# raymond-llm-coding-empowering-2026-07-08

## Veille

Post en X de **Eric S. Raymond** (ESR, autor de *The Cathedral and the Bazaar*, cofundador de la Open Source Initiative, ~50 años de programación) — **un contratestimonio frontal a la narrativa de que "los LLM producen código basura y alucinan, inútiles para programar".** Su tesis: esto **casi nunca le ocurre**, y **ya no en absoluto en las últimas dos generaciones** de modelos que usa ("chat GPT 5.4 y 5.5" bajo **codex**). El antiguo síntoma —un modelo "descarrilando" al acercarse a su límite de contexto— ha desaparecido: codex ahora muestra una **advertencia roja** que invita al usuario a **limpiar la sesión** en lugar de descontrolarse. **Alcance de uso**: IA aplicada a **cambios de funcionalidades, refactorización y depuración en 63 proyectos** en **C, Go, Rust, Python y shell**; redacción de documentación; **descompilación de un binario DOS en código fuente legible**. Una **rutina de trabajo** establecida: al reabrir un proyecto, primero ejecuta las **pruebas de regresión**, luego inicia codex y le pide que **audite el código** (errores + sugerencias de mejora). Veredicto: los LLM son **"excelentes y tremendamente empoderadores"**; su **peor limitación** es la **"visión de túnel arquitectónica"** —excelentes generando código según especificación, pero a veces **ciegos a los patrones de más alto nivel**— algo que considera **tarea de su "cerebro de carne".** El punto más fuerte y contraintuitivo: los LLM **NO se equivocan en los detalles y casos límite**; afirma ser **peor que ellos** en este aspecto (pese a 50 años de experiencia), porque si un cambio debe **tocar cinco lugares**, el modelo **los encuentra los cinco de forma fiable**, mientras que el humano corrige cuatro y **pasa horas depurando** antes de encontrar el quinto olvidado. Después cuestiona a los **"downshouters"**: ¿viven en un **universo diferente**? ¿Usan **modelos antiguos y débiles**? ¿Hay un **skill issue** que él no percibe porque sus **hábitos mentales y su comunicación** encajan bien con los "handles" de estas herramientas? Una cuestión que considera importante resolver, ya que "se **malgastarían miles de millones de dólares en gasto de tokens mal dirigido**". Su receta, "muy simple": **"Piensa con claridad, dile al modelo lo que quieres con precisión, y ocurren cosas buenas"** —cerrando con: "¿qué me estoy perdiendo aquí?". Debe leerse como un **contrapunto pro-LLM de una figura histórica del open source** al debate recurrente sobre la (des)valorización de los agentes de codificación —haciendo eco del "skill issue" y de la disciplina de especificación (cf. [[martignole-token-manifesto-2026-07-17]])— y formando un díptico con la postura doctrinal pro-herramientas-IA de **Linus Torvalds** en nombre del kernel Linux ([[torvalds-llm-outil-kernel-2026-07-14]]).

## Titre Article

What...what am I missing here? (post X sur les LLMs et le codage)

## Date

2026-07-08

## URL

https://x.com/esrtweet/status/2074889702381953222

## Keywords

Eric S. Raymond, ESR, esrtweet, The Cathedral and the Bazaar, Open Source Initiative, OSI, open source, Fetchmail, The Art of Unix Programming, Jargon File, LLM, agentes de codificación, codex, OpenAI Codex, ChatGPT 5.4, ChatGPT 5.5, alucinación, código malo, código basura, skill issue, downshouters, refactorización, depuración, cambios de funcionalidades, pruebas de regresión, auditoría de código, descompilación, binario DOS, C, Go, Rust, Python, shell, visión de túnel arquitectónica, visión de túnel arquitectónica, patrones de alto nivel, detalles y casos límite, casos límite, cerebro de carne, límite de contexto, límite de contexto, limpiar sesión, gasto de tokens, miles de millones malgastados, especificación, precisión, empoderamiento, empoderador, contratestimonio, adopción de IA, desarrollador experimentado

## Authors

Eric S. Raymond (ESR, @esrtweet sur X) — développeur, hacker et essayiste américain, **figure historique du mouvement open source**. Né le 4 décembre 1957 à Boston (Massachusetts) ; paralysie cérébrale de naissance, enfance en partie au Venezuela puis en Pennsylvanie. Auteur de l'essai très influent **« The Cathedral and the Bazaar »** (1997, livre 1999), qui oppose le modèle « cathédrale » (développement centralisé et fermé) au modèle « bazar » (décentralisé et ouvert, à la Linux) ; il a **popularisé le terme « open source »** (contre « free software ») et contribué à convaincre **Netscape** d'ouvrir son code (naissance de Mozilla). **Co-fondateur de l'Open Source Initiative (OSI)** en 1998, président jusqu'en 2005. A édité le **Jargon File** (*The New Hacker's Dictionary*), maintenu des projets comme **Fetchmail**, écrit **« The Art of Unix Programming »** (2003). Se revendique **libertarien**, défenseur du port d'armes, ceinture noire de taekwondo ; commente régulièrement tech, politique et open source sur X. Se présente ici comme codeur « très, très bon » avec **~50 ans d'expérience**. (Post X personnel ; date de publication : 2026-07-08 ; date d'ajout à la veille : 2026-07-17.)

## Ton

**Perfil**: un testimonio personal argumentativo en un registro **franco y ligeramente polémico**, publicado en X por un practicante veterano. No es un reportaje ni una demostración cuantificada: una **experiencia vivida** contrastada con una **narrativa dominante** (los "downshouters" que desprecian a los LLM), con una **pregunta sincera** —"¿qué me estoy perdiendo?".

**Estilo**: directo, coloquial ("bitching", "meatbrain", "downshouters"), asumiendo su propia competencia sin falsa modestia ("soy un programador muy, muy bueno... pero los LLM son mejores que yo"). Una retórica de **asombro** ("cada vez más desconcertante", "¿viven en un universo diferente?") más que de acusación: ESR no concluye que sus oponentes tengan un "skill issue", lo **plantea como hipótesis** entre otras posibilidades (modelos antiguos, un universo diferente) y se vuelve la pregunta hacia sí mismo. Formulaciones memorables y una **receta minimalista** al cierre ("Piensa con claridad, dile al modelo lo que quieres con precisión"). El fondo es **decididamente pro-LLM**, pero matizado por el reconocimiento de una **limitación real** (la "visión de túnel arquitectónica"), lo que le da credibilidad a la pieza.

## Pense-betes

- **La contraintuición central: los LLM sobresalen exactamente donde los humanos fallan — los detalles y los casos límite.** El argumento más fuerte de ESR, digno de retenerse tal cual: si un cambio debe **tocar cinco lugares** en el código, el modelo **los encuentra los cinco de forma fiable**, mientras que el humano "corrige cuatro y luego pasa horas depurando antes de descubrir el quinto". Una inversión del cliché "la IA alucina los detalles": para él, es la IA la que **ofrece una cobertura exhaustiva**, el humano quien olvida.
- **La limitación real y honesta: la "visión de túnel arquitectónica".** Los LLM sobresalen programando **según especificación** pero son **a veces ciegos a los patrones de más alto nivel** → el diseño arquitectónico sigue siendo la **"tarea del cerebro de carne".** Una división del trabajo clara: **humano = altitud/arquitectura; modelo = ejecución exhaustiva/casos límite.** (Un matiz que hace creíble el testimonio en lugar de idealista.)
- **"Casi nunca ocurre" — y en absoluto durante las últimas 2 generaciones.** El "código basura / alucinaciones" que él no observa, especialmente bajo **codex** con "ChatGPT 5.4 y 5.5". El descarrilamiento cerca del **límite de contexto** ha sido **reemplazado por una salvaguarda a nivel de producto**: una advertencia roja + invitación a **limpiar la sesión** en lugar de dejar que el modelo "se descontrole". (El tooling que disciplina el contexto forma parte de la explicación.)
- **Alcance de uso real (no un juguete).** 63 proyectos, 5 lenguajes (**C, Go, Rust, Python, shell**), cubriendo **cambios de funcionalidades, refactorización, depuración**; **documentación**; **descompilación de un binario DOS** en código fuente legible. Señal: uso **amplio y exigente** por un experto, no una demo.
- **La rutina repetible.** Cada vez que se reabre un proyecto: **(1)** ejecutar las **pruebas de regresión**, **(2)** iniciar codex y pedirle que **audite** el código (errores + mejoras). Un patrón accionable: "primero el arnés de pruebas, luego la auditoría del LLM".
- **La hipótesis del "skill issue" — planteada, no afirmada.** ESR invierte la pregunta: ¿usan los detractores **modelos antiguos y débiles**? ¿Viven en un **universo diferente**? ¿O tienen un **skill issue** que él no percibe porque sus **hábitos mentales y su comunicación** encajan bien con los "handles" de la herramienta? **Incluye su propia subjetividad** entre las variables. Receta propuesta: **claridad de pensamiento + precisión de la solicitud** (a vincular con la disciplina de especificación del Token Manifesto, [[martignole-token-manifesto-2026-07-17]]).
- **La cifra (reivindicada) en juego: "miles de millones malgastados en gasto de tokens mal dirigido".** ESR vincula el debate sobre la competencia/valor de los LLM a un **despilfarro económico** —de ahí, en su opinión, la importancia de entender por qué algunos fracasan donde él triunfa. Ángulo de observación: la varianza de uso (no la herramienta) como factor de ROI.
- **Uso para vigilancia tecnológica**: una pieza de **opinión / testimonio**, no de medición —debe tratarse como tal (una muestra de un practicante muy experimentado, con un sesgo de selección reconocido). Su valor: un **contrapunto pro-LLM creíble** firmado por una **figura del open source**, útil para equilibrar el corpus frente a las críticas ("código basura", desilusión) y para la tesis "el valor depende de la claridad de la especificación y la madurez del tooling, no solo del modelo".

## RésuméDe400mots

**Eric S. Raymond** (ESR) —autor de *The Cathedral and the Bazaar*, cofundador de la Open Source Initiative, ~50 años de programación— publica en X un **contratestimonio** a la narrativa de que "los LLM producen código basura, alucinan, son inútiles para programar". Una narrativa que le resulta **"cada vez más desconcertante"**, ya que esto **casi nunca le ocurre**.

**La experiencia.** Durante **dos generaciones de modelos** ("ChatGPT 5.4 y 5.5" bajo **codex**), ya no observa ningún descarrilamiento. El antiguo síntoma —un modelo "descarrilando" cerca de su **límite de contexto**— ha dado paso a una **advertencia roja** que le invita a **limpiar la sesión**. Su alcance es amplio: IA aplicada a **cambios de funcionalidades, refactorización y depuración en 63 proyectos** en **C, Go, Rust, Python y shell**, redacción de **documentación**, e incluso **descompilación de un binario DOS** en código fuente legible. Su **rutina**: cada vez que reabre un proyecto, ejecutar las **pruebas de regresión**, luego pedir a codex que **audite** el código (errores + mejoras).

**El veredicto.** Los LLM son **"excelentes y tremendamente empoderadores".** Su **peor limitación** es la **"visión de túnel arquitectónica"**: excelentes programando **según especificación**, pero a veces **ciegos a los patrones de más alto nivel** —lo que, según dice, sigue siendo **tarea de su "cerebro de carne".** El punto más fuerte y contraintuitivo: los LLM **no se equivocan en los detalles y casos límite**. Se declara **peor que ellos** en este aspecto: si un cambio debe **tocar cinco lugares** en el código, el modelo **los encuentra los cinco**, mientras que el humano corrige cuatro y **pasa horas depurando** antes de detectar el quinto.

**La pregunta.** ESR cuestiona a los **"downshouters"**: ¿viven en un **universo diferente**? ¿Usan **modelos antiguos y débiles**? ¿Tienen un **skill issue** que él no percibe, porque sus **hábitos mentales y su comunicación** encajan bien con los "handles" de estas herramientas? Considera la pregunta **importante**, ya que se **malgastarían miles de millones de dólares** en **gasto de tokens mal dirigido**. Su receta, "muy simple": **"Piensa con claridad, dile al modelo lo que quieres con precisión, y ocurren cosas buenas"** —antes de la frase final: "qué... qué me estoy perdiendo aquí?".

Debe leerse como un **contrapunto pro-LLM creíble**, firmado por una figura histórica del open source, al debate recurrente sobre el valor de los agentes de codificación —resonando con la disciplina de especificación defendida en otro lugar (cf. Token Manifesto).

## GrapheDeConnaissance

- Eric S. Raymond —a_créé→ The Cathedral and the Bazaar (DOCUMENT, 0.98)
- Eric S. Raymond —a_créé→ Open Source Initiative (ORGANISATION, 0.9)
- Eric S. Raymond —utilise→ Codex (TECHNOLOGIE, 0.95)
- Eric S. Raymond —affirme_que→ les LLMs sont d'excellents outils, formidablement capacitants pour la programmation (AFFIRMATION, 0.9)
- Eric S. Raymond —affirme_que→ le code pourri et les hallucinations ne lui arrivent quasiment jamais, et plus du tout depuis les deux dernières générations de modèles (AFFIRMATION, 0.85)
- Eric S. Raymond —affirme_que→ les LLMs ne se trompent pas sur les détails et les cas limites : ils retrouvent de façon fiable les cinq endroits à modifier là où l'humain en oublie un (AFFIRMATION, 0.85)
- Eric S. Raymond —affirme_que→ la pire limite des LLMs est une vision en tunnel architecturale : bons à coder à la spécification, parfois aveugles aux patterns de haut niveau (AFFIRMATION, 0.85)
- Eric S. Raymond —recommande→ être clair dans sa pensée et dire au modèle ce qu'on veut avec précision (AFFIRMATION, 0.85)
- Eric S. Raymond —utilise→ tests de régression (METHODOLOGIE, 0.9)
- Codex —permet→ auditer le code d'un projet pour détecter des bugs et suggérer des améliorations (AFFIRMATION, 0.85)
- Codex —résout→ le dérapage du modèle à l'approche de la limite de contexte (avertissement + vidage de session) (AFFIRMATION, 0.75)
- Eric S. Raymond —affirme_que→ des milliards de dollars sont gaspillés en token spend mal dirigé (AFFIRMATION, 0.7)
- clarté de la spécification —améliore→ la qualité du code produit par les LLMs (AFFIRMATION, 0.75)
- skill issue —observé_dans→ l'écart entre praticiens satisfaits et détracteurs des LLMs de codage (AFFIRMATION, 0.7)

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Canonical: https://www.thekb.eu/es/fiches/raymond-llm-coding-empowering-2026-07-08/