Una IA se ajusta por defecto a un promedio genérico de sus datos de entrenamiento, así que para obtener tu estilo tienes que mostrar y reforzar — a través de ejemplos, un archivo de reglas explícito, y un ciclo de linter que atrape lo que se escape. No confíes en que adivine tus estándares (WordPress Coding Standards, PSR-12, etc.).
Técnicas (en orden de impacto)
- Proporciona la configuración del linter y ejemplos — pega tu
.eslintrc,phpcs.xml, o.editorconfig. Estas son las reglas en forma comprobable por máquina, y la IA puede leerlas. - Mantén un archivo de reglas/instrucciones — un
CLAUDE.mdo prompt del sistema que establezca el estándar explícitamente: "Este proyecto sigue PSR-12. Usa indentación de 4 espacios, llaves en la siguiente línea para funciones, snake_case para hooks." Las instrucciones permanentes superan repetirte a ti mismo en cada prompt. - Muestra código representativo existente — uno o dos archivos limpios enseñan nombres, estructura e idiomas más rápido que cualquier descripción. La IA busca patrones en lo que ve.
- Ejecuta el linter en el resultado de la IA y devuelve los errores — el paso más confiable. El linter es la fuente de verdad; pega sus errores y pídele a la IA que los corrija.
El ciclo del linter
# 1. AI generates the change, then you run the project linter on it:
phpcs --standard=phpcs.xml src/NewClass.php
# => src/NewClass.php 12 | ERROR | Expected 1 space after FUNCTION keyword; 0 found
# src/NewClass.php 14 | ERROR | Line indented incorrectly; expected 4 spaces, found 2
# 2. Paste those exact errors back to the AI: "Fix these phpcs errors."
# 3. Re-run until clean. The linter — not the AI's claim — is the source of truth.
Este ciclo converge rápido porque el linter proporciona retroalimentación precisa a nivel de línea que la IA puede actuar directamente, en lugar de que tú describas el estilo en prosa.
Por qué es importante
El código que ignora las convenciones del proyecto crea fricción de revisión e inconsistencia incluso cuando es funcionalmente correcto — los revisores pierden tiempo en formato, y la base de código se desvía. Una IA no tiene conciencia de tu estilo de casa a menos que lo suministres, así que el trabajo es hacer que las reglas sean explícitas y comprobables: un archivo de reglas para la intención, código representativo para los idiomas, y el linter como el ejecutor en el ciclo. La misma disciplina (configuración + ejemplos + comprobación automatizada) es cómo incorporas a un compañero humano a tus convenciones, también.