🧩 Buenas prácticas y control del flujo

En el desarrollo moderno, la velocidad ya no es el reto: la coherencia lo es.
Podemos crear software en minutos, pero si no seguimos un orden lógico y un control del flujo, los proyectos se vuelven caóticos e imposibles de mantener.

Un buen desarrollador no se mide por la cantidad de código que genera,
sino por la claridad con la que estructura y controla su trabajo.

🔹 El flujo lógico del desarrollo

Cada proyecto debe tener una línea de pensamiento continua, desde la idea hasta la implementación.
Esa línea no puede depender del azar o del orden de los prompts, sino de un flujo racional.

Sin control del flujo, la lógica se diluye entre versiones.

🔹 Consistencia y claridad

Las buenas prácticas comienzan con consistencia:
que cada archivo, módulo o función siga una misma lógica estructural.

• Nombres claros y coherentes.
• Funciones cortas, con un único propósito.
• Comentarios que expliquen “por qué”, no “qué”.
• Uso uniforme de carpetas y convenciones.
• Separación de código generado por IA y código validado manualmente.

La consistencia es la forma visible de la lógica.

🔹 La trazabilidad lógica

Cada acción en un proyecto debe poder rastrearse hasta su causa lógica.
Esto no solo aplica al código, sino también a los prompts, las decisiones y las correcciones.

Ejemplo de trazabilidad:

[Prompt] → Crear módulo de inventario con funciones CRUD
[IA] → Genera inventario.py
[Humano] → Ajusta validaciones de duplicados
[Resultado] → Versión estable 1.0

Documentar cada paso es preservar el razonamiento del proyecto.

🔹 Commits atómicos: pensar en bloques de lógica

Cuando empecemos a usar Git, entenderemos que un commit no debe ser un volcado de cambios,
sino una unidad lógica de modificación.

Cada commit debería representar una idea concreta:

• “Agrego validación de entradas.”
• “Refactorizo el módulo de reportes.”
• “Corrijo bug en cálculo de totales.”

Un commit atómico no registra trabajo,
registra pensamiento.

🔹 Orden y revisión con IA

La IA también puede ayudarnos a mantener la coherencia del flujo:

• Revisar nombres de funciones y sugerir un estilo uniforme.
• Analizar la estructura del proyecto y proponer reorganización.
• Detectar duplicaciones o módulos redundantes.

Prompt:
"Analiza esta estructura de proyecto y sugiere una organización más clara, 
manteniendo la lógica funcional intacta."

La IA detecta el desorden.
El humano lo corrige con criterio.

🔹 La importancia del control humano

Delegar en la IA no significa perder el control del proceso.
Cada generación, cambio o commit debe tener una intención lógica clara.
El desarrollador es el guardián de la coherencia del proyecto.

Checklist para mantener el control:

• Revisar cada archivo generado.
• Nombrar correctamente las funciones.
• Registrar el motivo de cada cambio.
• Actualizar documentación junto con el código.
• Validar que el flujo general se mantiene intacto.

Controlar no es desconfiar de la IA,
es confirmar que la lógica permanece.

🔹 Preparando el terreno para Git

Git no es solo una herramienta de versiones:
es un registro lógico de decisiones.
Cada commit, rama o merge cuenta una historia coherente si se usa correctamente.

En el siguiente curso aprenderemos a:

• Crear ramas por propósito lógico.
• Registrar commits atómicos y documentados.
• Usar IA para generar mensajes de commit claros y consistentes.
• Integrar la trazabilidad lógica con herramientas como GitHub o Cline.

Git será la extensión natural de tu pensamiento lógico aplicado al desarrollo.

🔹 Conclusión

El control del flujo no es una cuestión técnica, sino mental.
La IA puede escribir el código, pero tú defines el sentido.
El desarrollo híbrido no se basa en velocidad, sino en claridad, trazabilidad y propósito.

En un mundo donde la IA genera,
el valor está en quien entiende y controla lo que se genera.