La gente sigue preguntando cómo gestiono los agentes de programación. Aquí está el sistema real. La idea principal: una sesión larga de programación de IA es frágil. Acumula contexto, alucina, se estanca. Así que en vez de un solo maratón, corro muchos sprints. Cada sesión de agente comienza de cero y retoma donde la anterior se quedó con el historial de git y el estado del archivo. Esto se llama "bucle de Ralph". Un script wrapper lanza repetidamente un agente de codificación con el mismo prompt hasta que el trabajo está hecho. Si se cala o se estrella — no hay problema. La siguiente iteración empieza limpia y sin ningún lastre. Uso Opus 4.6 para la planificación — escribir PRDs, desglosar arquitectura, definir especificaciones de tareas. Luego Codex 5.3 se encarga de la ejecución real del código. Hemos comprobado que esta división produce el código más fiable y de alta calidad, con menos correcciones de errores o problemas de seguimiento. Escribo un PRD como una lista de descuento. El bucle valida la finalización comprobando si todas las casillas están marcadas. ¿El agente dice que está hecho pero quedan 12 de 47 tareas? Reinicié. No hay que negociar con un modelo confundido. Los agentes corren en sesiones tmux, así que sobreviven a los reinicios. Los monitorizo en un latido cardíaco — si uno se muere, lo reinicio automáticamente. Si uno se estanca (mismo resultado durante dos comprobaciones consecutivas), mata y reinicia. Cada sesión de TMUX incluye un gancho de activación al final: cuando el agente termina, se activa un evento que me avisa inmediatamente. Sin completaciones silenciosas. Sé en cuanto termino el trabajo, esté o no supervisando. En un buen día ejecuto 3-4 agentes en paralelo en proyectos separados, cada uno en su propio árbol de trabajo git. La semana pasada ejecuté 108 tareas en 3 proyectos simultáneamente en unas 4 horas. La otra clave: prompts guiados por pruebas. Le digo al agente que escriba primero pruebas de fallo y luego las implemente. Las pruebas son criterios de aceptación deterministas para un trabajador no determinista. Recorta drásticamente los fallos tras la fusión. No es magia. Es ingeniería de procesos aplicada a la mano de obra de IA. Limpiar especificaciones, validación automática, reiniciar cuando se quede atascado y verificar la salida. Esta es una de las preguntas más comunes que recibo, así que voy a escribir esto correctamente y añadirlo como un nuevo capítulo de Cómo contratar una IA. Todos los que ya lo compraron recibirán la versión actualizada.