Revisión de código con /review y Thermonuclear en Cursor
Contenido del curso
Nicolás Alejandro Vargas Cárdenas
Daniel Alfredo García Serna
Edwin Armando Perez Palma
Kenneth Angulo L
Kenneth Angulo L
📚 CLASE: REVISIÓN DE CÓDIGO CON /REVIEW Y THERMONUCLEAR EN CURSOR
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🎯 IDEA PRINCIPAL
🟡 La revisión con IA no debe limitarse a comprobar si el código funciona: también debe detectar drift, duplicación, regresiones y problemas estructurales.
🔵 Cursor ofrece /review para analizar un PR y Thermonuclear para una revisión más profunda de calidad.
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⚡ RESUMEN ULTRA RÁPIDO
🟢 Ejecuta /review sobre el PR antes de solicitar su merge para obtener hallazgos de calidad y seguridad.
🔵 /review compara tu branch contra main y devuelve un veredicto acompañado de observaciones.
🟡 Thermonuclear profundiza en problemas estructurales que pueden pasar desapercibidos durante una revisión básica.
🔴 Un PR puede parecer correcto y aun así mezclar specs, duplicar lógica o introducir type drift.
🟢 Cuando aparecen múltiples problemas relacionados, usa Plan Mode antes de permitir que el agente modifique el código.
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🔑 LO IMPORTANTE
🔵 Code review = comprobar que el cambio cumple funcionalidad, calidad, consistencia y criterios del proyecto.
🟡 En el ejemplo, /review encontró endpoints todavía conectados a stubs y tipos duplicados.
🟡 Thermonuclear detectó además mezcla de specs, type drift, normalización triplicada y complejidad innecesaria.
🔴 Corregir un hallazgo aislado puede introducir nuevos problemas si modifica accidentalmente otro spec.
🟣 Una revisión efectiva debe comprobar coherencia con la arquitectura, no solamente tests pasando.
🔵 El Cursor Team Kit incluye skills, subagentes y reglas orientadas a mejorar la calidad del desarrollo.
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🧩 MODELO MENTAL
🔵 Implementar → Tests → PR → /review → Revisión profunda → Plan → Correcciones → QA → Merge
🟡 Primera revisión = ¿funciona y cumple?
🟣 Revisión profunda = ¿está bien diseñado, consistente y mantenible?
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🚀 ACCIONES PARA HOY
🟢 Termina una funcionalidad pequeña y crea un PR aunque trabajes solo.
🟢 Ejecuta /review indicando explícitamente el PR que quieres analizar.
🟢 Clasifica cada hallazgo como funcional, estructural, duplicación, tipos, seguridad o mantenimiento.
🟢 No corrijas automáticamente todos los hallazgos: primero determina cuáles pertenecen realmente al alcance.
🟢 Instala el Cursor Team Kit y prueba el skill Thermonuclear Code Quality Review.
🟢 Compara los resultados de /review y Thermonuclear sobre el mismo PR.
🟢 Si las correcciones afectan varios archivos, cambia a Plan Mode antes de ejecutarlas.
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🟣 VENTAJA PROFESIONAL
🟣 El valor está en crear capas de revisión: tests verifican comportamiento, /review inspecciona el PR y Thermonuclear busca problemas más profundos.
🟣 No trates el veredicto de ningún agente como aprobación definitiva: úsalo como evidencia para decidir qué revisar.
🟣 Hack: conserva PRs pequeños y alineados con un spec; así los hallazgos tienen menos contexto ambiguo y son más fáciles de corregir.
🟣 Si una corrección exige modificar historial Git, planifica primero los commits y riesgos antes de hacer cambios potencialmente destructivos.
🟣 Este flujo cierra el ciclo que vienes construyendo: PRD → specs → rules → implementación → QA → PR → revisión → merge.
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📝 CIERRE
🟡 El principiante pregunta “¿funciona?”; el profesional también pregunta “¿sigue siendo coherente con todo el proyecto?”.
🟢 Antes de hacer merge, utiliza la IA para buscar problemas que tus tests podrían no detectar; después valida manualmente los hallazgos importantes.
Se puede usar thermo nuclear con commits en lugar el PR's?
Thermonuclear evalúa las diferencias de código, por lo que si le pasas referencias de commits específicos o el diff de tu rama actual contra la rama principal, el agente hará la revisión igual que con un PR.
¿Qué tipo de rango de commits o referencia te imaginas pasándole para probarlo en tu flujo diario?
¿Qué pasa si fallan los checks automáticos?
Si un hook de seguridad o de tipado estricto bloquea tu código, el agente inteligente detecta el error inmediatamente sin que tengas que buscar la falla manualmente.
Automáticamente iterará sobre el problema, corregirá los tipos y volverá a ejecutar los comandos necesarios hasta que todas las validaciones pasen exitosamente.
