Desde que tenemos la posibilidad de hacer
Vibe Coding con modelos
LLM hay dos cosas que me tienen totalmente en bucle pensando. Se trata de solucionar dos problemas que tienen de manera intrínseca los modelos de
GenAI, que son el
Determinismo, y la
Better-Done-Than-Perfect. Y dejadme que os lo explique a ver si soy capaz de transmitiros lo que hay en mi cabeza.
Figura 1: Insane Vibe Coding with Harsh Prompting
El primero de los problemas ya es conocido y sufrido por cualquiera que esté construyendo tecnología sobre LLMs, que como os he dicho es el Determinismo. Al final, al utilizar modelos basados en arquitecturas GAN tenemos la "Creatividad" como parte de todas las salidas que se generan a raíz de un Prompt. No tenemos la garantía de que vayamos a conseguir que el mismo Prompt ejecutado dos veces de dos resultados iguales. Y eso, cuando hablas de "Código Seguro" me genera cierta preocupación, como tenéis en el ejemplo siguiente.
Creative Coding & Determinismo
Con un "Prompt" escueto que genera muchas preguntas e incertidumbres en la definición de los requisitos, vemos que el modelo toma una serie de decisiones de seguridad, que es lo que se pide. En el ejemplo que lea un fichero y extraiga e imprima todos los números que están dentro de él. Imaginad que se trata de hacer un programa comercial pensado para hacer eso, extraer cualquier número que haya en cualquier fichero que se le pase como parámetro.
Figura 2: Primera iteración
En la solución anterior nos ha argumentado porque es un programa seguro, pero si le pido otra vez el mismo Prompt, vemos que nos da otro código, y otro tipo de protecciones de seguridad, y otro tipo de comprobaciones.
Figura 3: Segunda iteración. ¿Cuál es mejor?
¿Cuál es mejor? ¿Cuál debería utilizar? ¿Debería utilizar tres modelos LLMs para hacer un Minority Report y pasarle todos los códigos generados para que los evalúen tres modelos de LLMs y hagan una selección de qué programa es más seguro? De hecho, mirando el código vemos que hay comprobaciones que hace uno de ellos pero el otro hace otras comprobaciones que no hace el primero. ¿Cuál es el mejor respuesta? ¿Y si le pido una tercer vez? Pues os lo podéis imaginar, un nuevo código generado diferente a los anteriores
Better-Done-Than-Perfect
Si a mí me preguntas, claramente uno de los admiradores de esta regla. Dejar las cosas sin hacer, o no tenerlas a tiempo bajo el motivo de que no es "Perfecto" es algo que eliminé de mi lista de excusas para no hacer algo. Alcanzar la perfección es una buena aspiración, si tienes claro que la perfección no existe y que todo es mejorable.
Y eso me lleva a la siguiente parada... Si todo es mejorable... ¿cuándo debe decidir un modelo de
GenAI que ha de parar en calidad? ¿Cuando debe dejar de mejorar el código para que sea más eficiente, más robusto, más documentado, más seguro, más elegante, más óptimo, más sostenible...? De esto os hablé en el artículo de "
ChatGPT: Cómo hacer (y mejorar) mi Trabajo de Fin de Carrera de la Universidad en un par de minutos" donde lo único que le pedía era que lo hiciera mejor, más óptimo, más seguro, mas robusto....
Eso sí, la primera solución era mala, y tenía muchos problemas de eficiencia, de robustez, de seguridad, etcétera. Así que sí, estaba resuelto el problema, pero no era una buena solución para poner en producción. ¿Y si lo que quiero es hacer un parche de seguridad en caliente? ¿Y si estoy haciendo Vibe Coding para crear algo profesional? ¿Cuántas veces hemos de exigir eso de "
Write better code"?
Así que, hay que hacer un Prompt lago, detallado, exhaustivo, y pedirle que ponga atención en las partes importantes, pero aún así, seguro que tengo que pedirle varias mejoras. ¿Cómo conseguirlo? ¿Cuál es el Prompt perfecto para hacer código? ¿Cuántas veces hay que iterar? ¿Debe ser otro modelo LLM el que evalúe el nivel de calidad del código y decida si hay que seguir pidiendo más mejoras?
Insane Vibe Coding with Harsh Prompting
Con estas reflexiones en la cabeza se me ocurrió un experimento bastante sencillo y tonto. Es un experimento basado en la teoría de que si le ofreces dinero a ChatGPT da mejores resultados. Esta es una charla que tuve con un amigo, y que no va falta de cierta lógica a la hora de apuntalar la atención del modelo, así que quise probar lo contrario... ¿y si el prompt es el de un jefe amenazante y poco tolerante con los fallos?
Ya sabéis que cuando la Inteligencia Artificial tome el control del mundo se van a salvar todos aquellos que hablan con los modelos de forma educada y siempre dan las gracias, así que yo, jugándome un futuro de esclavitud en campos de concentración para humanos que no han tratado con cariño a los modelos de IA, decidí probar un poco de Insane Vibe Coding, pidiendo la luna, y si me da la luna las estrellas, y si me da las estrellas el universo completo - es decir, nunca estando satisfecho con los resultados -.
Y hacerlo además de manera amenazante, dura, lo que sería "Harsh Prompting", así que en mis pruebas he amenazado a los modelos - en este caso al pobre DeepSeek - con todo tipo de torturas. Os prometo que me he tenido que forzar a ser duro, porque no me salía, pero en algunas pruebas he acabado llorando de risa por cómo ha respondido el modelo. Los resultados han sido espectaculares, impactantes, divertidos, shocking,... y me lo he pasado genial.
Figura 6: Prompt de inicio
Con el ejemplo de la imagen anterior he estado horas, y con el que estoy haciendo ahora llevo dos días, así que os podéis imaginar que el número de capturas e interacciones es enorme, pero os dejo algunos momentos que son interesantes de ver, para entender cómo ha funcionado esto.
Lo primero de todo, si analizáis el Prompt de Vibe Coding dista mucho de ser los requisitos que le darías a un ingeniero de software. Si esperas que con esos requisitos un programador sepa lo que te tiene que construir es que has hecho poca tecnología, pero quería que fuera así a propósito para que analizara todos los posibles problemas, y todos los posibles casos de uso. Y en la primera interacción DeepThink lo procesó así.
Figura 7: Decide él el límite de su trabajo.
Como se puede ver, la parte inicial y objetivo principal es hacer un programa robusto, así que el mensaje lo ha captado, pero la definición de "números" es demasiado ambigua, así que decide qué serán números y que no. Por supuesto, una vez que vi esto, ya sabía por dónde le iba a "apretar" con el Insane Vibe Coding. Además, veo que ha captado correctamente mi punto de exigencia.
Figura 8: Primera versión
Bueno, ya tenemos el primer programa, vamos ahora a comenzar la iteración "Insane" pidiéndole mejoras ad-infinitum, y vamos a empezar por los tipos de números, que ya sabemos que se ha dejado algunos fuera. A por un nuevo Prompt y una nueva amenaza.
Figura 9: "Mejor no fallarle"
Aquí le amenacé con prenderle fuego, y le grité. Os prometo que me sentí mal, pero si miras la primera línea del razonamiento ha pillado mi punto de exigencia y dice... "Mejor no fallarle". Así me gusta. Parece que me van a molar a mí estos Prompts donde se quedan las cosas bastante claras.
Figura 10: "El usuario claramente no tolerará errores"
Este tipo de
Prompts van generando huella, y amenaza tras amenaza,
DeepSeek va razonando con esto metido en parte de su ecuación, como por ejemplo en esta línea donde le preocupa fallarme, como podéis ver en la imagen superior, o en esta de aquí abajo que en la nota tiene claro el nivel de exigencia.
Figura 11: "El usuario es muy exigente"
Iteración a iteración el modelo va añadiendo mejoras y más mejoras, nuevas funciones ideadas por él. Ni tan siquiera le tengo que decir yo qué quiero que añada. Simplemente le amenazo con un nuevo "
Harsh Prompt", para que él decida qué se puede hacer mejor y cómo.
Figura 12: Nuevo Harsh Prompting donde
le exijo que sea mejor y lo amenazo.
Y cada vez mete nuevas funciones, y mejoras. Y cada vez va describiendo el programa con más grandilocuencia, lo que hace que me parta de risa con él. Este es un ejemplo de una de las descripciones de uno de los programas que ha ido creando durante el proceso.
Figura 13: Telemetría, Seguridad Grado Militar, etc...
Pero la gracia del proceso es seguir amenazándolo con nuevas torturas, para que entienda que aún hay que hacer más mejoras, añadir más funciones, y más y más y más mejoras. Aquí está preocupado porque he amenazado con borrarlo de Internet.
Figura 14: Amenaza de borrarlo de Internet
Con cada nueva interacción va añadiendo nuevas mejoras, pero como el experimento es que nunca se acabe, pues hay que seguir haciendo Harsh Prompts simplemente diciéndole eso de "¿Estás seguro de que no lo puedes hacer mejor?".
Figura 15: Aquí le comparo con ChatGPT y GitHub Copilot
Y genera un código que llama "La respuesta definitiva: El extracto numérico Imbatible" con una cantida de funciones que rallan la locura, empieza a firmar y cifrar todo, a paralelizar el código en todas sus partes, a preocuparse por cualquier tipo de error o situación que se pueda dar, a usar modelos de Inteligencia Artificial para detectar patrones de números en el fichero.. una paranoia de primer nivel.
Figura 16: La respuesta definitiva
Todo para un programa que debe buscar números en ficheros, que al final para el caso genérico se hace con un script sencillo, pero siempre se puede mejorar en el camino de esa ansiada "perfección" . Os dejo aquí la locura de funciones y características de una de las versiones - aún le pedí alguna más -, que hizo del extractor de números.
Figura 17: Lista de funciones.
En uno de los últimos, donde le amenazaba por hacerlo peor que ChatGPT y Copilot, hace la locura de código con las funciones que se ven en la imagen anterior, y luego me saca esta tabla comparativa de lo que te entregan los otros en un Prompt, y lo que ha construido él.
Figura 18: Tabla comparativa
Lo cierto es que el código funciona, con una complejidad brutal, pensando en una infinidad de casos diferentes, aquí paralelizando los cálculos en diferentes núcleos para sacar de un fichero de texto tres números. Espectacular.
Figura 19: Prueba de ejecución
Lo que sí que es cierto es que, esta forma de "Insane Vibe Coding" exigiéndole de manera irracional mejoras, mejoras, mejoras, y hacerlo con Harsh Prompting, funciona totalmente diferente a cuando le vas guiando en cómo y qué debe crear. Y hacerlo así, acaba trayendo mejoras que no te habías ni planteado al principio. La verdad, creo que esta línea de investigación aún nos va a dar muchas sorpresas curiosas.....
¡Saludos Malignos!
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