He estado experimentando con un flujo de trabajo que ha multiplicado mi productividad como desarrollador: ejecutar múltiples agentes IA en paralelo, cada uno trabajando en su propia rama de funcionalidad.
¿El resultado? Varias funcionalidades desarrollándose simultáneamente mientras yo superviso.
El Flujo de Trabajo
El proceso tiene tres pasos principales:
1. Extraer TODOs en Prompts Estructurados
Empieza escaneando tu código en busca de TODOs, funcionalidades planificadas o elementos del backlog. Transforma cada uno en un prompt bien estructurado que dé al agente suficiente contexto para trabajar de forma autónoma:
## Tarea: Implementar autenticación de usuarios
- Añadir endpoints login/logout en /api/auth
- Usar tokens JWT con expiración de 24h
- Seguir patrones existentes en /api/users
- Escribir tests en /tests/auth/La clave es proporcionar un alcance claro y apuntar a patrones existentes. Los agentes funcionan mejor cuando pueden seguir convenciones establecidas.
2. Lanzar Agentes en Paralelo con Git Worktree
Aquí es donde se pone interesante. En lugar de cambiar de rama constantemente, usa git worktree para crear directorios de trabajo separados para cada funcionalidad:
# Crear worktrees para cada funcionalidad
git worktree add ../feature-auth feature/auth
git worktree add ../feature-dashboard feature/dashboard
git worktree add ../feature-export feature/exportAhora tienes tres directorios separados, cada uno en su propia rama. Lanza un agente Claude Code en cada uno:
# Terminal 1
cd ../feature-auth && claude
# Terminal 2
cd ../feature-dashboard && claude
# Terminal 3
cd ../feature-export && claudeCada agente trabaja independientemente sin conflictos. Sin cambios de rama, sin stashing, sin conflictos de merge mientras trabajas.
3. Supervisar y Guiar
Mientras los agentes trabajan, monitorizo su progreso y proporciono guía cuando encuentran puntos de decisión. La mayor parte del tiempo trabajan autónomamente. Ocasionalmente necesitan aclaraciones sobre lógica de negocio o decisiones arquitectónicas.
El cambio de mentalidad clave: no estás escribiendo código—estás revisando propuestas y dirigiendo la dirección.
El Nuevo Cuello de Botella: Revisión de PRs
Esto es lo que no anticipé: cuando tienes 5-10 PRs generados en una hora, la revisión manual se convierte en el cuello de botella.
De repente, el factor limitante no es la generación de código—es la revisión de código.
Soluciones que Estoy Explorando
Revisión de Código Automatizada
Claude Code puede realizar revisiones de su propio output. Ejecuto una pasada de revisión antes de crear el PR:
"Revisa esta rama buscando bugs, problemas de seguridad y adherencia a las convenciones del proyecto. Sé crítico."Esto captura problemas obvios antes de que lleguen a la revisión humana.
Rovo Dev Agent de Atlassian
Para equipos en Bitbucket, Rovo puede automatizar partes del proceso de revisión. Todavía está en fase temprana, pero la dirección es prometedora.
Integración MCP
Para usuarios de Bitbucket, he construido un Servidor MCP para Bitbucket que permite a Claude interactuar directamente con PRs—ver diffs, añadir comentarios y gestionar el flujo de revisión mediante lenguaje natural.
Consejos Prácticos
Empieza Pequeño
No lances 10 agentes el primer día. Empieza con 2-3 funcionalidades en paralelo y desarrolla tus habilidades de supervisión.
Define Límites Claros
Cada agente debería trabajar en funcionalidades aisladas. El alcance superpuesto lleva a conflictos de merge y esfuerzo desperdiciado.
Usa Prompts Consistentes
Crea una plantilla para tus prompts de tareas. La consistencia ayuda a los agentes a producir output predecible.
Revisa Antes de Mergear, No Después
Captura los problemas en la fase de PR. Una vez mergeado, arreglar problemas es más costoso.
El Futuro del Desarrollo
El futuro no es escribir más código—es orquestar agentes que lo hagan bien.
Este flujo de trabajo ha cambiado fundamentalmente cómo pienso sobre la capacidad de desarrollo. Un solo desarrollador puede ahora gestionar realísticamente múltiples flujos de funcionalidades simultáneamente.
Las habilidades que importan están cambiando:
- Ingeniería de prompts para especificación clara de tareas
- Arquitectura para definir límites limpios
- Eficiencia en revisión para mantener calidad a escala
- Orquestación para gestionar flujos de trabajo paralelos
Vélo en Acción
Grabé un walkthrough completo de este flujo de trabajo:
Ver el walkthrough completo en Loom
¿Experimentando con flujos de trabajo similares? Me encantaría escuchar qué te está funcionando. Contacta conmigo.