Chat modo Ask

Ask Mode: exploración sin modificaciones

El Ask Mode es un modo de "solo lectura" diseñado específicamente para hacer preguntas, explorar y aprender sobre una base de código sin realizar modificaciones automáticas. Es un modo integrado en Cursor que tiene herramientas de búsqueda habilitadas por defecto. A diferencia del Manual Mode que vimos anteriormente, este modo actúa como un consultor de solo lectura que analiza tu código base y proporciona explicaciones detalladas, sugerencias y orientación sin tocar ningún archivo.

Características principales del Ask Mode

Cuando activas el Ask Mode, Cursor adopta un comportamiento completamente no invasivo. El asistente puede leer y analizar únicamente los archivos de contexto que específicamente le proporciones, pero nunca generará código directamente en tus archivos ni propondrá cambios automáticos. Ask Mode no tiene acceso automático a tu código base completo.

Este modo es muy útil cuando trabajas en proyectos de inteligencia artificial donde necesitas comprender algoritmos complejos, arquitecturas de redes neuronales o flujos de datos sin el riesgo de modificaciones accidentales. Es ideal para sesiones de aprendizaje, revisión de código o cuando colaboras en proyectos donde los cambios deben ser deliberados y controlados.

Activación y uso del Ask Mode

Para activar el Ask Mode, simplemente abre el panel de chat de Cursor y verifica que esté seleccionado en la parte superior del panel. Una vez activo, puedes formular preguntas sobre cualquier aspecto de tu código:

# Archivo: modelo_clasificacion.py
import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

class ClasificadorTexto:
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim=128):
        self.vocab_size = vocab_size
        self.embedding_dim = embedding_dim
        self.modelo = self._construir_modelo()
    
    def _construir_modelo(self):
        modelo = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Embedding(self.vocab_size, self.embedding_dim),
            tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True),
            tf.keras.layers.Dropout(0.5),
            tf.keras.layers.LSTM(32),
            tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
        ])
        return modelo

Con este código en tu proyecto, podrías preguntar al Ask Mode: "¿Puedes explicarme por qué se usa return_sequences=True en la primera capa LSTM pero no en la segunda?" El asistente analizará el código y te proporcionará una explicación detallada sobre el flujo de datos entre capas LSTM sin modificar nada.

Ventajas del modo de exploración

El Ask Mode ofrece varias ventajas para el desarrollo en IA generativa. Primero, proporciona seguridad total contra modificaciones no deseadas, lo cual es crucial cuando trabajas con modelos entrenados o configuraciones delicadas que no deben alterarse.

Segundo, fomenta un aprendizaje más profundo al obligarte a implementar las sugerencias manualmente. Esto refuerza la comprensión de los conceptos y te ayuda a desarrollar mejores hábitos de programación. Cuando el asistente explica un patrón de diseño o una optimización, debes procesarla mentalmente y aplicarla conscientemente.

Casos de uso típicos

El Ask Mode es muy útil en varios escenarios comunes del desarrollo de IA. Durante la fase de investigación, puedes explorar bibliotecas como PyTorch o Hugging Face Transformers preguntando sobre funciones específicas, parámetros de modelos o mejores prácticas sin riesgo de alterar tu entorno de trabajo.

# Archivo: entrenamiento_gpt.py
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, Trainer, TrainingArguments
import torch

def configurar_entrenamiento(modelo_base="gpt2-medium"):
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(modelo_base)
    modelo = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(modelo_base)
    
    # Configuración de entrenamiento
    args_entrenamiento = TrainingArguments(
        output_dir="./resultados",
        num_train_epochs=3,
        per_device_train_batch_size=4,
        gradient_accumulation_steps=2,
        warmup_steps=500,
        weight_decay=0.01,
        logging_dir="./logs"
    )
    
    return tokenizer, modelo, args_entrenamiento

En este contexto, podrías consultar: "¿Qué impacto tiene gradient_accumulation_steps=2 en el entrenamiento y cuándo debería ajustar este valor?" El Ask Mode te proporcionará una explicación completa sobre la acumulación de gradientes sin tocar tu configuración actual.

Integración con el flujo de trabajo

El Ask Mode se integra naturalmente en un flujo de trabajo de desarrollo iterativo. Puedes usarlo para validar enfoques antes de implementarlos, comprender código heredado de otros desarrolladores, o explorar nuevas técnicas de IA generativa sin comprometer la estabilidad de tu proyecto.

Una estrategia efectiva consiste en alternar entre Ask Mode para la exploración y comprensión, y otros modos para la implementación real. Esto te permite mantener un control total sobre cuándo y cómo se modifican tus archivos, especialmente importante cuando trabajas con datasets grandes, modelos preentrenados o configuraciones de producción que requieren estabilidad absoluta.