Anthropic afirma haber reescrito un millón de líneas de código en dos semanas con su propia IA
Anthropic ha explicado cómo sus ingenieros usaron Claude Code para trasladar enormes bases de código entre lenguajes de programación en semanas, en vez de años. Impresionante, realmente útil y una buena ventana a aquello para lo que la IA de programación sirve de verdad.
Anthropic ha publicado un vistazo a cómo sus propios ingenieros usan Claude Code, su herramienta de programación con IA, para abordar una de las tareas más temidas del software: las migraciones. Aquí una «migración» significa reescribir un programa existente de un lenguaje de programación a otro, o sobre unos fundamentos nuevos. Históricamente, estos proyectos eran esfuerzos penosos de varios años. En el último mes, Anthropic afirma que desarrolladores individuales trasladaron diez paquetes de código distintos, de decenas a cientos de miles de líneas cada uno, en una fracción de ese tiempo.
El ejemplo principal llama la atención. Jarred Sumner, creador de la popular herramienta de JavaScript Bun, usó Claude Code para reescribirla del lenguaje Zig a Rust y produjo alrededor de un millón de líneas de código en menos de dos semanas; todas las pruebas existentes de Bun pasaron antes de integrar los cambios. Por separado, Mike Krieger de Anthropic, cofundador de Instagram, habría trasladado durante un solo fin de semana una base de código Python a 165.000 líneas de TypeScript.
Esta es la parte que merece entenderse, porque explica por qué funciona cuando «la IA escribe toda mi aplicación» a menudo no funciona. Anthropic no se limitó a decirle al modelo «reescribe esto». Su método es un ciclo disciplinado: primero construye un «manual de reglas» y un mapa de cómo dependen unas piezas de otras; después traduce en fragmentos pequeños; por último, se apoya mucho en el conjunto de pruebas existente para detectar errores. Un «conjunto de pruebas» es una colección de comprobaciones automatizadas que confirman que el código sigue haciendo lo que debe. Ese último ingrediente es el secreto. Las migraciones son una tarea casi ideal para la IA precisamente porque ya hay una respuesta correcta con la que comparar: el comportamiento del programa anterior. La IA propone, las pruebas juzgan y cualquier cosa rota se detecta antes de desplegarse.
Qué significa esto para ti: Si programas, la lección práctica vale más que el titular. La IA destaca en trabajos grandes, tediosos y bien definidos cuyo éxito puede verificarse, y las migraciones son el ejemplo por excelencia. La idea que puedes aplicar es esta: dale al modelo estructura y una forma de comprobarse a sí mismo, reglas claras, pasos pequeños y pruebas sólidas, en vez de una única instrucción enorme y vaga. Si no programas, la señal sigue importando. Reescribir software antiguo es un cuello de botella enorme y caro en todos los sectores, y reducir años a semanas cambia lo que las empresas pueden permitirse modernizar. Una salvedad justa: Anthropic está mostrando el producto de Anthropic, y los logros llegaron de la mano de ingenieros expertos que sabían orientar el proceso y verificar el resultado. Que las pruebas pasaran, no la confianza del modelo, es lo que lo hizo fiable.
Fuentes
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News Corp, de Rupert Murdoch, ha contrademandado al navegador Brave y lo acusa de extraer artículos de The Wall Street Journal y del New York Post y revender resúmenes a empresas de IA. Un caso enrevesado que llega a una cuestión en la que se juega algo todo usuario de IA.
