El desarrollo de software con asistentes de IA plantea un reto creciente para los revisores: los modelos generan con facilidad grandes bloques de código que funcionan superficialmente pero resultan difíciles de leer, entender y confiar. Este artículo describe cómo la técnica clásica de las ramas apiladas (stacked branches), automatizada ahora con IA, puede devolver la viabilidad al proceso de revisión.
El concepto es sencillo: dividir un cambio grande en fragmentos coherentes —cada uno capaz de superar las pruebas por separado— y crear una rama por fragmento, de modo que cada pull request dependa del anterior (1 ← 2 ← 3 …). De esta forma, cada cambio se revisa de manera aislada y se fusiona en orden. Aunque la idea no es nueva —herramientas como jj o startups especializadas la respaldan—, mantener las ramas manualmente sigue siendo tedioso.
El autor propone automatizar el paso final con IA: tras hackear libremente sobre una única rama monolítica, se pide al modelo que reorganice el trabajo en una secuencia de entre cuatro y cinco pull requests numerados, los publique y permita revisiones limpias. En su experiencia, partir la rama después de terminar el trabajo resulta más práctico que dividirla desde el inicio.
El texto también aborda limitaciones reales: la interfaz de GitHub no facilita el seguimiento de PRs apilados, los pipelines de integración continua pueden ralentizarse con reconstrucciones redundantes, y conviene dirigir la pila a una rama intermedia para preservar la coherencia atómica. El artículo cierra con la invitación a profundizar en estos retos y menciona la herramienta jj como complemento útil para quienes quieran adoptarlo de forma más nativa.