He estado usando LLMs intensivamente en ingeniería de software para ganancias de codificación y productividad. Si bien son efectivos en proyectos verdes, la calidad cae en picado en bases de código heredadas con dependencias pesadas, fuerte acoplamiento y deuda técnica. El modelo inventa ortografías inconsistentes de conceptos, escribe adaptadores donde no son necesarios, o llama a través de donde se requieren adaptadores. Esto proviene de la confusión y la falta de lenguaje compartido en la base de código.

Los proyectos brownfield tienen dos capas: profundidad técnica y confusión debajo. El modelo adivina mal porque el sistema no responde a preguntas clave. La preparación se puede construir de manera incremental. Al principio de la ingeniería de software, la única preocupación era la deuda técnica. Los equipos entregan rápido, asumiendo compromisos. La respuesta usual es gastar el 10-20% del presupuesto en limpiezas, pero decidir qué cambiar sigue siendo costoso mientras que la implementación se volvió barata con los LLMs.

Divido la autoría en trabajo estratégico y táctico. El estratégico implica leer el sistema, decidir qué necesita cambiar y asegurar la alineación. El táctico lleva decisiones a archivos. El trabajo estratégico requiere profundo entendimiento del sistema; el trabajo táctico ahora es rentable. Creo problemas de GitHub que analizan código bases de manera genérica, luego los abordo con sistemas de IA usando habilidades y sub-agentes. Las habilidades son procedimientos en Markdown que aseguran una ejecución consistente.

Entidades clave: Personas: John Ousterhout