Cómo dejar de adivinar y empezar a entender a tu compañero de IA

Hace poco me descubrí pensando: paso más tiempo con GitHub Copilot y Cursor que con mis compañeros de equipo reales. Constantemente intercambiamos prompts, él me escribe código, yo lo corrijo. Pero si alguien me pregunta qué tan efectivamente lo estoy usando, no podré darle una respuesta clara. "Bueno, parece que ayuda" — no es exactamente una métrica sólida para un ingeniero.

Resulta que Microsoft se hizo la misma pregunta. Un grupo de empleados hizo código abierto AI Engineering Coach. Es una herramienta que examina tus registros locales de interacción con IA y los convierte en un panel de análisis. No se envían datos a la nube, solo análisis post-mortem local.

Qué es exactamente

El proyecto es una extensión de VS Code (o canvas para la aplicación GitHub Copilot) que analiza tus sesiones. No solo cuenta el número de solicitudes — intenta evaluar la calidad de tu interacción con la red neuronal.

La herramienta es útil para quienes se sienten estancados en el nivel de "escríbeme una función para validación de email" y quieren sacarle el máximo provecho a los agentes de IA. Resalta anti-patrones, encuentra habilidades recurrentes e incluso construye un mapa del contexto de tu proyecto.

Cinco cosas que me llamaron la atención

Detector de anti-patrones

El repositorio tiene alrededor de 45 reglas integradas que verifican la higiene de tus sesiones. Por ejemplo, si estás saturando a la IA con prompts demasiado largos y confusos o olvidando limpiar el contexto, el "coach" lo notará. Mostrará una tarjeta con la descripción del problema y, más importante, sugerirá acciones específicas para solucionarlo.

Buscador de habilidades ocultas

A menudo escribimos las mismas instrucciones en diferentes chats. Skill Finder analiza estas repeticiones y sugiere convertirlas en habilidades reutilizables. Esto ayuda a formalizar tu estilo personal de codificación.

Análisis de contexto

Esta es probablemente la parte más útil para trabajar con proyectos complejos. La herramienta evalúa Context Health — qué tan bien la IA entiende la estructura de tu espacio de trabajo. Verifica los archivos de instrucciones y la preparación del proyecto para trabajar con agentes.

Visualización de actividad

Dentro hay líneas de tiempo estilo Gantt. Puedes ver a qué hora del día recurres más frecuentemente al asistente y en qué proyectos trabajas más intensamente. Incluso hay un mapa de calor de actividad 24/7.

Gamificación del aprendizaje

Los desarrolladores añadieron un sistema de logros y niveles (desde bronce hasta diamante). Incluso hay una sección Learning Center que genera cuestionarios basados en tu código real y registros. Suena como una forma de convertir la rutina en subida de nivel de personaje.

Cómo ejecutarlo

Hay un detalle aquí: la extensión no está en el marketplace oficial. Microsoft posiciona esto como un experimento comunitario, así que tendrás que compilar el archivo tú mismo.

Si tienes Node.js instalado, el proceso es así:

git clone https://github.com/microsoft/ai-engineering-coach.git
cd ai-engineering-coach
npm ci
npm run package

Después de eso, aparecerá un archivo de extensión en la carpeta. Puedes instalarlo vía consola:

code --install-extension ai-engineer-coach-*.vsix

O simplemente arrástralo a la ventana de VS Code. Después de la instalación, llama a la paleta de comandos (Ctrl+Shift+P) y busca AI Engineer Coach: Open Dashboard.

Por qué vale la pena probarlo

La principal ventaja es la privacidad. Todo el análisis ocurre localmente en tu máquina. La extensión funciona en modo solo lectura y no envía nada "a casa." Utiliza las APIs de modelos integradas de VS Code solo cuando tú presionas el botón "analizar".

La herramienta es específica. No te escribirá código, pero te hará pensar: "¿Estoy alimentando al modelo con demasiada basura?" Para quienes quieren pasar del chat simple al SDLC Agentic consciente, este es un gran punto de entrada.

Recomiendo especialmente revisar la sección Coding Moments. Es una galería de capturas de pantalla de tus sesiones que te permite literalmente desplazarte hacia atrás por tu historial de desarrollo y entender en qué momento algo salió mal.

Para quién es

El proyecto definitivamente atraerá a quienes aman los números y quieren optimizar sus flujos de trabajo. Si sientes que Copilot a veces se atasca, quizás el problema no es del modelo sino de cómo le asignas las tareas. Este "coach" ayuda a encontrar esos cuellos de botella.

El único inconveniente es la necesidad de compilar manualmente, pero para un desarrollador eso difícilmente será una barrera. Además, dentro encontrarás un Rule Editor donde puedes escribir tus propias reglas de análisis en Markdown y probarlas directamente con tus datos. Un constructor para quienes les gusta personalizar las herramientas.