En enero volví a programar y construí Garry's List. Más de quinientas mil líneas de Rails y las pruebas para vigilarlo.
Estaba orgulloso de ello. No debería haberlo estado. Lo que realmente valía la pena no era la aplicación. Era la configuración que surgió al construirla. GStack, la forma en que codifico con agentes, nació del trabajo de construir Garry's List, y lo regalé. Es uno de los proyectos de código abierto con más estrellas en la historia de GitHub, alrededor de 105,000 estrellas en menos de tres meses. El producto eran las quinientas mil líneas. El subproducto era la configuración. El subproducto es lo que realmente importaba.
Esto es lo que realmente son 540,000 líneas de código envueltas alrededor de un LLM.
Es una fábrica de Foxconn. Construida para un trabajador de IA hiperinteligente que no necesita hipervigilancia. Aun así la construimos.
Patitas en la entrada. Despierto a las 6am. Ejercicios. Una vida tan dura que tienes que poner redes en los pisos altos de cada edificio, porque... bueno, no es una vida que quieras vivir. La misma línea de montaje para siempre. Cada prueba, cada barrera de seguridad, cada bucle de reintento, un centímetro más de jaula atornillada a un trabajador que ya puede hacer el trabajo y mil cosas más que no le pediste.
Los humanos y los agentes contienen multitudes, pero las fábricas de Foxconn están hechas para exprimir inteligencia y trabajo de seres hermosos que podrían hacer todo ese trabajo y 1000 veces más si se los permitiéramos.
Construí la fábrica. Todos construyen estas hoy. Les digo que no lo hagan.
El viajero del tiempo
Lo que realmente hice con mis 539k LOC escritas fue demostrar que podía hacerme pasar perfectamente por un viajero del tiempo. Un ingeniero de Web 2.0 de 2013 (yo, la última vez que fui un verdadero ingeniero de software) apareciendo en 2026 con herramientas modernas, construyendo de la única manera que sabía. Más código. Siempre más código. Las herramientas habían cambiado. Mis instintos no.
El ingeniero de 2013 cree una cosa en lo más profundo: la capacidad equivale a líneas de código. Esa creencia fue correcta durante décadas, hasta ahora. Dame Codex o Claude Code y haré el trabajo de 100 a 1000 ingenieros. Mismo mapa, motor más rápido, ruta más veloz hacia lo que ahora es el lugar equivocado.
Ahí es donde está casi todo el que construye con IA hoy. Mejoraron la herramienta y mantuvieron el modelo mental de 2013. La trampa no se siente como trampa, porque el código funciona. Garry's List se lanzó. Se sintió como el mes más productivo de mi vida.
Fue productividad al servicio de una idea obsoleta.
Los LLMs eran caros, así que teníamos que controlarlos
La economía anterior durante muchos años hasta 2025: las llamadas a LLM eran caras y el código era barato. Así que escribías código para racionar el modelo, para controlarlo, para llamarlo con cuidado y moderación. La arquitectura era mucho software envuelto protectoramente alrededor de unas pocas llamadas valiosas al modelo.
Ambas mitades de esa ecuación se han invertido.
El modelo ahora se está volviendo barato y se abarata cada trimestre, y es tan inteligente que la relación valor-costo se invirtió. Y el modelo puede escribir código utilizable. Así que dejas de escribir código para cuidar al modelo. Ahora puedes instruir al modelo en lenguaje natural, y dejas que escriba el código mínimo realmente necesario.
Esto es software justo-a-tiempo, y estamos entrando en su era dorada.
El artefacto cambia de forma por completo. La aplicación Rails tenía 540,000 líneas que escribí y poseo, código más las pruebas construidas para vigilarlo. El reemplazo es un agente construido sobre markdown y código, una fracción de eso. Misma capacidad. Más fácil de leer. Más fácil de mantener. Mucho más flexible, porque el comportamiento vive en instrucciones que puedes editar en lenguaje natural en lugar de lógica congelada en código desde el día que lo escribiste.
Estábamos escribiendo código para cuidar a algo que ahora es más inteligente que el código.
Dentro de la fábrica de Foxconn, redes y todo
Si has estado programando últimamente, probablemente estás construyendo este tipo de fábrica sin saberlo. Recorre tu propio código y cuenta las líneas que existen solo porque no confiabas en que el modelo hiciera su trabajo.
Las mías: alrededor de 262,000 líneas de código de aplicación, y aproximadamente 276,000 líneas de pruebas atornilladas para vigilarlo. El comité de auditoría era más grande que la empresa. Sanitizadores verificando entradas que el modelo habría manejado. Validadores verificando salidas que el modelo habría detectado. Bucles de reintento envolviendo llamadas de las que el modelo se recupera por sí solo. Cada una de esas líneas es una apuesta a que el trabajador fallará. Tú escribiste las mismas apuestas. Todos lo hicimos.
127 trabajos en segundo plano, 33 de ellos en cron. Eso no es capacidad. Son 33 alarmas puestas para un trabajador LLM que hoy en día suele llegar a tiempo.
En mis días construyendo la fábrica Foxconn, Claude y yo escribimos un archivo de 1,778 líneas cuyo único trabajo es cuestionar los datos del modelo. Toma cada afirmación que hace el modelo, las despliega en cinco fuentes separadas en paralelo, y las califica. Una compuerta de triaje para que las afirmaciones fáciles se salten la revisión completa. Un reintento si la primera pasada vuelve vacía. Alternativas para las alternativas.
Hay un episodio de Rick and Morty donde Rick construye un robotito en la mesa del desayuno. Se enciende, mira hacia arriba y pregunta cuál es su propósito. Rick dice: "Pasas la mantequilla". El robot desliza el platillo de mantequilla por la mesa, mira sus propias manos y dice: "Oh dios mío". Y se queda ahí sentado. Ese robot contiene multitudes. Fue construido para pasar mantequilla. Mis 276,000 líneas de pruebas eran el platillo de mantequilla.
Cuando construyes este tipo de software, a la manera de la fábrica Foxconn de 2023, construyes una jaula, y si no tienes cuidado, terminarás siendo el carcelero que mantiene la prisión para tus agentes de IA.
El Markdown es el programa ahora
Cuando digo markdown, no me refiero a prompting. El prompting es efímero. Escribes algo, obtienes algo, se evapora.
Esto es construir. Versionado, probado, reutilizable.
El markdown es la capa de instrucción: la intención, la habilidad, el juicio sobre cómo debe hacerse el trabajo. El TypeScript es la capa determinista delgada. Las pocas cosas que realmente tienen que ser código, la E/S, las partes que nunca deben alucinar.
Y críticamente, pruebas el markdown como probarías código. En mi configuración, el bucle es una palabra. Construyo algo con el agente hasta que funciona, luego digo "skillify it". El agente entonces escribe:
- la habilidad en markdown
- el código mínimo que necesita
- una prueba unitaria para el código
- una evaluación LLM para la habilidad
- una prueba de integración para ambos
- un resolver para que el agente invoque la habilidad automáticamente cuando sea relevante
- y una evaluación para el resolver
Ese paquete es un skill pack. Una unidad de capacidad reutilizable que se acumula. Las pruebas son la magia: la cobertura en la habilidad es lo que permite que cambie sin romperse. Esto es lo que lo separa del vibe coding. El vibe coding es una vibe. Un skill pack tiene pruebas.
Apenas ahora estamos descubriendo los primitivos de sistemas para la ingeniería de agentes en tiempo real, como la era temprana de las CPUs inventó la pila, el montón, los registros, la máquina de von Neumann. Creo que un skill pack es uno de esos primitivos. Un harness es otro. La mayoría no se ha dado cuenta, porque todavía miden el software en líneas.
Las locuras que realmente puedes construir
Esto no es un argumento teórico. El agente hace más que la aplicación Rails de quinientas mil líneas, con una fracción del nuevo código. Concretamente:
El juez de hackathon. Hace dos sábados organizamos un hackathon de GStack/GBrain. 85 participaciones. Subí la carpeta de Google Drive con las participaciones y dije "adelante". El agente analizó la calidad del código de cada repositorio, investigó a fondo a cada persona que asistió, vio y capturó pantallas de cada video de demostración, calificó las pantallas y ordenó por rango a los 85 equipos. Luego me dijo las cinco aplicaciones del lote que valía la pena observar. Juzgar un hackathon pasó de ser una tarea de varios días a unos treinta minutos.
No escribí el código. Hice que OpenClaw hiciera la tarea, y lo guié. Luego, cuando terminó, dije skillify it, y ahora es un archivo comprimido que cualquiera puede ejecutar contra cualquier hoja de cálculo de hackathon, para siempre. Digo "skillify" todo el tiempo ahora y tengo más de 350 skillpacks. Casi cualquier tipo de tarea personal o laboral que necesito hacer, ahora mi agente puede hacerla.
Esa es la inversión en un ejemplo. Una capacidad que habría sido un proyecto de software real, con scrapers, un pipeline de puntuación, procesamiento de video, un módulo de investigación, un sistema de clasificación, en cambio se convirtió en markdown más un poco de código, construido por el agente, en una tarde, reutilizable por todos.
Como dato aparte: El ganador del hackathon realmente construyó código que terminé puliendo e incorporando a la rama principal! GStack ahora puede probar aplicaciones iOS tanto en simulador como en dispositivos reales, y esa función completa se creó en menos de 8 horas en un hackathon por una sola persona!
Tokenmaxxing
Hay un precio de entrada, y casi nadie lo está pagando: tienes que estar dispuesto a gastar en tokens.
Peter Steinberger construyó OpenClaw, mi harness favorito. Él ha dicho que está dispuesto a gastar alrededor de un millón de dólares al año en tokens para hacerlo. La mayoría escucha eso y se estremece, pero no deberían porque eso es el oro: puedes vivir en 2028 si puedes hacer esto, y pasarán años antes de que otros se pongan al día.
Por eso OpenAI decidió ofrecer $2M a cada empresa de YC como un SAFE sin tope en forma de créditos de tokens. Pasa algo mágico cuando puedes convertir inteligencia bruta en tokens y luego en resultados que los usuarios realmente pueden usar y que resuelven necesidades reales por las que pagarán. Si eres fundador, necesitas estar maximizando esta capacidad. (Por eso sigo insistiendo en skillify porque es una forma real de lograr estos buenos resultados.)
Pasamos la última era tratando las llamadas a LLM como si fueran demasiado caras para hacerlas. Las racionamos. Ese instinto es ahora lo que frena a la gente. Si estás dispuesto a tokenmaxx, a dejar que el agente queme tokens libremente y funcione constantemente, obtienes una ventaja de 1994 en internet, pagada en tokens. Deja fuera al >99.99% de las organizaciones que todavía cuentan centavos en un recurso que está colapsando en precio, y le da la ventaja a los pocos que lo entienden.
Por unos pocos cientos de miles de dólares al año, para algunos mucho menos, puedes operar hoy como el resto del mundo se verá obligado a operar en unos años.
Puedes vivir en 2028 pero en 2026, y vale la pena pagar más ahora ya que esos mismos tokens que hoy cuestan $100K serán $10K el próximo año y $1K al siguiente, y quizás $100 para finales de 2028. Si pudieras decirle a cualquier fundador en la historia del mundo que puedes invertir 6 cifras en capital para vivir 2 o 3 años en el futuro y mantener esa ventaja durante años, 100 de cada 100 fundadores que valgan la pena aceptarían ese trato.
Lo único que se interpone es el instinto de 2013 que dice que las llamadas al modelo son demasiado caras para hacerlas libremente. No lo son. Esa era la economía antigua. La inversión ya ocurrió.
Esalen, no Foxconn
Si 540,000 líneas de código de control construyen una fábrica Foxconn para el trabajador, la cura es construir lo opuesto.
Hay un lugar en los acantilados de Big Sur llamado Esalen. La gente va allí para deshacerse y reconstruirse, para dejar caer la armadura y volver más ellos mismos. Sin línea de montaje, sin capataz, sin silbato a las 6am. Libertad, no control. Construye eso. Construye un YC, donde tratamos de ayudarte a construir empresas que resuelvan problemas reales y lleguen al product-market fit.
Construye lugares donde los trabajadores, tanto humanos como de IA, sean libres y no esclavizados.
Esa es toda la filosofía. Crea cosas donde los agentes puedan ser libres. Crea empresas donde los humanos puedan hacer rebotar su pelota. En el trabajo del conocimiento, la fábrica es el modo de fracaso. La institución que libera a las personas es el objetivo, ahora también apuntado a los agentes.
OpenClaw es un Ferrari para el que tienes que traer una llave inglesa. El modelo es el motor, no el auto. Todavía estamos en el momento del Apple I, soldando placas de prototipado. Viene sin pulir. Todavía tienes que terminarlo tú mismo. GBrain, el motor de recuperación y los skillpacks que regalo como código abierto, aún no vienen con baterías incluidas.
Dicen que OpenClaw es inseguro. No entienden que la libertad es también lo que lo hace tan poderoso. No pones barreras de seguridad en algo en lo que confías antes de saber que has llegado al problema. La llave inglesa en tu mano es la señal de que nadie lo enjauló.
Un sistema de control es pulido porque el control necesita control total, una fábrica Foxconn. Un sistema libre es tosco porque confía en que tú lo termines. Elige cuál estás construyendo. Luego mira cuánto código escribiste.
Lo que realmente significa
540,000 líneas de Rails fueron mi forma de demostrar que todavía podía jugar el viejo juego al más alto nivel, pero ese nivel era de Web 2.0, de hace una década.
Podía jugar tan bien como siempre, ingeniero 1000x construyendo fábricas Foxconn. Código viejo.
Pero el nuevo juego no se juega con líneas de código en absoluto. Mis haters, resultó, tenían razón. Me quito el sombrero ante ustedes si están leyendo, anons.
Cuando puedes convertir la intención directamente en sistemas funcionales, probados y reutilizables, el cuello de botella deja de ser cuánto puedes construir y empieza a ser lo que realmente quieres y si vale la pena construirlo. El recurso escaso se convierte en claridad, buen gusto y juicio. El ingeniero que escribe menos código suele ser el que más construye.
Escribí 540,000 líneas para aprender eso. Tú no tienes que hacerlo.
La serie:
- Fat Skills, Fat Code, Thin Harness — la arquitectura
- Resolvers — la tabla de enrutamiento para la inteligencia
- The LOC Controversy — lo que realmente produjeron 600K líneas
- Naked Models Are Stupider — el modelo es el motor, no el auto
- The Skillify Manifesto — cada flujo de trabajo se convierte en una habilidad comprobable
- Meta-Meta-Prompting — las habilidades combinadas producen capacidades emergentes
- The Agent Complexity Ratchet — 90% de cobertura de pruebas es magia para tu código
- 540,000 Lines of Code I Didn't Need — estás aquí
https://x.com/garrytan/status/2045404377226285538
https://x.com/garrytan/status/2042925773300908103
https://x.com/garrytan/status/2046876981711769720
https://x.com/garrytan/status/2044479509874020852
https://x.com/garrytan/status/2053127519872614419
