Cuál es el mejor editor de código de AI (28 de enero)

Cómo funciona el reto AI-Native: Live Classes, Cursos y Proyecto

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Cuál es el mejor editor de código de AI (28 de enero)

Cómo funciona el reto AI-Native: Live Classes, Cursos y Proyecto

Clase 17 de 19

Clase 17 / 19

Recursos

Aprende, compara y decide con confianza: se puso a prueba a Windsurf, Cursor y Cloud Code creando un videojuego 2D en Next.js y JavaScript, usando el mismo modelo de lenguaje, Cloud Opus 4.5, y el mismo prompt base. Resultado: diferencias claras por cómo cada editor integra contexto, gestiona agentes y ejecuta el flujo de trabajo, ideales para afinar tu stack de desarrollo con IA.

¿Cómo se compararon windsuf, cursor y cloud code con el mismo modelo?

Se prepararon tres proyectos Next.js idénticos y se corrió cada uno con bun dev en puertos distintos. El objetivo: observar la calidad del código, la interfaz generada y la jugabilidad del juego de fútbol 2D con un único prompt. La clave del experimento fue mantener constante el modelo (Cloud Opus 4.5) y variar únicamente el editor, para evidenciar cómo cada herramienta construye su prompt de contexto y orquesta sus agentes.

¿Qué videojuego 2D se generó con un solo prompt?

Vista superior con Canvas, dos equipos y controles con WASD y flechas.
Disparo con espacio, marcador y reinicio tras gol.
Oponente controlado por la CPU con seguimiento básico del balón.
Diferencias visuales: Cursor dibujó todas las líneas del campo y añadió textos e emojis claros; Windsurf fue veloz y funcional, con detalles visuales mínimos; Cloud Code entregó una interfaz más limpia y legible.
Observación útil: aunque el prompt no mencionó marcas, Cursor tomó contexto del nombre de carpeta para mostrar “Hecho con Next.js y Canvas para el Platzi Live 2026”.

¿Qué cambió al ajustar el prompt para la IA de la CPU?

Se pidió: “que la CPU no se detenga si el jugador está inactivo y que exista pausa”.

Cloud Code: la CPU siguió atacando cuando el jugador no hacía nada y añadió pausa de usuario y pausa por gol. Aún hubo casos donde tras una interacción del jugador la CPU dejaba de atacar.
Windsurf: la CPU atacó de forma continua pero apareció un bug de colisión.
Cursor: no aplicó correctamente la regla y la CPU seguía deteniéndose.
Con un prompt corto y correctivo, la mejor respuesta global fue la de Cloud Code por cumplir la lógica pedida con menos fricción.

¿Qué ventajas, límites y buenas prácticas surgieron al programar con IA?

Trabajar con editores asistidos por IA cambia el rol: damos instrucciones, revisamos resultados y validamos antes de producción. La discusión sobre “white coding” recuerda lo vivido con prompt engineering: las palabras importan, pero más aún los fundamentos y la capacidad de revisión crítica.

¿Qué rol juegan los fundamentos y la validación humana?

Los fundamentos siguen siendo esenciales: estructuras, tipos de datos, colisiones, bucles de juego.
La responsabilidad del desarrollador aumenta: más cosas que revisar, testear y validar.
Usa la IA como mentor: pide explicaciones del “cómo” y el “por qué” en lugar de “hazlo todo por mí”.
Un mismo modelo rinde distinto según el prompt madre y el contexto que cada editor inyecta.

¿Cómo elegir y pagar modelos, créditos y tokens?

Prueba varias herramientas: casi todas ofrecen trial. Quédate con la que mejor se ajusta a tu flujo.
Diferencia clave: tokens vs créditos. En Windsurf cada modelo “cuesta” créditos por prompt; hay modelos muy económicos por petición.
Hubo cupón de Windsurf (128platziws) para un mes gratis o 250 créditos extra si ya tienes cuenta.
Consejos de uso: evita prompts vagos cuando necesites cambios precisos; documenta versiones y solicita diffs en cada iteración.

¿Qué preguntas frecuentes surgieron sobre herramientas, hardware y comunidad?

La conversación dejó aprendizajes prácticos sobre stack, equipos y comunidad que aceleran tu curva de aprendizaje.

¿Qué herramientas y flujos marcaron diferencia?

bun.js para desarrollo: más rápido que npm en ejecución y build.
Windsurf y Cursor son forks de Visual Studio Code; Copilot abrió camino pero sus ciclos de actualización pueden ser más lentos.
Multiagente en Windsurf: ya se pueden crear varios agentes con tareas distintas.
Cloud Code corre en la terminal; puede usarse dentro de la terminal integrada de Cursor.
Sobre disponibilidad por país: algunos usan VPN cuando el servicio no está habilitado en su región.

¿Qué necesitas de hardware para empezar?

No se requiere una supercomputadora para web con Node.js: con un equipo conectado a internet y un editor moderno basta.
Si corres modelos locales (p. ej., con herramientas tipo Ollama), la RAM necesaria sube notablemente.
Motores de videojuegos como Unity o Unreal Engine piden requisitos más altos.
En el ejemplo se trabajó con un equipo de 16 GB de RAM, usando modelos en la nube.

¿Cómo se activó la comunidad y los retos?

Hubo hackathon y stream en múltiples plataformas. Se invitó a compartir proyectos y a votar.
Condición clave: el proyecto debe tener link funcional para evaluarlo.
Fechas mencionadas: votaciones hasta el 1 de febrero y eventos presenciales en Bogotá (24 de febrero) y Barranquilla (27 de febrero).
Próximo reto de Python: se anunció para la segunda semana de febrero.

¿Te gustaría que profundicemos en más casos de uso o que comparemos otras herramientas de edición con IA? Cuéntame en los comentarios qué construirías y con cuál editor te animas a intentarlo hoy.

Gonzalo Blasco

Hace 8 meses

Clase 26 · Cuál es el mejor editor de código de AI (28 de enero)

Idea central No gana “el mejor modelo”: gana el editor que inyecta mejor contexto, orquesta agentes y reduce fricción en el loop prompt → código → correr → corregir.

Setup del experimento (para comparar “en igualdad de condiciones”)

3 proyectos Next.js idénticos.
Mismo modelo: Claude Opus 4.5.
Mismo prompt base: construir un juego 2D top-down en Canvas.
Se corre cada uno con bun dev en puertos distintos para evaluar:
- calidad del código,
- resultado visual,
- jugabilidad,
- rapidez de iteración y corrección.

Qué se construyó (prompt base del juego)

Vista superior con Canvas.
Dos equipos y controles:
- Jugador: WASD
- Rival / segundo: flechas
Disparo con barra espaciadora.
Marcador y reinicio tras gol.
CPU oponente con seguimiento básico del balón.

Resultados (diferencias claras por editor)

Cursor

Muy buen “acabado visual” (campo con líneas, textos/emojis claros).
Detalle curioso: “aprende” del contexto del proyecto (p. ej., nombre de carpeta) y lo refleja en UI.
En cambios correctivos del comportamiento de CPU, no cumplió del todo: la CPU seguía deteniéndose.

Windsurf

Rápido y funcional.
Visuales más mínimos (menos detalle en el campo/UI).
En el cambio de CPU, logró ataque continuo, pero apareció bug de colisión (calidad lógica vs. estabilidad).

Cloud Code (en terminal)

Interfaz más limpia/legible.
En el ajuste de CPU fue el mejor global:
- CPU siguió atacando cuando el jugador no hace nada,
- agregó pausa de usuario y pausa por gol,
- aunque hubo casos donde tras interacción del jugador la CPU dejaba de atacar (bug parcial, pero más cerca del requisito).

Cambio de prompt (prueba de iteración real) Nuevo requisito: “que la CPU no se detenga si el jugador está inactivo y que exista pausa”.

Con un prompt corto y correctivo, Cloud Code respondió mejor y con menos fricción.
Lección: el editor influye en cómo se “arma” el contexto y en cómo se ejecuta la iteración.

Aprendizajes prácticos (lo que te llevas a tu flujo)

White-coding: hoy das instrucciones, revisas, validas y corriges; la responsabilidad del dev sube, no baja.
Fundamentos siguen mandando: colisiones, loops, estados, estructuras de datos, etc.
La IA sirve mejor como mentor si le pedís:
- “explicá por qué lo hiciste así”
- “dame un diff”
- “qué casos borde faltan”
- “qué tests mínimos proponés”

Tokens vs créditos (y compra inteligente)

Ojo con el pricing: algunos editores cobran por créditos por prompt (no solo tokens).
Recomendación: probar trials y medir:
- tiempo de ciclo,
- tasa de bugs,
- facilidad de pedir cambios,
- claridad del output.

Checklist para elegir “tu” editor (regla operativa)

¿Me deja iterar con diffs y control fino del contexto?
¿Corre/testea rápido y me muestra errores “accionables”?
¿Me permite multi-agente / tareas separadas?
¿Se integra a mi stack (VS Code, terminal, PRs, CI)?
¿Costo por iteración razonable para mi ritmo?

Cierre Mismo modelo + mismo prompt ≠ mismo resultado. El editor importa porque define el cómo se construye el contexto y el workflow. Tu ventaja está en: criterio + validación + buen sistema de iteración.

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