Hace unos años empecé a notar algo extraño cada vez que escuchaba a un académico hablar sentía una ira irracional subir dentro de mí no era la persona ni el tema sino el lenguaje que usaban los acrónimos la jerga y las frases excesivamente formales
Recuerdo una anécdota de cuando estudiaba en la Academia Kyiv Mohyla y escuchaba canciones en viejos reproductores mp3 como iPods esos dispositivos a menudo confundían los nombres de las pistas lo que debía ser ACDC track 1 TNT aparecía como 4bce7f2 Algunas canciones eran populares en la comunidad otras eran mezclas locales ocultas y muchas eran auténticas joyas nunca reconocidas a gran escala Rara vez recordaba títulos pero sí el flujo musical Unos pocos sonidos bastaban para predecir la melodía Mi mente continuaba la secuencia como hoy lo haría un modelo porque la inmersión genera intuición por la armonía
Lo mismo me pasó con la programación Empecé con VB6 pasé por Delphi Pascal C y al final me asenté en Python En el camino el saber académico intentó imponerse olvida goto eso es un code smell olvida la programación declarativa aprende OOP usa SOLID sigue Agile Reglas como SOLID CQRS TDD DRY Clean Code y otras nacieron de una urgencia matemática y formal por definir cada bloque de cómputo de forma inequívoca Eran brillantes porque facilitaron compartir conocimiento medirlo y escalarlo pero también fueron cadenas porque rompieron la propiedad real del código
Al escribir código aprendí de forma práctica antes de conocer los nombres de los patrones Muchos patrones los conocí después formalmente pero la mayoría crecieron resolviendo problemas directos Algunas reglas me ayudaron a explicar mis elecciones pero me resistí a encadenarme a ellas especialmente a la versión dogmática de Agile Entendí instintivamente que hay maneras de escribir que hacen el código inmanejable y otras que lo hacen claro Fui arquitecto programador y a veces también la parte de negocio de mis propias soluciones
La enseñanza de las matemáticas en la escuela contribuye a esto En mi caso la matemática estaba enseñada como definiciones y fórmulas manipúlalas hasta dar resultado Eso sirve para exámenes pero no para comprender profundamente La gente que enseñaba desde lo más atómico construía conocimiento paso a paso y permitía que el alumno poseyera ese conocimiento La diferencia es que unos podían reconstruir fórmulas desde principios y otros solo jugábamos con símbolos sin entender el muro de ladrillos detrás
Los creadores de patrones y frameworks fueron y son brillantes Hicieron la vida más fácil para muchos negocios y equipos pero también crearon dependencia de etiquetas Para algunos eso es confort para mí es limitación Los humanos reconocen patrones Vén kx + b = c y piensas en Vieta ves cuatro bucles anidados y piensas en refactorizar ves más lecturas que escrituras y piensas en CQRS o en una base como Cassandra Todo tiende a la búsqueda de lo perfecto pero perfecto no siempre es el mejor según el contexto
Pensemos en el Concorde que rompió la barrera del sonido y fue un logro tecnológico pero los viajeros prefirieron comodidad a ahorrar unas horas La velocidad no siempre ganó sobre la experiencia Perfecto depende de la mirada y de los objetivos
La mentalidad del ingeniero es iterar rápido usar un modelo de lenguaje para acelerar prototipos elegir Python para avanzar si hace falta rendimiento optimizar puntos críticos con Rust o C modularizar cuando el código se vuelve inmanejable y reconstruir la arquitectura cuando deja de cumplir su función Eso no se aprende solo citando SOLID se vive bajo presión y plazos y entonces la práctica dicta las prioridades
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Mis conclusiones y recomendaciones para quien construye software son simples y prácticas 0 Mantente ágil en el sentido literal 1 Enfócate en el objetivo 2 Diseña una arquitectura básica 3 Piensa cómo los datos transforman estados antes de escribir 4 Considera quién mantendrá el sistema 5 Evita el sobreingeniería resuelve primero el escenario más obvio aunque sea desordenado 6 Prototipa cada manejador en forma atómica 7 Si un manejador es complejo divídelo en partes manejables 8 Si la arquitectura falla reconstruyela 9 Mantén siempre presente el estado global de transformación de datos 10 Escala solo cuando sea necesario uno o dos pasos por delante no más Las reglas existen pero no duden en romperlas o reforzarlas según el contexto
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Piensa en canciones en el flujo de datos y en el equilibrio entre velocidad y experiencia replantea la cadena de patrones y reclama la propiedad de tu conocimiento
