Las herramientas de IA que uso a diario para programar (2026)

En mi día a día uso muchas herramientas y servicios de inteligencia artificial: algunos gratuitos, otros open source y otros de pago. En este artículo te muestro todo mi stack de IA para programar y cómo lo combino para generar aplicaciones.

Si eres freelancer o trabajas en una empresa, esta lista te puede dar ideas de lo que puedes llegar a construir, porque no todo es código: también puedes generar imágenes, diagramas, planificaciones o tener un asistente personal, y combinarlo todo en un solo entorno.

Tabla de contenidos

Patrocinado por CodeRabbit

Los agentes de IA han hecho fácil generar código, pero no todo lo que viene después: pull requests gigantes, generados más rápido de lo que cualquier equipo puede revisar, que tocan decenas de cosas sin relación entre sí. Y el responsable sigue siendo tú.

A ese problema CodeRabbit le llama Agentic Change Management (gestión de cambios agénticos), y lo divide en cuatro tareas:

  1. Revisar: validar cada cambio con el contexto real de tu código, no solo mirar el diff.
  2. Priorizar: con CodeRabbit Triage, que ordena tu cola de PRs y te dice cuál abrir primero.
  3. Entender: con Change Stack, que convierte un diff enorme en algo que puedes leer capa por capa.
  4. Asegurar: con CodeRabbit Security, que monitorea todo el repositorio, no solo el PR.

CodeRabbit fue pionero en la revisión de código con IA, es la app de IA más instalada en GitHub y GitLab, y funciona en Git, en tu IDE y en la terminal.

🦊 Prueba CodeRabbit gratis durante 14 días, sin tarjeta

Herdr: orquestador de agentes en la terminal

Logo de Herdr, orquestador de agentes de IA en la terminal

Si usas Claude Code, Codex, OpenCode o cualquier agente de terminal, seguramente ya te pasó: una terminal para Claude Code, otra para Codex, y cuando tienes muchos proyectos se vuelve un caos. Para eso uso Herdr.

Herdr es un multiplexor de terminal open source (escrito en Rust) pensado específicamente para agentes de IA. Lo que más valoro:

  • Sesiones persistentes: funciona como un servidor en segundo plano. Puedes cerrar Herdr, cerrar la laptop o reiniciar, y al volver ejecutas el comando y tus sesiones siguen ahí.
  • Estado de cada agente: detecta si un agente está trabajando, bloqueado esperando tu respuesta, inactivo o terminado, y te notifica cuando acaba.
  • Uso con mouse: a diferencia de tmux, no tienes que memorizar combinaciones de teclas; puedes navegar con el mouse. Igual puedes crear tus propios atajos.
  • Spaces (workspaces): agrupas pestañas como si fueran carpetas. Yo tengo un space local, uno en la nube y otro para asistentes.
  • Comunicación entre agentes: expone una CLI y una API por socket, así que un agente puede abrir otro, enviarle un prompt y esperar su respuesta, aunque uses harness distintos.
  • Plugins: es muy fácil de extender. Solo tienes que entender qué hace su API y qué responde; el plugin lo puedes escribir con IA (¿quién escribe código a mano estos días?).

Consume muy pocos recursos, así que puedes lanzar varios agentes en paralelo. También se puede instalar en un VPS junto con Claude Code o Codex y conectarte por SSH desde el celular. Ese flujo de desarrollo remoto todavía lo estoy probando y será tema de un próximo video.

Instalación en macOS/Linux:

curl -fsSL https://herdr.dev/install.sh | sh

Repositorio: github.com/herdrdev/herdr

Los agentes de código (harness) que uso

De todos los harness que existen, uso tres o cuatro.

1. Claude Code: mi agente principal

Logo de Claude, el modelo detrás de Claude Code

Claude Code es el agente que más uso para escribir código. Además de la terminal, tiene aplicación de escritorio e integraciones con editores.

Un detalle importante: la suscripción de Claude (Pro o Max) solo se puede usar oficialmente en las herramientas de Anthropic, como Claude Code o Claude.ai; en herramientas de terceros tendrías que pagar por API. Y no es barato: el plan Pro ($20/mes) se queda corto para uso real. Si programas todos los días, lo realista es Max de $100 o $200 al mes. Revisa los planes de Claude.

2. Codex: la suscripción de ChatGPT, en cualquier harness

Codex de OpenAI

Con Codex no uso tanto su herramienta de terminal, pero su gran ventaja es que OpenAI permite usar tu suscripción de ChatGPT desde otros programas, como OpenCode o Pi.

Un truco útil: en el menú de uso de Codex puedes ver si tienes resets de límite guardados ("banked resets"). OpenAI los otorga en promociones y te permiten reiniciar tus ventanas de uso cuando te quedas sin tokens. Más detalles en el centro de ayuda de OpenAI.

3. OpenCode: ideal para modelos chinos y locales

Logo de OpenCode, agente de código open source

OpenCode es un harness open source que no está atado a ningún modelo. Lo uso sobre todo con modelos chinos como Qwen, DeepSeek, Kimi o GLM, porque les aplica reglas que, en mi experiencia, funcionan incluso mejor que los harness de sus propios creadores.

Tienen la suscripción OpenCode Go ($5 el primer mes, luego $10/mes), que no alcanza para mucho, pero sirve para probar modelos nuevos y cambiar entre ellos. Como los modelos chinos cambian constantemente de lugar en los benchmarks, es una buena opción si te gustan.

También puedes conectar un modelo local (por ejemplo, un Qwen 3 corriendo en tu equipo). Lo mostré en mi video sobre DeepSeek en local.

4. Pi: un agente minimalista y extensible

Pi es una alternativa a OpenCode con una filosofía opuesta: no trae soporte MCP, ni modo de planificación, ni subagentes. Empiezas con un agente ligero y le añades solo lo que necesitas mediante extensiones y paquetes de la comunidad (hay paquetes para MCP, planificación, tareas en segundo plano y más).

Me gusta la idea. Con modelos chinos no me convencieron las respuestas, pero con GPT funciona muy bien. Si ya pagas ChatGPT y quieres un harness más personalizable que Codex, Pi es una muy buena opción. Tengo un curso corto y práctico de Pi donde muestro cómo hacerlo.

Hermes Agent: un asistente personal de IA

Logo de Hermes Agent de Nous Research

Hermes Agent, de Nous Research, no es para generar código (para eso ya hay suficientes herramientas), sino un asistente personal: contesta correos, ejecuta programas por ti y funciona como un ChatGPT más avanzado.

Es open source (repositorio en GitHub) y, aunque ofrecen suscripción a sus modelos, no es obligatoria: puedes conectar tu cuenta de ChatGPT. Tiene app de escritorio, pero yo lo uso desde la terminal, dentro de Herdr: si tengo que programar voy a Claude Code, y si tengo que consultar algo voy a Hermes.

Hermes se apoya en herramientas de consola open source. Por ejemplo, si le digo "lee mi último correo recibido", delega la tarea a Himalaya (un cliente de correo por CLI), ejecuta el comando, me resume el correo y puedo pedirle que lo conteste.

Skills y Playwright CLI para testear con IA

Logo de Playwright, herramienta de automatización del navegador

Un skill es básicamente un archivo Markdown que le da contexto a un agente y le enseña a usar herramientas de consola. Combinados con CLIs, funcionan como plugins, y por eso agentes como Hermes pueden hacer tantas tareas.

Uno de los que más uso es Playwright CLI, de Microsoft: automatización del navegador pensada para agentes de IA. Puedes instalarlo desde skills.sh para varios agentes a la vez (Claude Code, Codex, Hermes, etc.):

npx skills add microsoft/playwright-cli

Luego le pides a tu agente algo como "testea esto usando Playwright CLI" y abre un navegador, prueba la app (incluso en tamaño móvil) y navega entre páginas por su cuenta.

No sirve para todo: interacciones como drag and drop es mejor probarlas tú. Pero te quita las pruebas repetitivas y te deja solo lo que requiere tu atención.

Gestión de tareas con Notion y Linear vía MCP

Cuando trabajas en varios proyectos a la vez, necesitas un sistema externo de tareas. Yo uso Notion y Linear por MCP, además de un CLI propio: la IA puede leer y actualizar mis pendientes directamente.

  • Notion: más que un bloc de notas; tiene bases de datos, tablas y tableros. Con el MCP de Notion, tu agente puede crear, mover y actualizar tareas.
  • Linear: más enfocado en desarrolladores, con cuenta gratuita y con su propio MCP de Linear.
  • También puedes usar Jira o crear tu propio sistema; yo tengo uno que conecto a mis agentes mediante un CLI en lugar de un MCP.

Ejemplo de flujo con Claude Code y el MCP de Notion:

  1. Creas una página en Notion (por ejemplo, "Todo Demo Project") y copias su URL.
  2. En la carpeta del proyecto, lanzas Claude Code y le pides: "crea una planificación para una todo app con login y guárdala aquí", pegando la URL.
  3. En unos 45 segundos genera el plan en la página.
  4. Luego le pides: "crea una base de datos dentro de esta página con las tareas y un tablero".
  5. Puedes pasarle la URL de una tarea concreta y pedirle "explica mejor esta tarea y deja una descripción".

Ojo con los recursos: cuantos más proyectos y agentes tengas en paralelo, más RAM consumen (procesos en segundo plano, navegadores de prueba, etc.). En un entorno multiproyecto, el hardware sí importa.

Higgsfield: imágenes y videos desde la terminal

Higgsfield lo uso para generar imágenes y videos sin salir de la terminal: reúne más de 30 modelos y tiene su propio CLI para agentes.

Ejemplo: le pido a Claude Code que use un skill de diseño, como Impeccable o el skill de diseño de Claude Code, con un prompt tipo "dame tres propuestas de rediseño para mi landing page y usa Higgsfield para generar las imágenes". El resultado son varias propuestas completas con imágenes de fondo generadas por IA.

¿Por qué importa? Sin un generador de imágenes, el agente usa fotos de stock o lo resuelve todo con código, y no siempre se ve bien. Ten en cuenta que Higgsfield no es gratuito.

Excalidraw MCP: diagramas generados con IA

Excalidraw es la herramienta con la que hago los diagramas de mis videos. Con el MCP le pido diagramas a la IA y me los dibuja. Hay dos caminos:

  • Excalidraw+ MCP: se conecta a tu workspace de Excalidraw+. Requiere suscripción de pago y está en fase alfa con acceso bajo solicitud. Creas una API key, se la pasas a tu agente y listo.
  • Excalidraw MCP open source: la alternativa gratuita si no tienes Excalidraw+.

En el video le pedí: "crea un diagrama de secuencia de cómo funciona JWT", y luego "considera los refresh tokens", y actualizó el diagrama con una sección nueva. No son perfectos, pero son un buen punto de partida.

GitHub CLI: todo lo de Git desde la terminal

GitHub CLI (gh) es para todo lo relacionado con GitHub: pull requests, issues y repositorios desde la terminal. Tu agente puede crear un repo, abrir un PR (gh pr create) o listar los pendientes (gh pr list) por ti. Casi todos los proyectos terminan en GitHub, así que es de las primeras herramientas que recomiendo instalar.

Deploy por CLI: Railway, AWS y Azure

Si quieres automatizar al máximo, tus agentes también necesitan poder desplegar:

  • Railway: mi nube preferida para empezar. Es simple, despliega proyectos completos y tiene CLI, MCP (local o remoto) y skills oficiales para agentes (documentación). Si buscas una alternativa a Vercel, es un competidor muy fuerte.
  • AWS CLI: para proyectos más grandes. Tu agente puede crear servicios como Amplify, contenedores Docker en ECS, etc. Requiere entender cómo funciona AWS (esto no es vibe coding), pero a gran escala suele salir más barato.
  • Azure CLI (az): lo uso sobre todo en proyectos de clientes que ya trabajan con el ecosistema de Microsoft. En mi experiencia, su CLI se maneja muy bien con agentes.

VS Code: el editor (que ya casi no uso para escribir)

VS Code sigue instalado, pero hoy lo uso casi solo para explorar archivos y revisar la estructura de los proyectos. Ya casi no escribo código a mano: eso lo hacen los agentes, y yo reviso.

WezTerm: la terminal donde pasa todo

WezTerm es mi terminal, y ahí ocurre casi todo lo anterior. Es un proyecto open source mantenido principalmente por Wez Furlong (de ahí su nombre).

Por qué la prefiero:

  • Buen rendimiento y funciona en Windows, Linux y macOS, así que llevas tu configuración entre sistemas. Kitty y Ghostty, por ejemplo, no tienen versión oficial para Windows.
  • Frente a Alacritty, tiene pestañas y es mucho más personalizable.

Dos consejos:

  1. Requiere configuración: apóyate en tu agente para configurarla.
  2. Usa la versión nightly, no la estable. Tiene los cambios más recientes y corrige bugs que la versión estable todavía arrastra.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la mejor herramienta de IA para programar en 2026? Depende de tu presupuesto y tus modelos. Yo uso Claude Code como agente principal, Codex (o Pi) con la suscripción de ChatGPT, y OpenCode para modelos open source y locales.

¿Puedo usar mi suscripción de Claude en OpenCode u otros harness? No oficialmente. Anthropic restringe el uso de las suscripciones Free, Pro y Max a Claude Code y Claude.ai; en herramientas de terceros debes usar la API.

¿Qué es un harness de IA? Es el programa que envuelve a un modelo y le da herramientas (leer archivos, ejecutar comandos, editar código). Claude Code, Codex, OpenCode y Pi son harness.

¿MCP o CLI + skills? Ambos sirven. Muchas herramientas modernas, como Playwright CLI, recomiendan CLI + skills para agentes de código porque consumen menos contexto; el MCP sigue siendo útil para integraciones como Notion, Linear o Excalidraw.

Conclusión

Si te fijas, casi todo pasa por la terminal. Este es el entorno con el que desarrollo proyectos y aplicaciones a diario. Si te interesa armar algo así de forma ordenada, puedo crear un curso. ¿Qué herramienta agregarías tú? Déjalo en los comentarios.

Si quieres asesoría personalizada sobre cualquier tema, puedes reservarla en fazt.dev.