Code review con IA: mirada fresca en vez de autoevaluación

El review con IA funciona mejor con contexto fresco: no debe evaluar el código el mismo agente que lo escribió — y el encargo necesita límites claros.

El principio central: contexto fresco

Las best practices de Anthropic son claras en esto: un contexto fresco mejora el review, porque Claude no tiene un sesgo hacia código que acaba de escribir él mismo. El autor tiende a considerar correcto su propio enfoque — un reviewer que solo ve el diff y los criterios evalúa el resultado de forma independiente. Por eso, en Claude Code el comando /code-review se ejecuta en un subagente propio con contexto fresco.

Las herramientas

En local, /code-review revisa el diff actual en busca de bugs antes de que hagas push. En GitHub, un review automático puede analizar cada pull request y publicar los hallazgos como comentarios en línea con nivel de gravedad.

Qué hace bien el review con IA — y qué no

Es fuerte en corrección: errores de lógica, casos límite pasados por alto, incumplimientos de reglas documentadas del proyecto. Es débil en juicios que necesitan contexto más allá del código: decisiones de arquitectura, tradeoffs, si una abstracción beneficia al equipo a largo plazo. Y: un reviewer al que se le pide encontrar carencias casi siempre encuentra alguna — incluso en un trabajo sólido.

Acotar el encargo

Por eso hay que limitar el prompt de review: indica qué se revisa, contra qué, y qué cuenta como hallazgo. La documentación lo formula así: «Report gaps, not style preferences» — informa de carencias, no de preferencias de estilo.

EJEMPLO

Prompt de review con límites claros: 'Usa un subagente y revisa el diff del rate limiter contra PLAN.md. Comprueba: ¿se implementó cada requisito? ¿se probaron los casos límite? ¿no se cambió nada fuera del encargo? Informa de carencias, no de preferencias de estilo.'

🛠️ EJERCICIO — PRUÉBALO TÚ

Haz que un contexto fresco revise un diff y evalúa tú mismo los hallazgos.

Haz un pequeño cambio en un proyecto (o coge una rama abierta) y ejecuta /code-review en Claude Code.
Clasifica los hallazgos en dos grupos: 'afecta a la corrección' y 'estilo/gusto'.
Corrige solo los hallazgos de corrección y anota cuáles descartas deliberadamente — con una frase de justificación.

✅ AUTOEVALUACIÓN

☐ ¿Pudiste asignar cada hallazgo a uno de los dos grupos?
☐ ¿Descartaste al menos un hallazgo con una justificación, en vez de perseguirlos todos?
☐ ¿Puedes explicar por qué el review se ejecutó en un subagente en vez de en tu sesión?

QUIZ RÁPIDO

Según Anthropic, ¿por qué debe hacerse el code review en un contexto fresco — y no en la sesión que escribió el código?