Entrevista con el Creador de Moltbot: Cómo Tener Éxito en Codificación Agentic

Por Qué 'Cerrar el Bucle' Separa a los Ganadores de IA de los Codificadores Frustrados

Peter Steinberger construyó PSPDFKit—el framework de PDF en más de mil millones de dispositivos—luego se quemó y desapareció de la tecnología por tres años. Cuando regresó en 2024, saltó sobre GitHub Copilot y GPT-3.5 completamente, llegando directamente a Claude Code. En meses, estaba fusionando 600 commits en un solo día. También es el creador de Moltbot (anteriormente Claudebot)—el asistente personal de IA open-source que ha tomado el mundo del solopreneur por asalto.

Sobre la psicología de la máquina tragamonedas: "It's the same economics as a casino. You press the trigger and ding ding ding—it does crap or it blows your mind." (Es la misma economía que un casino. Presionas el gatillo y ding ding ding—hace basura o te vuela la mente.) El bucle de recompensa variable de la codificación con IA es genuinamente adictivo cuando aprendes a trabajar con él en lugar de contra él.

Sobre lo que separa la codificación efectiva con IA: "The good thing about how to be effective with coding agents is always: you have to close the loop. It needs to be able to debug and test itself. That's the big secret." (Lo bueno de cómo ser efectivo con agentes de codificación es siempre: tienes que cerrar el bucle. Necesita poder depurar y probarse a sí mismo. Ese es el gran secreto.) Por esto la IA excela en codificación pero lucha con escritura creativa—el código puede compilarse, probarse y verificarse.

Sobre no leer la mayoría de su código: Peter confiesa que envía código que no ha leído completamente, pero explica por qué eso no es tan imprudente como suena. "Most apps are just data coming in one form, packaged into a different form, stored in a database in a different form... We are pretty chasing printers. The hard part was solved by Postgres 30 years ago." (La mayoría de las apps son solo datos entrando en una forma, empaquetados en una forma diferente, almacenados en una base de datos en una forma diferente... Somos básicamente impresoras elegantes. La parte difícil fue resuelta por Postgres hace 30 años.) Se enfoca en la arquitectura del sistema mientras deja que los agentes manejen la fontanería.

Sobre los PRs convirtiéndose en "Solicitudes de Prompt": "I read the prompts more than I read the code because this gives me more idea about the output. I ask people to please add the prompts." (Leo los prompts más de lo que leo el código porque esto me da más idea sobre el resultado. Le pido a la gente que por favor agregue los prompts.) Pensar en cómo debería funcionar importa más que la implementación generada.

Sobre ejecutar agentes en paralelo: Típicamente ejecuta 5-10 agentes Codex simultáneamente, tratando la codificación como manejar un equipo de ingenieros imperfectos pero brillantes. Cuando un agente tarda 40 minutos en construir una funcionalidad, se mueve a otra cosa: "Constantemente salto de un lado a otro. Usualmente hay un proyecto principal que tiene mi enfoque y proyectos satélite que necesitan atención."

Sobre por qué las empresas luchan con la adopción de IA: "I could easily run a company with 30% of the people. But this requires completely redefining how the company works... You have to do a big refactor first—not just on your codebase, but also on your company." (Podría fácilmente dirigir una empresa con 30% de las personas. Pero esto requiere redefinir completamente cómo funciona la empresa... Tienes que hacer un gran refactor primero—no solo en tu código base, sino también en tu empresa.)

5 Ideas Clave para Desarrolladores Potenciados por IA

• Cerrar el bucle — Diseña sistemas para que los agentes puedan verificar su propio trabajo a través de pruebas, linting y herramientas CLI. Este es el principio fundamental.
• Piensa en arquitectura, no en líneas — Te importa la estructura del sistema; los agentes manejan detalles de implementación. "Soy el arquitecto, Codex hace el entendimiento línea por línea."
• Construye CLI-first para todo — Los CLIs permiten a los agentes filtrar, encadenar y scriptear operaciones—mucho más poderosos que los MCPs que no pueden componerse.
• Deja ir el perfeccionismo — "Solía obsesionarme con cada espacio, cada nombre. En retrospectiva—¿qué diablos? El cliente no ve los interiores."
• Trata los prompts como documentación — Al revisar PRs, el prompt que alguien usó revela más sobre la calidad de la solución que el código generado.

Qué Significa Esto para Equipos de Desarrollo IA-First

El enfoque de Peter representa un cambio fundamental en cómo los ingenieros senior podrían trabajar en la era de IA. En lugar de escribir código, se convierten en arquitectos que diseñan sistemas para verificación de agentes y verifican el gusto de los resultados. La habilidad no es codificar—es saber qué preguntas hacer y cómo estructurar bucles de retroalimentación que hagan que la IA tenga éxito.

Para organizaciones considerando transformación de IA, su advertencia es clara: no puedes simplemente agregar herramientas de IA a flujos de trabajo existentes. Necesitas reestructurar cómo la empresa piensa sobre propiedad de código, revisiones, y qué hace valioso a un ingeniero.

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