no podrías explicar por qué una salida es correcta, no la aceptes.

4. Explosión de tokens

Cada vuelta del loop añade contexto: código escrito, errores, decisiones. Si cada ronda añade más o menos la misma cantidad, el historial que ve una ronda crece de forma lineal con el número de rondas. Y si el sistema reprocesa todo el historial en cada ronda, el total de texto procesado a lo largo de N rondas crece aproximadamente como el cuadrado de N. Por eso un loop largo puede costar mucho más de lo esperado.

Antídoto: comprimir el contexto antiguo (Codex, por ejemplo, hace compactación automática de turnos viejos en resúmenes), guardar el estado en archivos en vez de en la conversación y poner un máximo de turnos como parada. Enlaza con lo visto en compactación y notas.

Resumen en una tabla

La escalera para empezar sin pasarte

El curso propone cinco niveles: 1) ejecutor de objetivos (/goal), 2) una tarea programada, 3) loop con varios agentes (maker y checker, worktree por hallazgo), 4) loop que descubre su próxima tarea desde el estado externo, 5) varios loops en paralelo con memoria compartida. La mayoría de equipos están entre el 2 y el 3; el nivel 1 es el camino más rápido para ver resultados. Empieza pequeño: un /goal, un temporizador, un archivo de memoria.