01 Del autocompletado al agente
Muchos empiezan con un asistente dentro de VS Code: sugiere líneas, responde dudas y edita el archivo abierto. Es útil, pero es una forma limitada de trabajar con IA. Un agente de programación va más allá: recorre todo el proyecto, planifica, crea y modifica varios archivos, ejecuta las pruebas, lee los errores y vuelve a intentarlo hasta que funciona.
Los tres de esta guía son agentes. La diferencia práctica está en dónde viven (terminal, aplicación propia o editor), qué modelos usan, con qué servicios se conectan y cuánto te dejan usarlos con tu plan.
02 Qué ofrece cada uno
Claude Code (Anthropic)
Funciona en terminal, extensiones de VS Code y JetBrains, aplicación de escritorio y navegador. Su punto fuerte es el ecosistema: servidores MCP para conectar correo, bases de datos, diseño o anuncios, además de skills, plugins, subagentes y hooks para automatizar tu forma de trabajar.
Codex (OpenAI)
Disponible como CLI, extensión para el editor, aplicación de escritorio y agente en la nube desde ChatGPT. Se usa con tu plan de ChatGPT (Plus, Pro, Business…). Comparte cuenta con el resto de herramientas de OpenAI, incluida la generación de imágenes.
Antigravity (Google)
El entorno de desarrollo de Google pensado para trabajar con agentes, con modelos Gemini. Es el más reciente de los tres: conviene revisar en su web las cuotas de uso vigentes y la madurez de las integraciones antes de apostar por él en proyectos de clientes.
| Criterio | Claude Code | Codex | Antigravity |
|---|---|---|---|
| Dónde se usa | Terminal, IDE, escritorio, web y móvil | Terminal, IDE, escritorio y web | Entorno propio de Google |
| Cuenta necesaria | Suscripción de Claude o cuenta de API | Plan de ChatGPT o clave de API | Cuenta de Google |
| Integraciones | Catálogo amplio de MCP, skills y plugins | MCP y plugins, en crecimiento | Más limitadas por ahora |
| Imágenes | Mediante herramientas conectadas | Generación de imágenes integrada | Según los modelos de Google disponibles |
| Mejor para | Proyectos que tocan muchos servicios y flujos personalizados | Quien ya paga ChatGPT y crea también contenido visual | Probar el enfoque de Google y su ecosistema |
03 Instalación rápida
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
# Alternativas
brew install --cask claude-code # Homebrew
winget install Anthropic.ClaudeCode # Windowscurl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh
# Alternativas
npm install -g @openai/codex
brew install --cask codexDespués, entra en la carpeta de tu proyecto y ejecuta claude o codex. En Codex elige «Sign in with ChatGPT» para usar tu plan. Antigravity se descarga como aplicación desde su web oficial de Google.
04 Cómo decidir: la misma tarea en dos agentes
Las comparativas generales sirven de poco: lo que importa es cómo rinde cada agente con tu código, tu stack y tu manera de pedir las cosas. Haz una prueba controlada con una tarea pequeña pero real.
-
1
Prepara dos copias
Crea dos ramas de git (o dos copias de la carpeta) del mismo proyecto para que los agentes no se pisen.
-
2
Elige una tarea medible
Por ejemplo, añadir un formulario de contacto con validación y prueba automática, o corregir un error documentado.
-
3
Usa el mismo prompt
Pega exactamente las mismas instrucciones en cada agente, sin ayudas extra durante la ejecución.
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4
Mide lo que importa
Si funciona a la primera, cuántas correcciones necesitaste, si respetó tu estructura y estilo, cuánto tardó y cuánto consumió de tu cuota.
-
5
Revisa el diff
Lee los cambios en ambas ramas. A veces el que termina antes deja más deuda técnica.
Antes de tocar nada, lee el proyecto y explícame en 5 líneas cómo está organizado. Después añade [funcionalidad concreta: p. ej. un formulario de solicitud de presupuesto con nombre, email, teléfono y mensaje, validación en servidor y una prueba automática]. Sigue las convenciones que ya existen en el código, no añadas dependencias nuevas sin preguntarme y ejecuta las pruebas al terminar. Al final, resume qué archivos has cambiado y por qué.05 Usar más de uno a la vez
No tienes que elegir para siempre. Un patrón habitual es que un agente construya y otro revise: uno implementa la funcionalidad y el otro lee el diff en busca de errores, casos límite o problemas de seguridad. Como son modelos distintos, detectan cosas diferentes.
Para que cualquier agente entienda tu proyecto igual de bien, documenta las normas en un archivo de instrucciones en la raíz (Claude Code lee CLAUDE.md y Codex lee AGENTS.md): comandos de prueba, convenciones y lo que nunca debe tocar.
Otro agente ha implementado los cambios de la rama [nombre-rama]. Revisa el diff contra main como si fueras un revisor exigente: errores de lógica, casos límite sin cubrir, problemas de seguridad y desviaciones de las convenciones del proyecto. Ordena los hallazgos por gravedad y no modifiques nada.06 Criterios para una empresa o agencia
- ✓Privacidad: revisa qué hace cada proveedor con tu código según el plan contratado y si puedes excluirlo del entrenamiento.
- ✓Coste predecible: compara cuota incluida en la suscripción frente a pago por uso con API.
- ✓Permisos: comprueba cómo limita cada agente los comandos que puede ejecutar sin preguntarte.
- ✓Integraciones que ya usas: correo, gestor de proyectos, repositorio, base de datos.
- ✓Trabajo en equipo: configuración compartida en el repositorio, instrucciones comunes y gestión de cuentas.
- ✓Estabilidad: un cambio brusco de límites o precios puede frenar entregas a clientes.
Preguntas frecuentes
Cualquiera de los tres puede construir una web sencilla. Si no quieres usar la terminal, empieza con la aplicación de escritorio de Claude o de Codex y pide al agente que te explique cada paso.
Sí. Trabaja en ramas distintas o en turnos y deja las normas del proyecto por escrito en CLAUDE.md y AGENTS.md para que ambos sigan las mismas convenciones.
Claude Code requiere una suscripción de pago de Claude o una cuenta de API. Codex se usa con un plan de ChatGPT o con clave de API. Antigravity tiene condiciones propias que conviene consultar en su web, porque las cuotas cambian.
No es peor, es otra interfaz. Para empezar puede ser más cómoda; la terminal y las aplicaciones nativas suelen recibir antes las funciones nuevas y permiten automatizar más.
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