Hola a todos. ¿Alguna vez han querido revisar código rápidamente usando múltiples inteligencias artificiales al mismo tiempo? Yo sí. Una solución rápida es pedirle a una IA que genere un script y ejecutarlo localmente, pero eso solo resuelve lo inmediato. Si nos detenemos ahí, el artículo termina, así que sigan conmigo un poco más.
El problema que quiero abordar es que muchos scripts generados así acaban llamando APIs de pago por uso como la API de ChatGPT. Llamar APIs no es un problema en sí, pero personalmente prefiero mantener estas tareas dentro de planes de suscripción cuando sea posible. Los proveedores de IA también ofrecen agentes de programación como Codex, Claude Code, Gemini CLI y Copilot CLI. Al autenticar dentro de esos agentes puedes usarlos bajo tu suscripción. GitHub Copilot es atractivo porque no desarrolla sus propios modelos, pero sí ofrece precio fijo y permite probar distintos modelos sin gestionar claves de API. Parecía prometedor delegar revisiones de código a estos agentes de precio fijo y comparar sus resultados para obtener segundas opiniones instantáneas.
También suele ser útil usar un prompt estandarizado para la revisión de código, ya sea un prompt de equipo o uno adaptado a tu estilo. Y, aunque ejecutar estos CLIs en CI es una buena idea para integración continua, a veces solo quieres una comprobación rápida y local antes de avanzar. Por eso desarrollé una herramienta llamada ai-utils que hace este flujo un poco más cómodo.
Cómo se comporta en la práctica: ejecuté una revisión real cuando añadí soporte para Copilot CLI a ai-utils. La comprobación analiza archivos en staging y usa un prompt que pasa git diff al modelo. Al pedir una revisión a varios agentes obtuve salidas distintas que se complementaron entre sí. Por ejemplo, un agente destacó un problema crítico con un timeout mal configurado al usar time.Duration con un valor entero, otro señaló duplicación de lógica entre providers y recomendó mover una función utilitaria a un archivo compartido, y otro señaló una nueva función que falta en otro archivo y pequeños detalles de formato como la falta de nueva línea al final de un test. Incluso cuando los prompts son ligeros, comparar varias respuestas evita fiarse ciegamente de una sola opinión.
ai-utils permite ejecutar tareas como generar mensajes de commit basados en archivos staged con el comando commit-msg, lanzar múltiples AIs en paralelo y usar prompts personalizados almacenados en .aiu/prompts para estandarizar revisiones de equipo. Dentro de un prompt se pueden ejecutar comandos dinámicos y pasar su salida a la IA, por ejemplo para incluir la fecha o el diff actual. La herramienta está pensada para funcionar con agentes ya instalados como Claude Code o Codex y facilita comparar modelos SOTA sin gestionar claves de API en cada consulta.
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En resumen, delegar revisiones de código en múltiples agentes IA puede ahorrar tiempo y aportar perspectivas distintas. Herramientas como ai-utils muestran que es posible ejecutar estas comparativas localmente sin emitir claves de API por cada petición y usando suscripciones existentes. En Q2BSTUDIO ayudamos a integrar estas capacidades en desarrollos a medida, con enfoque en seguridad, servicios cloud aws y azure, inteligencia de negocio y automatización de procesos para que tu equipo trabaje con confianza y mejores resultados.
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