Veo con frecuencia que, al pedir a Google AI Studio que añada nuevas funciones a una app, pueden romperse características existentes. Más allá de dar instrucciones más detalladas, es clave establecer una estrategia que garantice que la funcionalidad previamente definida sigue funcionando sin regresiones.
El primer pilar es un enfoque de especificación primero: define con claridad el comportamiento esperado, los criterios de aceptación y las restricciones que no deben romperse. Indica de forma explícita qué partes del sistema son contractuales y deben mantenerse estables, y solicita cambios incrementales con diffs en lugar de reescrituras completas. Pide al asistente que proponga casos de prueba antes de tocar el código y que verifique retrocompatibilidad al finalizar, entregando una lista de comprobación y un plan de pruebas de regresión.
El segundo pilar es la calidad de ingeniería: incorpora pruebas unitarias y de integración que cubran la funcionalidad ya existente, añade pruebas de extremo a extremo para los flujos críticos y ejecuta todo en un pipeline CI con gates que bloqueen despliegues si falla alguna prueba. Emplea entornos de staging, feature flags para liberar con seguridad, control de versiones con ramas cortas y revisiones de código. Un pequeño conjunto de pruebas de humo rápido puede detectar regresiones en segundos, mientras que un paquete de regresión más profundo protege los casos límite.
Si tu aplicación usa agentes IA o composición de herramientas, define contratos de entrada y salida estrictos mediante esquemas JSON validados, controla dependencias con timeouts y reintentos, registra telemetría para trazabilidad y aplica políticas de seguridad. Añade validaciones semánticas sobre la salida del modelo y establece políticas de no degradación para funciones sensibles. Estas prácticas, combinadas con prompts que piden análisis paso a paso y verificación contra los criterios de aceptación, reducen al mínimo las roturas no deseadas.
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Mantener la funcionalidad en Google AI Studio es cuestión de combinar buenas prácticas de especificación, pruebas y despliegue con un uso disciplinado del asistente. Con un ciclo claro de definición, validación y verificación, podrás añadir capacidades sin poner en riesgo lo que ya funciona y acelerar la entrega de valor con seguridad.