Mis mayores conclusiones de @ArnovitzZevi: 1. Una codificación eficaz de IA se basa en una buena planificación. El flujo de trabajo de Zevi (como gestor de proyectos no técnico) refleja los flujos de trabajo tradicionales del desarrollo de software: crear un problema en Linear, explorar el espacio de problemas con IA, construir un plan detallado, ejecutar ese plan y luego ejecutar múltiples revisiones de código usando diferentes modelos de IA. Este enfoque estructurado impide que las herramientas de IA escriban código con entusiasmo antes de entender el problema, lo que conduce a errores y deudas técnicas. 2. Los comandos de barra convierten los flujos de trabajo en prompts reutilizables que se acumulan con el tiempo. Los comandos de Zevi (/crear problema, /explorar, /crear plan, /ejecutar, /revisión por pares, /actualizar documentos, /oportunidad de aprendizaje) codifican las mejores prácticas directamente en su flujo de trabajo. Cada uno incluye marcadores de posición para contexto e instrucciones específicas sobre formato de salida, tono y proceso. Cuando Claude comete un error, pregunta qué en el prompt o herramienta del sistema lo causó, y luego actualiza el comando para que el error no vuelva a ocurrir. 3. El mayor desbloqueo no es construir más rápido, sino aprender más rápido. Zevi usa un comando tipo barra llamado "oportunidad de aprendizaje" que le indica a Claude que es un PM técnico en formación con conocimientos de ingeniería de nivel medio, y luego le pide una explicación de lo que ha hecho. Esto convierte cada corrección de errores y función en un momento de aprendizaje. 4. Empieza con proyectos de ChatGPT antes de pasar a Cursor. Para personas no técnicas, Zevi recomienda crear un proyecto de ChatGPT como CTO, alimentarlo con contexto y frameworks, luego pasar a herramientas como Lovable y finalmente pasar a Cursor. Esta exposición gradual te ayuda a superar el miedo al código—a través de lo que él llama "terapia de exposición"—en lugar de lanzarte directamente a entornos de desarrollo con interfaces de usuario en modo oscuro. 5. El problema de la baba es un problema de personas, no de IA. Si usas IA para generar resultados y los envías sin revisión, eso es error humano, no error de IA. Zevi posee completamente cada producto—si algo va mal, es culpa suya, no de Claude. Guía a la IA con contexto sobre su estilo de escritura, el problema que está resolviendo y las limitaciones bajo las que trabaja. La herramienta solo es tan buena como el operador, y un prompting perezoso produce resultados perezosos. 6. Ser un aprendiz 10x importa más que ser PM 10x al principio de tu carrera. Tras una revisión fallida de producto en Wix, Zevi se dio cuenta de que su equipo esperaba que aprendiera rápido, no que tuviera todas las respuestas. Identificaba la fortaleza de cada compañero—sentido del producto, metodología, pensamiento sistémico—y los utilizaba como mentores especializados. Esto convirtió sus fracasos en oportunidades de enseñanza y sus éxitos en victorias compartidas, acelerando su crecimiento mientras construía un apoyo genuino de sus colegas senior. 7. La IA hace que los PM junior sean más valiosos. Zevi ahora puede encargarse de la estrategia, el marketing, la mensajería y la implementación completa del producto para sus proyectos paralelos, responsabilidades que normalmente se reservan para puestos senior. Estos representantes aceleran el aprendizaje mucho más allá de lo que permite un puesto tradicional de PM junior. La limitación ya no son las ideas ni el pensamiento estratégico; Es curiosidad y ganas de aprender. 8. "Nadie sabe qué está haciendo." Uno de los lemas favoritos de Zevi nos recuerda que incluso en empresas como Meta, la gente va descubriendo sobre la marcha. Esta perspectiva ayuda a aliviar la presión y fomenta la experimentación.