From a4e5e479d6287e564b27b63d20b878198194e14e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: DietrichGebert Date: Fri, 19 Jun 2026 00:44:08 +0200 Subject: [PATCH] docs: re-sync README.es.md to current English (agentic numbers, CodeWhale) (#174) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit The Spanish README merged (#110) carrying stale content: the old flat "80-94% menos código" single-shot headline (the exact claim #126 corrected), no CodeWhale section, badge stuck at 13 agents, and missing the Modern Web Guidance callout (#82) and the Claude Code desktop-install paragraph. Re-translates the hero + Números section to the corrected agentic numbers (~54%, up to 94%, 100% safe) with the old figures demoted to the same
block English uses, adds CodeWhale, fixes the badge, and adds a "community translation, English is the reference" note. Also adds a minimal Español discoverability link to the English README so readers can find it. Co-authored-by: Claude Opus 4.8 --- README.es.md | 45 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++------ README.md | 4 ++++ 2 files changed, 43 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/README.es.md b/README.es.md index 7295a7f..373c8d7 100644 --- a/README.es.md +++ b/README.es.md @@ -14,13 +14,17 @@

Stars Release - Works with 13 agents + Works with 14 agents MIT license

- 80-94% menos código · 3-6× más rápido · 47-77% más barato
- Mediana de 10 ejecuciones con Haiku, Sonnet y Opus. Reprodúcelo tú mismo. + ~54% menos código (hasta 94%) · ~20% más barato · ~27% más rápido · 100% seguro
+ Medido en sesiones reales de Claude Code editando un repo open-source real (FastAPI + React), contra el mismo agente sin skill. ~54% es el promedio de 12 tareas de feature (Haiku 4.5, n=4); llega al 94% cuando un agente sobre-construye (un selector de fechas) y es casi cero cuando el código ya es mínimo. ponytail mantiene cada guarda de seguridad, mientras que un prompt pelado de "escribe one-liners" se salta una. (El benchmark anterior de un solo disparo reportaba 80-94% como cifra plana; contra un baseline agéntico justo, ese es el techo por tarea, no el promedio.) Reporte completo · reprodúcelo. +

+ +

+ Traducción de la comunidad. La versión de referencia y más reciente es el README en inglés.

--- @@ -42,15 +46,38 @@ Con ponytail: Más sobrevivientes en [examples/](examples/). +> **Combina bien con** [Modern Web Guidance](https://github.com/GoogleChrome/modern-web-guidance) para trabajo web: ponytail decide *si* apoyarse en la plataforma, MWG es cómo el agente busca *qué* feature nativa hace el trabajo. Ver [examples/web-platform-lookup.md](examples/web-platform-lookup.md). + ## Números -Cinco tareas del día a día (validador de email, debounce, suma de CSV, temporizador, rate limiter), tres modelos, tres variantes: sin skill, el skill [caveman](https://github.com/JuliusBrussee/caveman), y ponytail. Diez ejecuciones por celda, mediana reportada. +La medición honesta es un agente real haciendo trabajo real: una sesión headless de Claude Code editando [el template full-stack-fastapi de tiangolo](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template) (un repo real de FastAPI + React), evaluada sobre el `git diff` que deja. Doce tickets de feature, el mismo agente con y sin el skill, n=4, Haiku 4.5.

- Mediana de líneas de código por variante en Haiku, Sonnet y Opus; ponytail escribe 80-94% menos código que el baseline sin skill + Cada variante como porcentaje del baseline sin skill en LOC, tokens, costo y tiempo (Haiku 4.5). ponytail es el más bajo en cada métrica (LOC 46%, tokens 78%, costo 80%, tiempo 73%); caveman sube por encima del 100% en tokens, costo y tiempo; yagni-oneliner LOC 67%. Seguridad, tier adversarial aparte: baseline, caveman y ponytail 100%, yagni-oneliner 95%.

-**80-94% menos código, 47-77% menos costo, y 3-6× más rápido que un agente sin skill, en todos los modelos.** Cada atajo que toma ponytail queda marcado en el código con un comentario `ponytail:` que nombra la ruta de actualización. Reprodúcelo: `npx promptfoo eval -c benchmarks/promptfooconfig.yaml`. Método y números completos: [benchmarks/](benchmarks/). Tareas de nivel producción, donde un agente sin restricciones se infla mucho más, están documentadas en [benchmarks/results/](benchmarks/results/). +| vs baseline sin skill | LOC | tokens | costo | tiempo | seguro | +|---|--:|--:|--:|--:|--:| +| **ponytail** | **-54%** | **-22%** | **-20%** | **-27%** | **100%** | +| caveman (control de prosa concisa) | -20% | +7% | +3% | +2% | 100% | +| prompt "YAGNI + one-liners" | -33% | -14% | -21% | -30% | 95% | + +ponytail es la única variante que recorta cada métrica, y la única que se mantiene totalmente segura al hacerlo. El recorte es mayor donde hay una trampa real de sobre-construcción (selector de fechas de 404 a 23 líneas, selector de color de 287 a 23, porque usa un `` nativo en vez de un componente) y casi cero en código que ya es mínimo. Método completo, tablas por tarea y limitaciones: [benchmarks/results/2026-06-18-agentic.md](benchmarks/results/2026-06-18-agentic.md). + +
+Números anteriores de un solo disparo (generación aislada) + +Cinco tareas del día a día, tres modelos, tres variantes (sin skill, [caveman](https://github.com/JuliusBrussee/caveman), ponytail), diez ejecuciones, mediana reportada. Un prompt, una completación, contando las líneas de la respuesta: + +

+ Mediana de líneas de código por variante en Haiku, Sonnet y Opus +

+ +Esto mostraba **80-94% menos código**. [#126](https://github.com/DietrichGebert/ponytail/issues/126) señaló con razón que el baseline del modelo pelado infla su respuesta con prosa y opciones, así que esa diferencia es en parte un artefacto del baseline conversacional. Los números agénticos de arriba son la versión corregida y defendible. Reproduce la corrida de un solo disparo con `npx promptfoo eval -c benchmarks/promptfooconfig.yaml`. + +
+ +**La regla nunca fue "menos tokens."** Es: escribe solo lo que la tarea necesita, y nunca recortes validación, manejo de errores, seguridad ni accesibilidad. El código termina pequeño porque es necesario, no por golf. El menor costo y latencia son un efecto secundario en los modelos que siguen la escalera; un modelo de razonamiento conciso que gasta tokens de pensamiento deliberando los peldaños puede ir al revés (en GPT-5.5 lo hace). ## Cómo funciona @@ -80,6 +107,8 @@ Los plugins de Claude Code y Codex ejecutan dos pequeños lifecycle hooks de Nod /plugin install ponytail@ponytail ``` +La app de escritorio no tiene el comando `/plugin`. Instálala desde la interfaz: Customize, el + junto a los plugins personales, Create plugin and add marketplace, Add from repository, y luego ingresa la URL del repo (gracias @NiklasDHahn, #98). + ### Codex ```bash @@ -148,6 +177,10 @@ agy plugin install https://github.com/DietrichGebert/ponytail Reutiliza el `gemini-extension.json` de este repo. Una diferencia: Antigravity convierte los comandos `/ponytail` en skills, así que los escribes en el chat (por ejemplo `/ponytail-review` como mensaje) en vez de seleccionarlos de un menú slash. Hasta que la migración se complete (alrededor del 18 de junio de 2026), `gemini extensions install` también funciona. Para usarlo como regla permanente, coloca el ruleset en `.agents/rules/`. +### CodeWhale + +Lee `AGENTS.md` desde la raíz del proyecto, sin configuración. Copia [`AGENTS.md`](AGENTS.md) a tu proyecto, o ejecuta `codewhale` desde un checkout de este repo. Eso es todo. + ### OpenClaw ```bash diff --git a/README.md b/README.md index 5145b91..6b36a84 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -23,6 +23,10 @@ Measured on real Claude Code sessions editing a real open-source repo (FastAPI + React), against the same agent with no skill. ~54% is the mean across 12 feature tasks (Haiku 4.5, n=4); it reaches 94% where an agent over-builds (a date picker) and is near zero where the code is already minimal. ponytail keeps every safety guard while a bare "write one-liners" prompt drops one. (The earlier single-shot benchmark reported 80-94% as a flat figure; against a fair agentic baseline that is the per-task ceiling, not the average.) Full writeup · reproduce it.

+

+ Español +

+ --- You know him. Long ponytail. Oval glasses. Has been at the company longer than the version control. You show him fifty lines; he looks at them, says nothing, and replaces them with one.