Agentes de un tech lead: de buscar apps a crearlas en una tarde

Hay un momento concreto en que la IA deja de ser “útil” y pasa a ser necesaria. Joan Enric García lo vivió en su propio proyecto: un sistema con cuatro años de historia, cargado de deuda técnica y contexto acumulado, donde Claude Code empezó a resolver historias de usuario en días en lugar de semanas. Todos los recursos y enlaces que menciona Joan Enric en la charla están recogidos en la newsletter de esta semana.

Joan Enric es director de desarrollo en Tech, la empresa de software detrás de Gaba Energy, una comercializadora eléctrica. Lidera un equipo de cuatro desarrolladores trabajando en remoto total, con una base de código que acumula cuatro años de evolución, tecnologías mezcladas y todo el contexto que eso implica. No es un perfil que suela aparecer en Twitter presumiendo de lo que hace con la IA. Y precisamente por eso merece la pena escucharle.

Lo que vas a encontrar en este episodio:

• Cómo un proyecto con cuatro años de historia se convirtió en el mejor caso de uso para la IA agéntica
• Por qué la deuda técnica aparcada en el backlog fue la sorpresa inesperada de adoptar Claude Code
• La migración de Copilot a Claude que decidieron los propios developers, sin que dirección tuviera que empujar
• Un setup personal con Raspberry Pi, Docker, Telegram y Obsidian que ya está resolviendo problemas reales
• El consejo más directo que puedes recibir si todavía no has abierto la cartera para probar esto en serio

¿Cuál fue el momento en que todo cambió? ¶

La historia tiene dos velocidades. Primero, el uso personal: proyectos nuevos desde cero, sin legado, donde Joan Enric empezó a ver que los agentes resolvían cosas que antes requerían horas. Ahí el cambio fue notable pero no sorprendente. La IA con proyectos limpios ya funcionaba bien desde antes.

El golpe de realidad llegó con el proyecto de trabajo.

Un codebase con cuatro años de historia no es algo que cualquier herramienta maneje bien. Tiene sus propias convenciones, sus propios patrones de deuda, sus rincones oscuros que nadie quiere tocar porque “si funciona no lo muevas”. Cuando Claude Code empezó a entender ese contexto y a resolver historias de usuario reales, con un MCP conectado a su herramienta de gestión de proyectos, la historia cambió de plano.

🔑 La diferencia no fue que la IA “ayudara más”. Fue que pasó de ser una muleta para el cambio de contexto a convertirse en alguien que resuelve el trabajo directamente.

Joan Enric habla de historias que antes tardaban semanas y empezaron a resolverse en días. No porque el código fuera más corto, sino porque el modelo ya entendía la arquitectura, las decisiones previas y las restricciones del proyecto. Eso no es asistencia. Eso es colaboración.

¿Para qué sirve realmente un proyecto con cuatro años de deuda técnica? ¶

Esta es la parte que más me llamó la atención de la conversación, porque va en contra de lo que suele decirse sobre la IA y el código legado.

La narrativa habitual es: “con proyectos nuevos funciona bien, con proyectos viejos es un desastre porque no entiende el contexto”. Joan Enric lo desmiente con su propia experiencia.

Cuando Claude Code genera su propio CLAUDE.md al analizar el proyecto, empieza a entender cómo está distribuido todo. Ese mapa mental del codebase es exactamente lo que faltaba para atacar las tareas que llevaban años en el fondo del backlog. No las urgentes, no las visibles. Las otras. Las que siempre aparecen con el cartel de “importante pero no urgente” y nunca llegan a la sprint.

💡 Las tareas de deuda técnica que llevaban dos años esperando empezaron a salir en paralelo, sin interrumpir el desarrollo habitual. El equipo miraba y decía: ¿de dónde ha salido esto?

Securizar una parte del sistema que nadie había tocado en dos años. Actualizar una librería obsoleta. Refactorizar un módulo que todo el mundo conocía pero nadie quería abrir. Esas cosas. Las que forman esa mochila invisible que todo tech lead lleva a la espalda.

Y aquí hay una reflexión que se sale del episodio pero que vale la pena: si tu equipo tiene tests sólidos y un proceso de QA con guates antes de producción —como tiene el de Joan Enric—, la IA puede atacar deuda técnica con una red de seguridad real. Sin esa red, no lo hagas.

¿Por qué el equipo dejó Copilot por Claude sin que nadie se lo pidiera? ¶

La migración de herramientas en un equipo de desarrollo tiene muchas formas de hacerse. La más común es top-down: dirección decide, los developers acatan con mayor o menor entusiasmo. Lo que describe Joan Enric fue lo contrario.

Copilot estaba instalado. Funcionaba. Pero parte del equipo sentía que para lo que ellos hacían, no resolvía lo que esperaban. No era una queja, era una evaluación: el tiempo que tardaban en sacarle resultado no compensaba la inversión. Y lo dijeron.

Entonces vieron lo que Joan Enric estaba sacando con Claude Code: historias resueltas, deuda técnica liquidada, code reviews generadas con un prompt automatizado que puntuaba el PR sobre 10 y añadía comentarios accionables. La reacción fue “queremos probar eso”.

Eso es una señal potente. Los developers más escépticos, los que más leen, los que detectan cuando una librería está obsoleta y lo anotan en el CLAUDE.md para que el agente lo tenga en cuenta, pidieron el cambio. No lo aceptaron. Lo pidieron.

Si tienes un equipo técnico que no confía por defecto en la IA, escúchales cuando digan que quieren probar algo. Eso tiene mucho más valor que cualquier directiva de adopción que venga desde arriba.

⚠️ Joan Enric tiene una regla en su configuración: “no me des la razón automáticamente”. Porque el problema de los LLMs es que culebreas cuando no las deberías. Primero analiza, luego opina. Si eso no está en tu CLAUDE.md, ponlo ya.

Para comparar estas herramientas antes de decidir cuál encaja con tu flujo de trabajo, hay una comparativa de agentes IA para programación en terminal que cubre Claude Code, Gemini CLI, Copilot CLI y Qwen Code con criterios prácticos.

¿Qué tiene dentro la Raspberry Pi de Joan Enric? ¶

Aquí llegamos a la parte que, si eres de los que llevan un tiempo siguiendo el mundo de los agentes autónomos, te va a resultar familiar. Si no, prepárate.

Joan Enric tiene una Raspberry Pi encendida en casa. Dentro corre OpenCode (el proyecto antes conocido como ClaudeBot o Mallbot) dentro de un contenedor Docker —su propia decisión, sin que nadie se lo pidiera— con una cuenta de Google dedicada que no es la suya personal. Se comunica con él por Telegram. Su agente se llama Jarvis.

El setup tiene varias capas que merece la pena desgranar.

El aislamiento primero. Cuando la mayoría de gente instalaba OpenCode en su Mac, Joan Enric lo metió en Docker. No porque el manual lo dijera, sino porque desconfiaba del comportamiento proactivo del agente. Esa desconfianza resultó ser muy sensata: OpenCode no es un chatbot que espera tus preguntas. Es un sistema que intenta resolver tareas por su cuenta, y si le das permisos de más, los usará. Lo de la jefa de seguridad de OpenAI que tuvo que matar el proceso Docker porque el agente le estaba borrando correos no es una leyenda urbana.

La cuenta de correo dedicada. Jarvis tiene su propio Google Account. Ahí recibe los correos que Joan Enric le reenvía, gestiona el calendario compartido y opera sin tocar las cuentas personales. Un perímetro claro.

El segundo cerebro. Esta es la parte más interesante del setup. Joan Enric le reenvía artículos, newsletters y notas que se acumulan. El agente procesa ese contenido, crea notas con metodología Zettelkasten, les añade tags, genera conexiones entre ideas y las guarda en Obsidian en una carpeta compartida con el móvil. El resultado: un segundo cerebro que se construye solo mientras tú lees y avanzas. Cuando necesitas encontrar algo, preguntas. Cuando aprendes algo nuevo, lo reenvías y el agente lo integra.

La optimización de tokens por modelo. Para que el setup sea sostenible con un presupuesto de unos 15 euros al mes, Joan Enric configuró el agente para que use diferentes modelos según la dificultad de la tarea. Opus solo para planificación y consultas complejas. Gemini Lite para cronjobs y tareas programadas simples. Con Open Router tiene acceso a todos sin cambiar de plataforma.

💡 El truco del presupuesto controlado: le da de 5 a 10 dólares en tokens cada vez. Como una paga semanal. Cuando se agota, para. En un mes lleva usando 15 euros y el agente lleva semanas activo.

Que el agente se quedara sin tokens intentando solucionar su propio problema de configuración —10 dólares en 10 minutos— fue el aviso de que la proactividad tiene un coste si no la controlas. Ahora lo controla.

Si quieres entender el concepto de agent skills antes de montarte tu propio setup, la guía completa de skills para Claude Code, Codex, Cursor y OpenCode explica los fundamentos sin asumir que ya tienes todo instalado.

¿Cómo pasa uno de buscar una app a crearla en una tarde? ¶

La historia del editor de vídeo de baloncesto es el mejor ejemplo práctico del episodio porque arranca desde un problema muy concreto.

Joan Enric analiza vídeo de partidos como parte de su trabajo como entrenador. Antes: veía el partido, anotaba minutos en un Excel con el tipo de jugada y el jugador, generaba un timeline, lo importaba en DaVinci Resolve y exportaba los cortes. Cuatro horas de proceso.

Decidió pedirle a Claude que le creara una herramienta. No buscó una app existente. No comparó herramientas de análisis de vídeo deportivo en Product Hunt. Pensó en lo que necesitaba: un editor de vídeo con atajos de teclado propios, que al pulsar una tecla cortara N segundos y le preguntara jugador y acción, y que al final exportara el timeline listo para DaVinci Resolve.

Lo escribió en Python. Sin tocar una sola línea de código. Resultado: de cuatro horas a hora y media.

Eso es el vibe coding en su versión más útil. No “vamos a ver qué pasa”, sino “sé exactamente lo que necesito, no sé programarlo, pero tengo a alguien que sí”.

La otra aplicación que describe —la de análisis de salud con datos de su reloj deportivo— sigue el mismo patrón. Encontró un proyecto en GitHub que exportaba los datos de la API, le pidió a Claude que lo conectara, procesara los datos y le enviara un correo con recomendaciones personalizadas. Duración del proceso de construirlo: una tarde.

🔑 El cambio mental no es “puedo escribir código sin saber”. Es “puedo pensar en qué necesito sin limitarme a lo que existe”.

Antes, si no había una app SaaS que resolviera exactamente tu problema, tenías tres opciones: pagar a alguien para que la programara, aprender a hacerlo tú, o conformarte con algo que no encajaba del todo. Ahora hay una cuarta: describir exactamente lo que quieres y pedirlo.

El agente de zapatillas: ¿una tontería o el futuro del desarrollo? ¶

Joan Enric está construyendo un sistema multiagente para encontrar zapatillas. Suena a broma. No lo es.

Su pie tiene características específicas: más ancho de lo normal, necesita extra anchura, no cualquier modelo le va bien. Cada compra nueva implica investigación, comparativas, revisar tallas y disponibilidad. Tiempo tirado.

El diseño que está desarrollando tiene tres agentes:

1. Especialista en podología: recibe las características del pie y define qué modelos son compatibles desde el punto de vista biomecánico.
2. Experto en zapatillas: dentro de los modelos compatibles, busca los que tienen la horma y el ancho correcto.
3. Agente comprador: rastrea las páginas web que él ya visita y encuentra el mejor precio para el modelo elegido, en el talle correcto.

Cada agente pasa información al siguiente. El resultado final: tú describes tu pie una vez, el sistema te devuelve modelo y precio.

La razón por la que está construyendo esto no es la comodidad —aunque también. Es práctica deliberada con arquitecturas multiagente. Después de la masterclass de Agent Skills, quiso un proyecto propio donde aplicar lo aprendido. Y eligió un problema real, de su vida, con reglas claras y un resultado verificable.

Eso es exactamente cómo se aprende a trabajar con agentes: con un problema tuyo, con datos tuyos, donde sabes cuándo el resultado es correcto porque lo sufres en primera persona.

Si quieres ver casos de uso prácticos con metodologías similares aplicadas a equipos de desarrollo, los 10 mejores usos de skills para Claude Code en metodologías de agentes recoge ejemplos concretos de cómo otros developers estructuran sus flujos.

¿Por qué es importante que esto lo haga un tech lead con un equipo real? ¶

Joan Enric no es un influencer de la IA. No tiene miles de seguidores en Twitter. No publica hilos cada semana sobre su experiencia con los agentes.

Tiene un equipo de cuatro personas, una base de código con cuatro años, un proyecto de negocio real con clientes reales y facturas reales. Y está adoptando estas herramientas con los pies en el suelo: primero en paralelo y con supervisión, después con confianza pero sin bajar la guardia, siempre con la red de seguridad de los tests y los guates antes de producción.

Ese perfil importa porque lo que describe no es un experimento de laboratorio. Es trabajo real.

El equipo detecta cuando Claude usa una librería obsoleta y actualiza el CLAUDE.md. Cada pull request humano tiene que revisar el código generado por IA antes de que llegue a producción. La velocidad aumenta, pero el control no desaparece.

⚠️ “El día que se caiga Claude hay que seguir trabajando.” Esa frase del equipo de Joan Enric resume bien el equilibrio: confías en la herramienta lo suficiente para apoyarte en ella, pero no tanto como para perder la capacidad de funcionar sin ella.

La desconfianza inteligente no es resistencia al cambio. Es ingeniería.

¿Cómo empezar a probar agentes esta semana? ¶

Joan Enric tiene un consejo muy directo para quien todavía mira esto desde lejos: pon 20 euros.

No de golpe para siempre. Un mes. La herramienta que más curiosidad te despierte. Con ganas de verdad, sin la constricción del límite gratuito que te corta el flujo justo cuando empiezas a entender cómo funciona.

El plan concreto:

• Elige un problema tuyo, no uno de manual. Algo que hayas intentado resolver con una app existente y no hayas encontrado lo que buscabas. Eso es la semilla perfecta.
• Empieza pequeño y complétalo. Un script que automatice algo que haces a mano. Un análisis de datos que produces cada semana. Una notificación que nadie te manda pero necesitarías. No empieces con el agente de tres capas; empieza con lo que puedes terminar en una tarde.
• Configura bien el contexto. Si estás en un proyecto de trabajo, deja que el agente lea el código, genere su propio mapa mental y hazle las preguntas que llevan tiempo sin respuesta. Las respuestas sorprenden.
• Dale presupuesto controlado. Si vas a probar con APIs, empieza con 5-10 dólares de crédito. Aprenderás más vigilando cómo los gasta que dejándolo libre.
• Equivócate rápido. Cuando el agente diga “lo mejor es restaurarlo todo”, para. Esa parada, esa pregunta, ese instante de “espera, eso no tiene sentido aquí” es exactamente donde aprendes qué sabe hacer y qué no.

Y si lideras un equipo: no impongas. Muestra. Haz una historia pequeña, definida como historia de usuario, ejecutada al 100% por IA, marcada como tal en el PR. Deja que el equipo la revise. Deja que digan si está bien o no. Esa transparencia hace más por la adopción que cualquier directiva.

La IA no te quita lo que ya sabes. Si llevas años construyendo arquitecturas sólidas, esas arquitecturas siguen siendo tuyas. Lo que la IA añade es velocidad en los tramos que antes eran fricción pura: el cambio de contexto, la deuda técnica olvidada, el problema que sabes cómo resolver pero no tienes tiempo de programar.

El momento de aprender es ahora, cuando el precio aún no refleja el valor real. Cuando los modelos aún son deficitarios para las empresas que los construyen. Cuando equivocarte con 20 euros todavía es aprender, no perder.

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