Usa un flujo Prompt-to-PR con Claude Code localmente: escribe prompts pequeños, envia diffs pequeños, ejecuta comprobaciones, re-pide cuando fallen y alcanza PRs listos para mergear.
Los grandes prompts de una sola vez suelen producir cambios grandes y desordenados: docenas de archivos tocados, refactors no relacionados y código que no has tenido tiempo de entender. Incluso si el resultado es técnicamente correcto, la revisión se siente arriesgada porque es difícil saber qué cambió y por qué.
Los diffs pequeños solucionan eso. Cuando cada cambio es limitado y focalizado, puedes leerlo en minutos, detectar errores temprano y evitar romper cosas que no querías tocar. Los revisores confían más en PRs pequeños, así que las fusiones ocurren más rápido y con menos comentarios de ida y vuelta.
Prompt-to-PR es un bucle simple:
Esta cadencia convierte fallos en retroalimentación rápida en lugar de una sorpresa al final. Si pides a Claude Code que ajuste una regla de validación, limítalo a esa regla. Si una prueba falla, pega la salida del fallo y pide la reparación más pequeña que haga que la prueba pase, no una reescritura del módulo entero.
Una cosa no cambia: sigues siendo responsable del código final. Trata al modelo como un programador en pareja local que teclea rápido, no como un piloto automático. Tú decides qué entra, qué queda fuera y cuándo es seguro abrir el PR.
Empieza desde una base limpia. Si tu rama está atrasada o las pruebas ya fallan, cada sugerencia se convierte en conjetura. Trae los últimos cambios, haz rebase o merge según prefiera tu equipo y asegúrate de que el estado actual esté sano antes de pedir nada.
Un “programador en pareja local” significa que Claude Code edita archivos en tu repo mientras tú mantienes el control del objetivo, las barreras y cada diff. El modelo no conoce tu base de código a menos que se la muestres, así que sé explícito sobre archivos, restricciones y comportamiento esperado.
Antes del primer prompt, decide dónde se ejecutarán las comprobaciones. Si puedes ejecutar tests localmente, obtendrás retroalimentación en minutos, lo que mantiene las iteraciones pequeñas. Si algunas comprobaciones solo se ejecutan en CI (ciertas reglas de lint, suites largas, pasos de build), decide cuándo confiarás en CI para no quedarte esperando tras cada pequeño cambio.
Un preflight simple:
Mantén un bloc de notas pequeño abierto mientras trabajas. Anota restricciones como “sin cambios en la API”, “mantener compatibilidad hacia atrás”, “tocar solo el módulo X”, además de las decisiones que tomes. Cuando una prueba falla, pega el mensaje exacto del fallo ahí también. Ese bloc se convierte en el mejor input para tu siguiente prompt y evita que la sesión se desvíe.
Los diffs pequeños comienzan con un prompt deliberadamente estrecho. La vía más rápida hacia código mergable es un cambio que puedas revisar en un minuto, no un refactor que tengas que entender una hora.
Un buen prompt nombra un objetivo, un área del código y un resultado esperado. Si no puedes señalar dónde debería aterrizar el cambio (un archivo, carpeta o módulo), el modelo adivinará y el diff se expandirá.
Una forma de prompt que mantiene los cambios contenidos:
Los límites son el arma secreta. En lugar de “arregla el bug de login”, indica lo que debe mantenerse: “No cambies la forma de la API”, “No renombres funciones públicas”, “No ediciones solo de formato”, “Evita nuevas dependencias”. Eso le dice a tu compañero dónde no debe volverse ingenioso.
Cuando el cambio aún no está claro, pide un plan antes del código. Un plan corto fuerza el trabajo en pasos y te da la oportunidad de aprobar un primer movimiento pequeño.
Goal: Fix the null crash when rendering the profile header.
Location: src/components/ProfileHeader.tsx only.
Constraints: Do not change styling, props, or any exported types.
Expected outcome: If user.name is missing, show "Anonymous" and no crash.
Diff constraint: Minimal diff. No refactors. No unrelated formatting.
If unclear: First reply with a 3-step plan, then wait for approval.
Si trabajas en equipo, añade también restricciones de revisión: “Mantenlo por debajo de ~30 líneas cambiadas” o “Un solo archivo salvo que sea absolutamente necesario.” Hace que el diff sea más fácil de escanear y que los prompts de seguimiento sean más precisos cuando algo falla.
Mantén cada bucle enfocado en un cambio pequeño y verificable. Si puedes describir el objetivo en una frase y predecir qué archivos cambiarán, ese es el tamaño adecuado.
Buenas unidades de trabajo incluyen: arreglar un bug en un solo camino (con repro y guardia), ajustar una sola prueba por un comportamiento, hacer un refactor que preserve comportamiento (renombrar, extraer función, eliminar duplicación) o mejorar un mensaje de error o una regla de validación.
Pon un límite de tiempo a cada iteración. Diez a veinte minutos suelen ser suficientes para escribir un prompt claro, aplicar el diff y ejecutar una comprobación rápida. Si sigues explorando después de 20 minutos, reduce la unidad o cambia a solo investigación (notas, logging, test que falla) y para ahí.
Define “hecho” antes de empezar:
Cuando el alcance empieza a crecer, detente pronto. Si te sorprendes diciendo “ya que estamos aquí”, acabas de encontrar la siguiente iteración. Regístrala como seguimiento, commitea el diff pequeño actual y sigue adelante.
Antes de ejecutar tests o builds, lee el diff como lo haría un revisor. Aquí es donde el flujo o permanece limpio o deriva silenciosamente a “¿por qué tocó ese archivo?”.
Empieza pidiendo a Claude Code que resuma lo que cambió en lenguaje llano: archivos tocados, cambio de comportamiento y lo que no cambió. Si no puede explicar el cambio claramente, probablemente el diff está haciendo demasiado.
Luego revísalo tú mismo. Ojea primero por el alcance, luego lee por intención. Buscas deriva: formateo no relacionado, refactors extra, símbolos renombrados o cambios que no pediste.
Una precomprobación rápida:
Si el diff es más grande de lo esperado, no intentes probar solucionándolo. Revierte y re-pide un paso más pequeño. Por ejemplo: “Solo añade una prueba que reproduzca el bug. Sin refactors.” Los diffs pequeños mantienen los fallos más fáciles de interpretar y hacen que el siguiente prompt sea más preciso.
Los diffs pequeños solo valen la pena si los verificas de inmediato. El objetivo es un bucle cerrado: cambia un poco, comprueba un poco, detecta errores mientras el contexto está fresco.
Empieza con la comprobación más rápida que pueda decirte “esto está roto”. Si cambiaste formato o imports, ejecuta lint o formateo primero. Si tocaste lógica de negocio, ejecuta las pruebas unitarias más pequeñas que cubran el archivo o paquete. Si editaste tipos o configuración de build, haz una compilación rápida.
Un orden práctico:
Cuando algo falla, captura dos cosas antes de arreglar nada: el comando exacto que ejecutaste y la salida de error completa (cópiala tal cual). Ese registro mantiene el siguiente prompt específico y evita bucles de “sigue fallando”.
Mantén el alcance apretado. Si lint falla y las pruebas fallan, arregla lint primero, vuelve a ejecutar y luego atiende las pruebas. No mezcles “limpiezas rápidas” con la corrección de un fallo grave en la misma pasada.
Cuando las comprobaciones fallan, trata la salida como tu siguiente prompt. El bucle más rápido es: pega el error, pide un diagnóstico, aplica un parche mínimo, vuelve a ejecutar.
Pega los fallos literalmente, incluyendo el comando y el stack trace completo. Pide primero la causa más probable, no un menú de opciones. Claude Code funciona mejor cuando puede anclarse en números de línea y mensajes exactos en lugar de adivinar.
Añade una frase sobre lo que ya intentaste para que no te envie en círculos. Repite las restricciones que importen (“No cambiar APIs públicas”, “Mantener comportamiento actual, solo arreglar el crash”). Luego pide el parche más pequeño que haga pasar la comprobación.
Un buen prompt de fallo incluye:
Si la solución propuesta cambia el comportamiento, pide una prueba que demuestre que el nuevo comportamiento es correcto. Si un handler ahora devuelve 400 en lugar de 500, solicita una prueba enfocada que falle con el código antiguo y pase con la corrección. Eso mantiene el trabajo honesto y hace el PR más confiable.
Para cuando las comprobaciones estén verdes y el diff siga representando una sola idea, para. Si el modelo empieza a mejorar código no relacionado, re-pide con: “Solo atiende la prueba que falla. Nada de limpiezas.”
Un PR se fusiona más rápido cuando es obvio qué cambió, por qué cambió y cómo probarlo. Con este flujo, el PR debe leerse como una historia corta: pasos pequeños y razones claras.
Mantén los commits alineados con tus iteraciones. Si pediste un cambio de comportamiento, haz ese commit. Si después corregiste una prueba que fallaba, haz ese el siguiente commit. Los revisores pueden seguir el camino y confiar en que no colaste cambios extra.
Escribe mensajes de commit con intención, no con nombres de archivo. “Arregla redirección de login cuando expira la sesión” es mejor que “Actualiza middleware auth.” Cuando el mensaje nombra el resultado visible por el usuario, los revisores pasan menos tiempo adivinando.
Evita mezclar refactors con cambios de comportamiento en el mismo commit. Si quieres renombrar variables o mover helpers, hazlo por separado (o déjalo para después). El ruido ralentiza la revisión.
En la descripción del PR, sé breve y concreto:
Ejemplo: un crash en la página de facturación causado por un registro de cliente nulo. Commit 1 añade una guarda y un estado de error claro. Commit 2 añade una prueba para el caso nulo. La descripción del PR dice: “Abrir Billing, cargar un cliente sin perfil, confirmar que la página muestra el nuevo estado vacío.” Ese es el tipo de PR que los revisores pueden aprobar rápido.
Esta cadencia se rompe cuando el alcance se expande silenciosamente. Un prompt que empieza como “arregla esta prueba que falla” se transforma en “mejora el manejo de errores en todo el módulo” y de repente estás revisando un diff grande con intención poco clara. Manténlo apretado: un objetivo, un conjunto de cambios, un conjunto de comprobaciones.
Otra causa de lentitud es aceptar refactors que quedan más bonitos simplemente porque lo parecen. Renombres, movimientos de archivos y cambios de estilo crean ruido en la revisión y dificultan ver el verdadero cambio de comportamiento.
Trampas comunes:
Un ejemplo concreto: una prueba falla con “expected 400, got 500.” Si pegas solo el final del stack trace, a menudo obtendrás sugerencias genéricas de try/catch. Si pegas la salida completa del test, puede que veas el problema real: una rama de validación faltante. Eso conduce a un diff pequeño y enfocado.
Antes de commitear, lee el diff como un revisor. Pregunta: ¿cada línea sirve a la petición, y puedo explicarla en una frase? Si no, revierte los cambios extra y re-pide con un requerimiento más estrecho.
Un usuario reporta: “La página de ajustes a veces se restablece a valores por defecto después de guardar.” Haces pull de main, ejecutas tests y ves una falla. O no hay tests, solo un repro claro.
Trátalo como un bucle: una petición pequeña, un diff pequeño y luego comprobaciones.
Primero, da a Claude Code el contexto más pequeño útil: salida de test fallido (o pasos para reproducir), la ruta de archivo que sospechas y el objetivo (“mantener el comportamiento salvo arreglar el reset”). Pide diagnóstico y un parche mínimo, no un refactor.
Luego trabaja en bucles cortos:
Ejecuta comprobaciones después de revisar el diff.
Si las comprobaciones pasan pero temes regresiones, añade cobertura.
Cierra con una descripción de PR pequeña: cuál era el bug, por qué sucedía y qué cambió. Añade una nota al revisor como “solo toca el archivo X” o “añadí una prueba para el caso de reset” para que la revisión se sienta segura.
Justo antes de abrir un pull request, haz una pasada final para asegurarte de que el trabajo sea fácil de revisar y seguro de fusionar.
Un ejemplo rápido: si arreglaste un bug de login pero también reformataste 20 archivos, deshaz el commit de formateo. Tu revisor debe enfocarse en la corrección del login, no preguntarse qué más cambió.
Si algún elemento falla, haz un bucle más: crea un diff pequeño, vuelve a ejecutar comprobaciones y actualiza las notas del PR. Ese último bucle suele ahorrar horas de ida y vuelta.
La consistencia convierte una buena sesión en un flujo fiable. Elige un bucle por defecto y ejecútalo igual cada vez. Tras una semana, notarás que tus prompts se vuelven más cortos y tus diffs más fáciles de revisar.
Una rutina simple:
Un prompt personal te ayuda a mantener la disciplina: “Cambia solo lo necesario. Toca como máximo 2 archivos. Mantén el comportamiento público igual a menos que diga lo contrario. Dime el comando a ejecutar y cómo se ve el éxito.”
Si construyes dentro de Koder.ai, puedes usar el mismo bucle en su interfaz de chat. El modo de planificación encaja bien para dimensionar la porción mergeable más pequeña (inputs, outputs y comprobaciones de aceptación), y snapshots y rollback te ayudan a recuperar rápido cuando un experimento sale mal.
Una vez que el cambio sea estable, exporta el código fuente para ejecutar tus herramientas locales habituales, CI y la revisión con tus compañeros en tu repo normal. Despliega cuando necesites validación real en producción, por ejemplo para comprobar un flujo end-to-end.
Haz del bucle tu valor por defecto. Prompts pequeños, diffs pequeños, comprobaciones frecuentes y correcciones rápidas se suman a PRs que resultan aburridos en el mejor sentido.
Por defecto: apunta a un cambio pequeño y revisable que puedas explicar en una frase.
Una buena regla es: puedes predecir qué archivo(s) cambiarán y puedes validarlo con una comprobación rápida (una prueba dirigida, lint o una ejecución breve). Si no puedes, la tarea sigue siendo demasiado grande: divídela en “añadir test de reproducción” y “arreglar bug” como bucles separados.
Sí: empieza pidiendo un plan corto cuando el objetivo sea difuso.
Usa una puerta simple:
Esto evita que el modelo adivine y toque archivos extra antes de que hayas acordado el enfoque.
Incluye estos elementos básicos en tu prompt:
Detén y reduce el alcance de inmediato.
Medidas prácticas:
X archivo. Sin refactors. Sin formateo no relacionado.”Tratar de “probar para salir” de un diff disperso suele costar más tiempo que rehacerlo en pequeño.
Lee el diff primero, luego ejecuta comprobaciones.
Un orden simple:
Pega el fallo tal cual y pide la corrección más pequeña.
Incluye:
Evita “sigue fallando” sin detalles: la salida específica es lo que permite un parche preciso.
Trata al modelo como un mecanógrafo rápido, no como piloto automático.
Tú eres responsable de:
Una buena costumbre: exigir un resumen en lenguaje simple: qué cambió, qué no cambió y por qué.
Sepáralos por defecto.
Mezclar refactors con cambios de comportamiento añade ruido y hace que los revisores sospechen porque la intención es más difícil de verificar.
Mantenlo corto y concreto:
Si tu PR se lee como “una idea, probada por una comprobación”, suele fusionarse rápido.
Koder.ai soporta la misma disciplina con algunas funciones útiles:
Esta estructura limita naturalmente el alcance y acelera la revisión.
Esto mantiene el bucle ajustado y hace que los fallos sean más fáciles de interpretar.
Úsalo para mantener iteraciones pequeñas y reversibles, luego mergea a través de tu proceso de revisión estándar.