00:00:00Los frameworks de programación con IA siguen multiplicándose, y todos afirman ser la mejor manera
00:00:04de construir con agentes.
00:00:05Pero la mejor forma de crear con agentes no depende totalmente del framework que elijas.
00:00:09Hay otros factores que la gente olvida evaluar, y luego se frustran cuando el framework
00:00:14no se ajusta a su proyecto.
00:00:15Pero ese no es problema del framework, es un problema de selección.
00:00:18Cada framework funciona bien para el caso de uso para el que fue diseñado, y aquí no hay
00:00:22una solución única para todos.
00:00:23Nuestro equipo ya ha hablado de frameworks de IA en el canal, pero hace poco
00:00:28encontramos uno que está ganando mucha tracción últimamente.
00:00:31La razón por la que hacemos un video sobre esto no es porque sea otro "mejor framework"
00:00:35que te hará abandonar los demás.
00:00:37Es porque, al probarlo, descubrimos que es genuinamente diferente y se adapta a
00:00:41casos de uso que estos otros frameworks no cubren.
00:00:43Hemos cubierto varios en videos anteriores, como BMAD y Superpowers.
00:00:48Elegir el incorrecto significa que estás sobre-diseñando o no estás lo suficientemente preparado.
00:00:51Hoy analizaremos este framework llamado GSD, que es la abreviatura de "Get Shit Done",
00:00:56y pronto entenderás por qué.
00:00:57Al final de este video, sabrás qué framework usar en cada caso, empezando por
00:01:00el primero, que es GSD.
00:01:02Utilizas GSD cuando no estás muy seguro de qué construir y no quieres planificarlo todo
00:01:06porque los requisitos podrían cambiar en el futuro.
00:01:09Ahora bien, esto no significa que no sepas qué construir en absoluto.
00:01:11Significa que el producto que buscas requiere mucha experimentación en cada paso.
00:01:15Es ideal si quieres desarrollar rápidamente MVPs para proyectos experimentales
00:01:19lo más pronto posible.
00:01:20Con GSD, se te pregunta sobre un alcance general, pero a diferencia del método BMAD,
00:01:25realmente no te deja atrapado.
00:01:26Usando el alcance inicial, planifica cada paso de la implementación progresivamente.
00:01:30Esto significa que no estás limitado a las fases posteriores porque no han sido
00:01:34pre-planificadas por el sistema con un detalle exhaustivo.
00:01:35Así que, si construyes una solución personalizada que no se ha hecho antes, sería
00:01:39mejor que optaras por GSD.
00:01:41Supongamos que estás creando un asistente de entrevistas en pantalla, como Cluely.
00:01:45Tendrías que resolver muchas cosas sobre cómo sería la experiencia del usuario
00:01:50o cómo asegurar que las plataformas de videollamadas no lo detecten al compartir pantalla.
00:01:54Muchas cosas podrían requerir experimentación, sin forma de determinarlas antes de la planificación.
00:01:59BMAD, por otro lado, adopta el enfoque opuesto.
00:02:02Es un framework paso a paso que crea documentación detallada para cada fase
00:02:06antes de implementar nada.
00:02:07Debes estar seguro de lo que estás construyendo desde el principio, y no es que
00:02:11cometa errores.
00:02:12Tiene todo un departamento de investigación como módulo donde el creador de BMAD ha volcado
00:02:17todo el contexto sobre diferentes roles, como analista de negocios y diseñador de pensamiento,
00:02:21para asegurar que el producto se analice desde todos los ángulos.
00:02:25Pero todo está precargado, y basándote en eso creas tu PRD y documentos de arquitectura,
00:02:30y luego, a partir de ellos, obtienes tareas fragmentadas que el equipo de implementación
00:02:34simplemente debe seguir.
00:02:35Cuando hicimos nuestro video sobre el sistema BMAD, lo elogiamos por lo estructurado que era.
00:02:39El sistema está tan bien construido en los prompts que no permite que el agente
00:02:43se desvíe de las tareas.
00:02:44Pero tras un periodo prolongado de uso, notamos que cuando realmente necesitas un cambio
00:02:48en los requisitos, es ahí cuando el sistema se vuelve inestable, porque incluso los mejores
00:02:52modelos pasan por alto pequeños detalles al modificar los requisitos.
00:02:56Otra queja que la gente menciona es que toma demasiado tiempo planificarlo todo
00:03:00antes de que comience cualquier implementación, pero eso es porque no debería usarse
00:03:04para ese tipo de proyectos.
00:03:05Deberías usarlo cuando estés absolutamente seguro de los requisitos y solo quieras
00:03:09construir el sistema sin lagunas, porque todas las especificaciones que genera están muy vinculadas.
00:03:14O cuando quieras construir sistemas convencionales, como una solución CRM personalizada
00:03:19para un cliente o tu propia plataforma comunitaria.
00:03:21Ahora, Superpowers se basa en TDD (Desarrollo Guiado por Pruebas) y toda su ideología
00:03:25se centra en que sepas exactamente qué estás construyendo.
00:03:26El TDD es importante donde el costo de un caso extremo es demasiado alto para pasarlo por alto,
00:03:30y este costo no se refiere a una simple integración de Stripe en una app de Next.js, sino a
00:03:34algo como una plataforma agéntica donde los agentes de IA actúan en nombre de tus usuarios
00:03:39y una acción errónea no se puede deshacer y es demasiado costosa.
00:03:41En términos de usabilidad, es como GSD, donde la planificación se hace función por función
00:03:46con solo un esquema de lo que el proyecto debe ser.
00:03:49Pero como las pruebas se generan primero, no te da ese margen para experimentar con
00:03:53diferentes cosas y no es ideal para proyectos donde la planificación se hace de antemano.
00:03:57Pero otra cosa que puedes hacer si el proyecto se encuentra en ambos dominios es
00:04:02implementar una versión del proyecto con GSD donde se complete la funcionalidad principal
00:04:06y luego continuar el resto de la app incorporando Superpowers.
00:04:10Tenemos videos separados sobre Superpowers y el método BMAD, y estarán enlazados
00:04:15en la descripción de abajo si deseas explorarlos con más detalle.
00:04:19GSD también se diseñó para prevenir la degradación del contexto mediante el uso de sub-agentes,
00:04:23creando procesos separados para tareas aisladas, manteniendo limpio el contexto del agente
00:04:28principal para que pueda enfocarse en lo que importa sin desviarse.
00:04:31La mayoría de los agentes de programación con IA ya admiten sub-agentes, así que no importa
00:04:35si usas Claude Code con esto o no.
00:04:37Pero Claude también recibió otra actualización hace poco, el nuevo Opus 4.6 con una
00:04:42ventana de contexto de 1 millón de tokens.
00:04:43Así que muchas técnicas que hemos enseñado en este canal para gestionar activamente el contexto
00:04:46ya no son tan relevantes.
00:04:49Para instalarlo, vas a copiar el comando y pegarlo en la carpeta del proyecto
00:04:53en el que estés trabajando.
00:04:54Luego selecciona para qué agente quieres instalarlo.
00:04:57En mi caso fue Claude, así que lo instalé para ese.
00:04:59Después debes elegir cuál debe ser el alcance de la instalación.
00:05:02Prefiero a nivel de proyecto porque cada proyecto puede usar un framework distinto y esto
00:05:06mantiene la configuración limitada a la elegida para este proyecto.
00:05:10Como estábamos usando Next.js para construir, lo instalamos en nuestro proyecto recién inicializado.
00:05:15Una vez instalado, el framework GSD debería aparecer en tu carpeta .claude en forma de
00:05:19agentes, comandos y hooks.
00:05:21Si no usas Claude, se guardarán en la carpeta .agent en la raíz del proyecto.
00:05:26Tiene múltiples agentes destinados a tareas específicas, pero a diferencia de los prompts
00:05:30normales basados en markdown, todo está estructurado en formato XML, y esto es intencionado.
00:05:34Se sabe que los modelos de Claude funcionan mejor con instrucciones en formato XML, ya que
00:05:39les permite analizar la estructura más fácilmente; es una optimización de rendimiento para
00:05:43cualquier agente que estés usando.
00:05:44Pero antes de seguir, escuchemos unas palabras de nuestro patrocinador, Genspark.
00:05:48Mucha gente está atrapada haciendo malabares con múltiples suscripciones de IA,
00:05:52pagando tarifas individuales por ChatGPT, Claude y varias herramientas multimedia.
00:05:55Genspark es un espacio de trabajo de IA todo-en-uno que alcanzó los 200 millones de dólares en ingresos anuales
00:06:02en solo 11 meses consolidando todo en una sola suscripción.
00:06:03Utiliza un sistema de súper agentes para elegir el mejor modelo para cualquier tarea.
00:06:07Gestiona todo tu flujo de trabajo, desde crear diapositivas con IA y automatizar hojas de cálculo,
00:06:12hasta generar contenido multimedia e incluso hacer llamadas telefónicas reales con la función "llamar por mí".
00:06:16Incluso puedes convertir tus investigaciones en podcasts de IA para escucharlos donde sea.
00:06:20Además, usa Speakly para convertir una grabación de 15 minutos en 3,000 palabras de texto perfecto al instante.
00:06:26¿Lo más increíble?
00:06:27Genspark ofrece funciones ilimitadas de chat e imagen con IA durante todo el 2026.
00:06:31Nanobanana 2, GPT-Image, Flux, Seedream, Gemini 3.1 Pro, GPT 5.2, Claude Opus 4.6 y más
00:06:40modelos de primera línea están incluidos con acceso ilimitado.
00:06:43Haz clic en el enlace del comentario fijado para empezar a construir con Genspark.
00:06:46Para empezar a usar GSD, vas a utilizar este nuevo comando de proyecto.
00:06:50Al ejecutarlo, el agente comenzó a trabajar según el prompt de inicialización
00:06:54y empezó explorando primero la base de código.
00:06:56Como ya había inicializado la app de Next.js, detectó que había código presente y
00:07:01preguntó si debía explorar la base de código existente primero.
00:07:04Le dijimos que omitiera el mapeo para no perder tiempo.
00:07:06Si estuvieras trabajando en un proyecto ya existente, sería mejor pedirle que mapee
00:07:11el código primero, pero como era una plantilla en blanco, lo omití.
00:07:14Después de eso, te pedirá que le cuentes la idea de la aplicación en la que quieres trabajar.
00:07:18Luego, hace muchas preguntas sobre el público objetivo, sus funciones,
00:07:22el alcance del proyecto y más.
00:07:24Pero la sesión de preguntas y respuestas de GSD es notablemente diferente a la de Superpowers.
00:07:29Superpowers intenta extraer casos extremos de ti durante esta fase.
00:07:32GSD no lo hace; se enfoca más en entender qué construir, no en poner a prueba
00:07:38cómo podría fallar.
00:07:39Una vez que reúne suficiente información, crea el archivo project.md dentro de la carpeta
00:07:43de planificación (.planning), que contiene la descripción, elementos fuera de alcance, restricciones y
00:07:48decisiones clave deducidas del interrogatorio.
00:07:50Aquí es donde la prevención de la degradación del contexto se ve en la práctica.
00:07:54Mantiene el project.md deliberadamente corto y enfocado para que los agentes no se desvíen
00:07:59de los objetivos principales al quedar sepultados bajo la documentación.
00:08:01Rastrea todo el trabajo mediante Git, pero no utiliza un commit directo convencional.
00:08:05Ejecuta un script interno que realiza comprobaciones antes de confirmar, asegurando que todo
00:08:10cumpla con los estándares antes de usar Git para hacer el commit.
00:08:12Una vez terminada la planificación, GSD pasó a la fase de investigación.
00:08:16Crea múltiples agentes que investigan diferentes aspectos de la app en paralelo, todos
00:08:20trabajando en segundo plano.
00:08:21Tras completar la investigación, entra en juego el agente sintetizador de investigación.
00:08:24Como estos agentes están configurados para usar los modelos adecuados, el sintetizador
00:08:29utiliza el modelo Sonnet, no el pesado Opus.
00:08:32GSD tiene un mapeo adecuado que asigna cada sub-agente al modelo correcto según la carga
00:08:36de trabajo que maneje, para no desperdiciar esfuerzos adicionales.
00:08:39Condensa los hallazgos de la investigación y también señala posibles problemas o cosas a
00:08:44tener en cuenta que podrían obstaculizar el trabajo a largo plazo.
00:08:46Tras sintetizar la investigación, comienza la etapa de requisitos.
00:08:49Te hace preguntas específicas sobre el MVP, identificando qué funciones son realmente esenciales
00:08:55para la versión 1.
00:08:56Como GSD se enfoca en entregas rápidas, se asegura de que la V1 contenga solo lo necesario.
00:09:01Tras confirmar el MVP contigo, genera la estructura de la hoja de ruta, la cual
00:09:05debes aprobar, y tu aprobación marca la finalización de la inicialización del proyecto.
00:09:09Además, si te gusta nuestro contenido, considera pulsar el botón de "hype", ya que nos ayuda
00:09:14a crear más contenido como este y llegar a más personas.
00:09:17Ahora que la fase de inicialización ha terminado, el siguiente paso es implementar el plan.
00:09:22En la fase anterior, el proyecto se dividió en 4 fases según los requisitos.
00:09:26Te dará dos formas de trabajar: omitir las discusiones o proceder con ellas.
00:09:31La "discusión" para este framework significa sesiones de preguntas con el agente para asegurar que
00:09:35entiende el plan correctamente.
00:09:37Elegimos discutir primero para aclarar los requisitos tanto como fuera posible, pero puedes
00:09:41optar por omitirlo si crees que la sesión de preguntas anterior fue suficiente
00:09:45para que construya la aplicación.
00:09:47Tras la discusión, crea un archivo context.md en la carpeta de fases dentro
00:09:52de la carpeta .planning.
00:09:54Este archivo contiene todos los detalles de lo discutido y mapea la fase que acabamos
00:09:58de hablar con el agente.
00:09:59Fiel a la filosofía de GSD, este archivo también es conciso para que Claude pueda mantenerse
00:10:04enfocado en lo que realmente importa.
00:10:06A continuación, comienzas la planificación de la fase 1.
00:10:08Esta etapa empieza con la investigación basada en el archivo context.md recién creado,
00:10:13usando un agente dedicado con el modelo Sonnet explorando diferentes aspectos.
00:10:17Pensamos que usaría Context 7 o que consultaría la documentación adecuadamente.
00:10:21En cambio, estaba usando búsquedas web con el año 2025 en las palabras clave,
00:10:27algo que no debería haber hecho.
00:10:28Habría estado más controlado si hubiéramos conectado el MCP de Context 7 para que su
00:10:32investigación estuviera mejor fundamentada.
00:10:33Así que, cuando lo uses, asegúrate de conectarlo con dicho MCP para una mejor base.
00:10:37Creó un archivo research.md y documentó toda su investigación, incluyendo el nivel de
00:10:42confianza, lo que indicaba qué tan confiables eran sus fuentes.
00:10:46Después de la investigación, creó un plan.
00:10:48Estos planes detallaban las dependencias de cada fase y todos los requisitos con
00:10:52sus respectivos IDs.
00:10:53Pero aquí está el detalle: esto es lo que hace a GSD diferente, porque en lugar de solo escribir
00:10:57el plan en una dirección, lo verifica cruzando múltiples dimensiones
00:11:02y valida si el plan es realmente implementable y está alineado con los objetivos.
00:11:06Utiliza agentes dedicados para planificar y para verificar el plan; el de planificación los crea
00:11:11y el verificador los revisa constantemente, enviando advertencias.
00:11:14Básicamente realiza una planificación adversaria por su cuenta sin que tengamos que
00:11:19controlar nada manualmente.
00:11:20Una vez que el plan fue definitivo y superó todos los pasos, hizo el commit y dividió el plan
00:11:24en dos oleadas.
00:11:25Realmente se divide en tantas oleadas como sea necesario y paraleliza las que son
00:11:30independientes para que los sub-agentes las manejen simultáneamente.
00:11:33Comenzó a implementar las oleadas del proyecto usando el agente dedicado para llevar a cabo
00:11:37el plan trazado.
00:11:38Al terminar, verifica el punto de control usando pruebas de Playwright,
00:11:43creando scripts, borrándolos luego para limpiar la carpeta y realizando múltiples
00:11:47tareas automatizadas de forma interna.
00:11:49Luego nos dio un resumen de lo construido y proporcionó instrucciones sobre cómo
00:11:53verificarlo por nosotros mismos.
00:11:54La primera iteración construye la app como un simple marcador de posición, con los elementos
00:11:58iniciales visibles para mostrar cómo se vería realmente la aplicación.
00:12:01Las siguientes iteraciones construirán un aspecto de la app a la vez, logrando una app
00:12:05completa al final del ciclo.
00:12:06Toda la iteración consumió 138,000 tokens, lo cual no fue mucho considerando la ventana
00:12:12de contexto de 1 millón de tokens.
00:12:13Pero con un agente de 200,000 tokens de ventana, indicaría que es hora de compactar.
00:12:18Pero como esto se apoya en la documentación de fases, aunque limpiemos el contexto, los agentes
00:12:23sabrían por dónde empezar.
00:12:25Al aprobar el trabajo, ejecutó múltiples pruebas y marcó la oleada 2 como completada también.
00:12:29Después, activó el verificador de GSD de nuevo y comprobó si la implementación
00:12:34coincidía realmente con el objetivo inicial.
00:12:36Una vez verificado, marcó la fase 1 como terminada, incluyendo las verificaciones, y nos indicó
00:12:41que procediéramos a la siguiente fase de la aplicación.
00:12:43Tras pasar la app por todas las fases, las funciones que antes eran marcadores de posición
00:12:47estaban funcionales y trabajando según lo previsto.
00:12:49GSD funciona bien para aplicaciones a gran escala con múltiples funciones, pero es
00:12:54excesivo si la app es mucho más sencilla y no requiere tanto esfuerzo.
00:12:59Para apps simples, Claude o cualquier otro agente por sí solo es suficiente y no necesita
00:13:03esta planificación tan exhaustiva.
00:13:04Sin embargo, si buscas una ejecución controlada con planificación adecuada sin desperdiciar demasiado
00:13:08esfuerzo en esta fase, definitivamente deberías elegir GSD.
00:13:11Este es solo un framework, pero a menudo hay casos de uso donde los existentes
00:13:16no son suficientes y necesitas construir uno propio.
00:13:18Para ello, debes conocer ciertos principios antes de crear el tuyo.
00:13:22Cubrimos esos principios en un video anterior que te ayudará a crear mejores flujos de trabajo.
00:13:26Es posible que veas ese video en la pantalla final, así que puedes hacer clic en él en lugar
00:13:30de buscarlo.
00:13:31Con esto llegamos al final de este video.
00:13:33Si quieres apoyar al canal y ayudarnos a seguir haciendo videos como este, puedes hacerlo
00:13:37uniéndote a AI Labs Pro.
00:13:38Como siempre, gracias por vernos y nos vemos en el próximo.