How Good is AI at Coding React (really)?

Explorando el impacto de la IA en la calidad del código de React y la importancia del contexto, las herramientas y las prácticas para aprovechar la IA de manera efectiva. IA como multiplicador de fuerza, diferencias entre la codificación de vibraciones y la ingeniería asistida por IA, competencias de los modelos de IA en los prompts de React, y la posición favorable de los desarrolladores de React en medio de los avances de la IA. Implicaciones de la IA para el desarrollo de React, el acantilado de complejidad en el trabajo de React y los desafíos de diseño de la IA para los desarrolladores de React. El acantilado de complejidad del trabajo de React, los benchmarks de Design Arena para las capacidades de diseño de la IA, los desafíos de diseño de la IA para los desarrolladores de React. El papel de la IA en el control del diseño visual, las ideas de Design Arena sobre el impacto del andamiaje, las capacidades de andamiaje de la interfaz de usuario de la IA y la necesidad del juicio humano. Evaluaciones de Next.js de Vercell, Webbench de ByteDance y conocimientos de Web Dev Arena sobre el rendimiento de la IA en el desarrollo web. Gemini 3 y GPT-5 alcanzando a los modelos de diseño, explorando la generación de código de sitios web y la sensibilidad de diseño en el flujo de trabajo de IA para React. Solucionando el problema púrpura en el entrenamiento de IA, consejos para usar IA en el desarrollo de React para construir sitios y gestionar la IA como un desarrollador junior. Evaluando el rendimiento de la IA en tareas complejas, lecciones sobre el uso de la IA como desarrollador y la importancia de la especificidad y la supervisión humana en el uso de la IA. Fomentando la productividad y la supervisión, abordando fallos de contexto a través de la ingeniería y proporcionando un contexto integral para el rendimiento del agente. Plantilla para la ingeniería de contexto, controlando la calidad de las herramientas, usando Context-7 para documentos y ejemplos frescos, aprovechando los servidores MCP para datos reales y mejorando el ciclo de calidad general. Conectando herramientas para la codificación de bucle cerrado, codificación Vive para la creación rápida de productos, componentes de interfaz de usuario para componentes aislados y reutilizables. Enfoque del área de componentes de interfaz de usuario en componentes aislados y reutilizables y comparaciones visuales. Orientación para la generación de componentes de interfaz de usuario y modelos complejos de visualización de datos y 3D para experiencias interactivas. Estrategias de integración de asistentes de IA para visualización de datos y 3D. Importancia de detalles específicos como bibliotecas y descripciones de escenas para una asistencia óptima de la IA. Equilibrando el control con la generación de modelos de IA y los factores críticos en el éxito o fracaso del código de IA. Lecciones de flujo de trabajo de depuración aplicables a todos; Nuevo estado de flujo en el desarrollo asistido por IA centrado en la orquestación y creación de código; Lanzamiento de Gemini 3 para el desarrollo web y liderazgo en diseño. Estética de sitios web y mejoras de diseño; Utilización proactiva de herramientas para desarrolladores de React; Adoptar la IA para un desarrollo de productos más rápido. IA en depuración automatizada con agentes de IA; Potencial ilimitado de la IA en la calidad del código; Herramientas de generación de imágenes para diapositivas; Abordando regresiones de seguridad y arquitectónicas en el código generado por IA. Impacto de la IA en futuros frameworks y alineación del equipo en la estandarización del flujo de trabajo. Estrategias para errores de contexto y optimización del flujo de trabajo.