The lost reference

Llevo unas semanas dándole vueltas al ritmo al que estamos desarrollando software desde que herramientas como GitHub Copilot, Claude Code y compañía se han sentado con nosotros en la mesa. Y sí, aceleran. A estas alturas negarlo sería como discutir que el fuego quema o que una daily mal llevada puede durar más que una migración de SharePoint.

Pero también me está quedando cada vez más claro que esa aceleración tiene trampa. La IA te ayuda a escribir código más rápido, sí, pero también puede empujarte a una especie de desconexión peligrosa: empiezas a aceptar cambios que “parecen bien”, confías en que lo que ha generado hace lo que crees que hace, y cuando quieres darte cuenta estás conduciendo un coche a toda velocidad sin tener realmente las manos en el volante.

Este artículo cierra una serie de tres. Los anteriores cubren qué es Spec Driven Development y qué es Context Engineering. Si llegas aquí sin leerlos, la comparación que sigue va a ser menos útil.

Si ya los has leído, la pregunta que probablemente tienes es: ¿cuándo uso uno, cuándo uso el otro, y qué pasa cuando los combino? Aquí va la respuesta.

Si llevas un tiempo trabajando con IA, seguramente habrás visto en algún README, en algún hilo de Twitter o en alguna charla de meetup el consejo universal: “dale más contexto a la IA”. Lo dice todo el mundo con esa convicción de quien ha descubierto el agua caliente.

Y sí, dar contexto ayuda. El problema es que “dar contexto” como gesto vago no es lo mismo que hacerlo bien. Y hacerlo bien tiene nombre, tiene disciplina, y ese nombre no es el que circula por ahí.

Si llevas unos meses siguiendo el ruido de Twitter/X, LinkedIn y los blogs de las grandes plataformas, habrás visto que el término Spec Driven Development aparece cada vez más. GitHub lo usa para presentar Spec Kit. Microsoft lo menciona en su documentación de Azure Verified Modules. InfoQ le dedicó un artículo largo a principios de 2026.

Detrás del buzz hay algo concreto. SDD no es un invento reciente ni un eufemismo para “escribir documentación”. Tiene historia, tiene una mecánica clara y, con los agentes de código actuales, cobra un sentido que antes era difícil de aprovechar.

Con la evolución de herramientas de desarrollo que hacen uso de la IA como GitHub Copilot, Claude Code, Cursor y compañía, es natural preguntarse si el rol del developer está en peligro de extinción.

Desde luego, ya no desarrollamos, o no deberíamos desarrollar, código a mano como antes. Ahora nos apoyamos en estas herramientas para generar código de manera más eficiente y mucho más rápida. Y en este contexto he visto multitud de artículos, posts y reflexiones donde hay quien afirma que el rol del developer está muerto, o que va a morir, o que va a ser sustituido por la IA; y, contrariamente, hay quien afirma que no, que todo es puro alarmismo.

Como todos tienen su propia opinión y, ya sabéis, las opiniones son como los culos, con perdón, todos tenemos una, voy a compartir la mía. Y lo haré desde mi experiencia actual: la de un developer que lleva más de 20 años desarrollando en equipo y que ha vivido la evolución desde los editores de texto hasta las modernas herramientas de IA.

La mayoría de demos con agentes funcionan muy bien hasta que aparece el primer problema real: hay que persistir contexto, exponer capacidades por HTTP, desacoplar eventos, aguantar reinicios y, además, mantener el sistema operable por un equipo backend normal.

Ahí es donde Dapr Agents resulta interesante. No tanto por la palabra “agent”, sino porque aterriza el problema sobre piezas de plataforma que ya conocemos: state stores, pub/sub, workflows, APIs y sidecars.

En este artículo voy a contar cómo encaja esa idea en un proyecto real: D&D Copilot, un juego conversacional con backend en ASP.NET Core, frontend en React y una capa de NPCs que ya adopta varios conceptos de Dapr Agents aunque la aplicación esté implementada en .NET.

El pasado 17 de enero tuve la oportunidad de compartir una charla sobre inteligencia artificial con un grupo de niñas y niños scouts del Grupo Scout Guaxara. Y sí, cuando digo “charla”, me refiero a casi dos horas entre explicación, preguntas, dudas razonables, alguna cara de “esto suena a ciencia ficción” y bastantes momentos de “vale, entonces esto ya lo estaba usando sin darme cuenta”.

La invitación me llegó por parte de Amandar Barroso y Romen de la Rosa, así que aprovecho también para darles las gracias por contar conmigo para una actividad así. No todos los días tiene uno la ocasión de hablar de IA con público scout, y bastante menos con un grupo que venía con curiosidad real y con ganas de preguntar.

Como ya conté en un artículo anterior, .NET 6 no incluye fichero Startup.cs para apoyar los procesos de inicialización de una solución, sino que se implementa todo desde el propio Program.cs. Esto resulta beneficioso en proyectos simples pero, cuando aumentamos la complejidad, es posible que ese Program.cs comience a tener una cantidad de líneas poco manejable y se convierta en un fichero de «código espaguetti». ¿Qué soluciones tenemos para crear un fichero Startup.cs en .NET 6?