Prompting para Coding Agents: Lo que cambió y por qué

En el pasado aprendimos a promptear con una estructura enfocada en chatbots, hoy es indispensable revisar nuestras prácticas en el contexto de los coding agents que corren en loops usando herramientas para obtener resultados mejores y más consistentes. CHAPTERS 00:00 Bienvenida: revisando el prompting para coding agents 03:21 La estructura clásica del prompt engineering y sus límites hoy 05:49 Qué es un agente de código según la definición de Anthropic 07:13 Tool calling: cómo los agentes acceden al entorno y archivos 10:02 Cómo dar hints de herramientas, MCPs y skills a los agentes 13:52 Teoría de la mente aplicada al prompting de agentes de código 17:34 Codex como coworker: delegar según las capacidades del modelo 22:14 Plan mode, ask mode y build mode en Cursor 28:04 Workflows de Anthropic: explore-plan-code-commit, TDD y screenshots 31:11 Escape hatches para evitar alucinaciones en los agentes 33:06 Prompting iterativo y prompting adversarial para validar asunciones 39:33 Presupuestos de razonamiento, herramientas y tokens en el prompting 42:10 Por qué no copiar plantillas de AGENTS.md de otros equipos 46:05 Reglas rígidas vs heurísticas en sistemas multiagente 51:14 Enfocar el prompt en el qué, no en el cómo del proceso 53:38 Criterios de verificación y prompts recíprocos para validar resultados 57:29 Por qué evitar instrucciones agresivas o gritos a los modelos 1:00:41 Cierre: de dar instrucciones a diseñar ambientes para agentes