LLM Best Practices: cómo integrar inteligencia artificial en tu flujo de desarrollo

From one dev to another: todos nos hemos ilusionado con pedirle a la IA “hazme el microservicio” y luego ver un diff de 800 líneas que nadie quiere revisar. La verdad: LLMs for coding funcionan mejor cuando piensan en pequeño, con contexto preciso, expectativas claras y una red de seguridad hecha de tests y code review.

Hoy no vamos a romantizar nada. Verás patrones, anti-patrones y prompts que puedes copiar/pegar. Si te preguntas cómo usar LLMs en un sprint real (no en un demo perfecto), la respuesta está en procesos: limitar alcance, dar señales (arquitectura, estándares, invariantes), exigir diffs mínimos y medir el impacto en PRs.

¿El objetivo? Adoptar las mejores prácticas con LLMs que aceleran sin disparar bugs, rollbacks o dependencias fantasmas. Si al final de este post tu equipo puede pedirle a la IA un cambio puntual con tests y pasarlo por CI/CD sin dramas, ganamos.

Buenas prácticas con LLMs en desarrollo de software

Prompts con ingeniería (no poesía)

Principio: contexto > creatividad. Cuanto mejor contexto, mejor llm code.

• Define rol (“senior en {stack} con foco en seguridad/performance”).
• Resume contexto (módulo, versión, estándares de lint/test).
• Limita la tarea a una responsabilidad y <50 líneas.
• Pide salida en unified diff + tests.
• Agrega criterios de aceptación (sin dependencias nuevas, complejidad, SLA).

Plantilla rápida (copiar/pegar):

Rol: Senior en {stack} con foco en {seguridad/performance}.Contexto: {módulo, framework, versión}, estándares {lint, tests, CI}, constraints {latencia, memoria}.
Tarea: {específica, pequeña}
Entradas: {archivo/fragmento relevante}
Salida: unified diff + {n} tests
Criterios: sin nuevas deps, complejidad < N, cobertura mínima
No hacer: {fuera de scope}

Este marco obliga al modelo a producir llm code revisable. Nada de walls of text: patch mínimo, explicaciones cortas y enfoque en contratos.

Divide y vencerás (tareas pequeñas)

Pide funciones puntuales en lugar de servicios completos y mantén una sola responsabilidad por prompt, si la solución se complica, detente y pide que explique el enfoque antes de generar más código. Al reducir el scope obtienes diffs pequeños, menos alucinaciones y reviews más rápidos, esa es la esencia de las LLM best practices para llms for coding: cambios incrementales, verificación continua y claridad de intención, tal como recomiendan Phillip Carter (“ask for small code changes, not big ones”).

Contexto útil sin romper la ventana (context window)

• Incluye firmas públicas, DTOs, feature flags y test que falla.
• Evita pegar el repo entero: usa lo mínimo necesario.

El modelo no necesita todo tu monolito: sólo lo esencial para compilar “en su cabeza”. Menos ruido, mejores respuestas.

RAG en lenguaje humano (primero busca, luego genera)

Recupera primero la documentación interna (snippets, ADRs, guías de estilo) y pídele al modelo que responda únicamente con esa evidencia, si la información es insuficiente, que lo declare explícitamente y proponga las preguntas mínimas para completar el contexto. Este enfoque de retrieval-augmented generation aterriza el how to use LLMs en empresas reales: reduce inventos, hace que el llm code se alinee con tus estándares vigentes y facilita trazabilidad de fuentes y review técnico. 

Es, en esencia, aplicar recuperación antes de generación y técnicas de compresión/reranking del contexto para mejorar la precisión y el focus del modelo.

Red de seguridad: pruebas y verificación

• Tests unitarios/integ obligatorios.
• Static analysis: linters, type checking, SAST.
• Ejecución local antes de PR.

Snippet de prompt (tests primero):

Escribe 5 casos que rompan mi implementación.
Cubre nulos, timeouts, límites y errores del proveedor.
Devuélveme sólo el archivo de tests.

Si no puedes testearlo, no puedes mantenerlo. Esa es la forma práctica de how to use llms sin miedo.

Seguridad y privacidad (política mínima)

Nunca pegues secretos o información personal (PII) en un prompt, en su lugar, utiliza mecanismos de vault o redaction para proteger datos sensibles. Antes de implementar cualquier integración, revisa la política de datos del proveedor y asegúrate de que el entrenamiento esté desactivado (training off). 

Todo código generado debe pasar por SAST/DAST en el pipeline de CI, y puedes reforzar la práctica con un prompt audit diff que busque vulnerabilidades como SQLi, XSS, SSRF, hardcoded secrets o path traversal, devolviendo un resumen con el hallazgo, su severidad y el parche mínimo recomendado. 

La seguridad shift-left también aplica a LLMs for coding: si no se establece desde el inicio, la velocidad de desarrollo se paga luego en incidentes, deuda técnica y brechas de cumplimiento.

Diseño intencional (arquitectura > ocurrencias)

• Pide patrones explícitos: hexagonal, circuit breaker, idempotency.
• Declara no-gos: reflexión, singletons globales, dependencias mágicas.

Párrafo: La IA debe jugar en tu cancha, no inventar la suya. Esta es una de las llm best practices más ignoradas.

Métricas que sí importan

Mide el impacto real de la IA observando métricas como el lead time de PRs con y sin asistencia de LLMs, la tasa de aprobación al primer intento, los defectos post-merge o rollbacks en código generado, y la cobertura o mutación de tests que validan su calidad.

Estas cifras reflejan valor tangible, no volumen de código. Olvida las “líneas generadas”: lo que importa son los outcomes, no los outputs. Esta es la forma madura y defendible de justificar how to use LLMs ante equipos de ingeniería y producto, alineando rendimiento técnico con resultados verificables.

Antipatrones (evítalos)

• Hazme el microservicio completo.
• Pegar stack traces infinitos + medio repo.
• Tres tareas distintas en un prompt.
• Blind trust sin tests ni CI.

Si te ves aquí, respira, corta el scope y vuelve al diff mínimo.

Integra en tu CI/CD (flujo real)

Integra las comprobaciones desde el primer paso: en el pre-commit, ejecuta formateo automático, linters y un secrets scan para detectar credenciales o tokens antes de subir código. En la etapa de CI, incorpora pruebas unitarias y de integración, análisis estático de seguridad (SAST) y verificación de licencias de dependencias. Usa un PR template con casillas visibles para indicar si el código fue generado por IA, si tiene tests asociados, riesgos potenciales y plan de rollout. 

Finalmente, controla el impacto en producción con feature flags que permitan despliegues graduales y seguros. Este flujo convierte demos en entregables reales y sostenibles; de dev a dev, aquí es donde vive el valor.

Ejemplo breve (Node + Jest)

Prompt:

“Refactor retryFetch(url, opts) para agregar exponential backoff (máx 5 intentos), cancelar en 1.5s y registrar sólo warns en reintentos. Entrega unified diff y 4 tests Jest. No agregues dependencias.”

Checklist de revisión:

• ¿Respeta timeouts y topes de reintentos?
• ¿No introdujo dependencias?
• ¿Tests cubren edge cases (timeout en intento 1 y 5)?
• ¿Logs siguen el estándar del equipo?

Política interna (8 líneas, paste-ready)

1. La IA es asistente, no fuente de verdad.
2. Prohibido pegar secretos/PII.
3. Todo código generado requiere tests y code review.
4. Sin dependencias nuevas sin RFC/issue.
5. Pide patches pequeños (unified diff).
6. Usa RAG cuando exista documentación interna.
7. Linters, SAST y tests en CI siempre.
8. Medimos calidad/flujo, no líneas.

Lo que realmente importa al usar IA en tu flujo de trabajo

Si tu equipo adopta modelos de lenguaje (LLMs) con prompts bien estructurados, diffs pequeños, RAG, medidas de seguridad y métricas claras, la inteligencia artificial se convierte en un verdadero multiplicador de productividad y calidad. No se trata de espectáculo, sino de proceso. Usar la IA de forma estratégica significa menos incendios en producción y más valor en cada entrega.

La IA bien utilizada es como tener un compañero de programación con turbo, no un sustituto mágico. Si controlas el contexto, el alcance, la verificación y la seguridad, ganarás velocidad sin pagar el precio de los errores futuros.

¿Estás listo para aplicar estas buenas prácticas en tu día a día como desarrollador? De programador a programador: empieza pequeño, mide, ajusta… lo demás es ruido.

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