Anthropic presenta su primer herramienta de agente de AI para hacer código | IT Masters Mag

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Anthropic presenta su primer herramienta de agente de AI para hacer código



Dirección copiada

Claude Code es un colaborador activo que puede buscar y leer código, editar archivos, escribir y ejecutar pruebas, confirmar y enviar código a GitHub y usar herramientas de línea de comandos

Publicado el 25 feb 2025



Anthropic-Claude-Code

Anthropic presentó Claude Code, su primera herramienta con capacidad de agente de inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) para codificación. Actualmente está en beta como vista previa de investigación.

Claude Code es un colaborador activo que puede buscar y leer código, editar archivos, escribir y ejecutar pruebas, confirmar y enviar código a GitHub y usar herramientas de línea de comandos, lo que lo mantiene informado en cada paso.

La startup respaldada por Amazon reveló Claude Code como parte del anuncio de Claude 3.7 Sonnet, “nuestro modelo más inteligente hasta la fecha y el primer modelo de razonamiento híbrido del mercado”.

Disponible en todos los planes de Claude (Free, Pro, Team y Enterprise), así como en Anthropic API, Amazon Bedrock y Vertex AI de Google Cloud, el nuevo modelo puede producir respuestas casi instantáneas o un pensamiento detallado, que se hace visible para el usuario.

Incluso, los usuarios de la API también tienen un control detallado sobre el tiempo que el modelo puede pensar.

Desde junio de 2024, apuntó Anthropic, Sonnet ha sido el modelo preferido por los desarrolladores de todo el mundo.

Claude Code reduce tiempo y sobrecarga

Claude Code permite a los desarrolladores delegar tareas de ingeniería importantes a Claude directamente desde su terminal.

En una publicación de blog, Anthropic señaló que en las primeras pruebas, Claude Code completó tareas en una sola pasada que normalmente tomarían más de 45 minutos de trabajo manual, lo que redujo el tiempo de desarrollo y la sobrecarga.

Sus capacidades clave son la edición de archivos y corrección de errores; la respuesta a preguntas sobre la arquitectura y lógica de tu código; la ejecución de pruebas, linting y otros comandos, así como la búsqueda en el historial de git, la resolución de conflictos de fusión y la creación de commits y PRs.

Dado que se ha vuelto indispensable para el equipo de la compañía, según compartió, la startup planea mejorarlo continuamente en función de su uso.

Artículos relacionados

Artículo 1 de 5