El autor Cheng Huang documenta su experiencia construyendo un motor de consenso Multi-Paxos moderno equivalente a la biblioteca RSL de Azure, usando agentes de IA para programación. El proyecto generó más de 130K líneas de código Rust en aproximadamente 6 semanas, implementando características completas incluyendo multi-Paxos, elección de líder, replicación de logs, snapshots y cambios de configuración. La motivación fue actualizar RSL para hardware actual, eliminando tres limitaciones: falta de pipelining (que inflaba latencia), ausencia de soporte para memoria no volátil (NVM) y limitada integración con RDMA. El flujo de trabajo evolucionó hacia el uso exclusivo de CLI con Claude Code y Codex, complementado con un truco psicológico de suscripción de $100/mes como función de obligación. La técnica más innovadora fueron los code contracts impulsados por IA: especificar pre/postcondiciones e invariantes, convertir estas kontraktes en asserts runtime, generar pruebas dirigidas automáticamente y crear property-based tests que exploran espacios de entrada aleatorios. Esta aproximación descubrió una violación sutil de seguridad Paxos antes de producción. Para desarrollo ligero de especificaciones, usó spec-kit generando historias de usuario con criterios de aceptación, luego /clarify para auto-criticar y mejorar. El ciclo de optimización de rendimiento implicó instrumentación de métricas, análisis automatizado de latencias con scripts Python, e iteración continua, logrando mejorar de ~23K a ~300K operaciones por segundo. Las consideraciones incluyen que la IA ayuda pero requiere supervisión humana experiente y comprensión profunda del dominio.
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