Ser software engineer cambió: hoy importa menos cuántas líneas escribes y más las decisiones que tomas con código. Aquí encontrarás una guía directa de herramientas de IA, no code/low code, IDEs, terminales y asistentes que impulsan calidad, velocidad y aprendizaje continuo, con recomendaciones prácticas del día a día.
¿Cómo cambió el rol del software engineer con IA?
El foco ya no es producir más, sino producir mejor. La llegada de asistentes y agentes obliga a priorizar criterio técnico, calidad y responsabilidad en producción. Además, el Markdown se volvió el formato favorito para comunicar ideas a modelos LLM.
¿Cuáles son las seis competencias clave hoy?
- Resolver problemas: transformar requerimientos ambiguos en soluciones concretas.
- Arquitecto de decisiones: qué construir, qué automatizar, qué delegar a IA y qué riesgos aceptar.
- Traductor entre mundos: negocio–tecnología, usuarios–sistemas, lenguaje humano–lenguaje máquina/IA.
- Curador de la calidad: la responsabilidad por lo que llega a producción es ineludible.
- Orquestador de herramientas: elegir y combinar bien en un océano de opciones.
- Aprendiz permanente: aprender todos los días para no quedarse atrás.
¿Qué herramientas no code/low code, IDEs y terminales aceleran el desarrollo?
Las categorías clave: prototipado rápido (no code/low code), donde validas ideas en minutos; IDEs, donde pasas más horas; y terminales, esenciales para un nivel profesional sólido.
¿Qué aportan Lowable, Viziero y Bolt New no code/low code?
- Lowable/Lovable: prototipa rápido interfaces (por ejemplo, gradientes complejos) y sistemas completos desde un chat. Permite conectar APIs y bases como Supabase para tiendas con login, sign up y email marketing. Tiene plan free y uno mensual de 25 dólares.
- Viziero.app (Vercel): genera componentes de React.js o páginas enteras por chat. El código es modular y limpio; útil para componentes tricky como un switch personalizado. Ahorra horas en prototipos.
- Bolt New: similar a Lovable; importa diseños de Figma y los replica con capacidad multimodal. Ofrece plan free por tokens: 300 mil diarios, 1 millón al mes, hosting, bases ilimitadas y ~333 mil requests/mes.
¿Qué IDEs potencian tu flujo de desarrollo?
- Visual Studio Code: open source, gratis y con una comunidad enorme. Extensiones para todo; 70 % de adopción aproximada según encuestas de Stack Overflow.
- Cursor: fork de VS Code, pensado para IA. Trae un Chromium embebido para ver resultados y anotar bugs visualmente. Plan pro: 20 dólares/mes.
- Windsurf: muy similar a Cursor, con chat y selección de modelos. Entrada: 15 dólares/mes.
- Antigravity (Google): reciente, en iteración; usa modelos Gemini.
- Sed: editor creado en Rust; minimalista y muy veloz. Interesante si el rendimiento de tu máquina es un cuello de botella.
- Neovim: en terminal, extensible vía LSP y plugins. Ideal si quieres personalizar tu editor a profundidad.
¿Qué terminal elegir: Warp, Wave o Ghosty?
- Warp: con “superpoderes” de IA integrados. Responde y ejecuta comandos (por ejemplo, de Docker), organiza salidas por bloques y es multiplataforma. Gratis con límite de IA; plan de 18 dólares/mes para más créditos.
- Wave: open source y muy similar a Warp. Alternativa si priorizas software abierto.
- Ghosty: minimalista, sin IA, muy rápida y personalizable. Perfecta si valoras ligereza y control.
¿Qué asistentes de IA y setups funcionan mejor para código?
Los asistentes generales ayudan a investigar y pensar; los de código orquestan agentes, reglas y automatizaciones que cuidan calidad y velocidad de entrega.
¿Qué asistentes generales usar en el día a día?
- Claude: favorito para código por su manejo de artefactos y prototipado veloz.
- Gemini: muy útil para preguntas cotidianas y búsqueda contextual.
- ChatGPT: conocido por todos; aquí se usa menos en el día a día.
¿Qué asistentes de código y utilidades destacan?
- Claude Code: agentes, subagentes, skills y reglas para automatizar tests, linters, builds y fixes. Procesa comentarios de PR y propone planes de acción. Versión free; pro en torno a 17 dólares/mes.
- GitHub Copilot: extensión para VS Code, CLI y agentes en GitHub. Fuerte integración con PRs, issues y tareas.
- Open Code: open source, con modelos precargados gratis; también puedes conectar APIs de Claude, ChatGPT o Gemini.
- Code Rabbit: “pair programming” y code review en tiempo real. Señala antipatrones, tipos inconsistentes y valida en CI/GitHub. Trial 14 días; luego 24 dólares/mes. Ideal para productos grandes y sensibles.
- Ollama y LM Studio: ejecuta modelos en local. Requiere buen hardware; puedes optar por modelos más pequeños (por ejemplo, DeepSeek en LM Studio) si necesitas ligereza.
¿Qué setups recomienda según tu perfil?
- Sin gastar: Visual Studio Code + extensión GitHub Copilot (free trial) + Open Code en terminal.
- Profesional: Cursor + Claude Code; cambia de modelo en el chat según el caso.
- Entusiasta de personalización: Neovim + Ghosty + Claude Code + Open Code.
Notas útiles:
- Local vs nube: si tu hardware no es potente, la nube gana en velocidad de respuesta.
- Hardware mínimo local: buena GPU, 32–64 GB de RAM y CPU reciente (por ejemplo, una serie alta). Más recursos, mejor throughput de tokens.
- Seguridad en Cursor: actúa como intermediario hacia LLMs y no guarda tu chat; prioriza telemetría de uso de features.
- Aprender Docker/DevOps: primero práctica con Docker y documentación; la IA ayuda después a automatizar.
- Figma y MCP/LSP: conectar Figma con Claude Code vía MCP para extraer tokens, animaciones y breakpoints; usa LSP para navegar referencias en código y MCP para pruebas end to end.
- PHP: PHP Storm es el IDE más usado en ese ecosistema.
- Evaluar modelos: mide velocidad, costo por tokens y calidad con una suite de pruebas antes de cambiar de modelo.
¿Con qué stack vas a empezar o mejorar tu flujo? Comparte en comentarios qué herramientas te funcionaron mejor y por qué.
