Google publicó como código abierto el Elephant-Goldfish Model (EGM), un plugin para agentes de programación con IA que los obliga a escribir y defender un documento de diseño antes de tocar el código. La idea cabe en una frase: diseña con un elefante, revisa con un pez dorado. El elefante es una sesión larga que lo recuerda todo; los peces dorados son sesiones nuevas que no recuerdan nada y solo leen el documento. Según Google, miles de sus ingenieros lo usan a diario para enviar código a producción. Funciona en Claude Code, Codex y Antigravity.
El método no nació como software. Dave Rensin, de Google, lo describió primero en un ensayo publicado en Medium, «Elephants, Goldfish and the New Golden Age of Software Engineering», que Google Research incluye en su lista de publicaciones. Su diagnóstico es conocido para cualquiera que programe con agentes: pedirle todo a la IA en un solo prompt produce código rápido, pero también más errores, más «slop» (código de relleno que nadie revisó a fondo) y conversaciones tan largas que el propio modelo pierde el hilo. El 22 de octubre, el equipo de Rensin publicó el plugin en el blog de código abierto de Google con una frase de él como lema: «el diseño es el nuevo código».
El truco está en quién revisa. Una sesión que pasó una hora discutiendo un diseño ya no puede leerlo con ojos frescos: rellena cada hueco del documento con lo que recuerda de la conversación, igual que le pasa a una persona con su propio texto. Un pez dorado no tiene esa ventaja. Si una decisión importante solo quedó en la charla y no en el documento, el pez no la encuentra, y eso es justo lo que se busca descubrir antes de programar.
Claves del Elephant-Goldfish Model
- Tres órdenes.
/egm-brainstormabre una discusión con el elefante en la que está prohibido escribir código y deja la dirección acordada enconcepts_brief.md./egm-draftconvierte eso en un documento de diseño,design_draft.md, y se detiene después de cada sección para que la corrijas./egm-reviewmanda el documento a los peces dorados. - Tres pruebas para el documento. Un pez debe explicar la arquitectura y la intención del diseño; si no puede, el documento es ambiguo. Varios más actúan como revisores escépticos que buscan casos límite, dependencias ocultas y huecos lógicos. Un último revisa que estén las rutas de archivos, las estructuras de datos y las firmas de las funciones, y da el veredicto: ir o no ir.
- Memoria cero de verdad. Los peces son subagentes nuevos que reciben solo el documento y los archivos que cita. Si el agente donde corre el plugin no puede crear subagentes así, la revisión se detiene en lugar de simularla dentro de la misma conversación.
- La última palabra es tuya. La revisión genera muchos comentarios a propósito; la persona elige cuáles atender, aprueba el diseño y solo entonces le pide al agente que programe. El README lo dice sin rodeos: una revisión no reemplaza las pruebas ni el juicio humano.
- Dónde funciona. En Claude Code, Codex CLI, la app de escritorio de ChatGPT y Codex, Antigravity (el entorno de Google), Claude Cowork y ChatGPT Work. Tiene licencia Apache 2.0, aunque el repositorio aclara que no es un producto con soporte oficial de Google.
- No revisa la seguridad por su cuenta. Los fallos de seguridad no están en la lista de lo que buscan los revisores, según Help Net Security. Los roles se pueden personalizar, pero una revisión de amenazas hay que configurarla aparte.
Para probarlo en Claude Code bastan dos órdenes y abrir una sesión nueva; después, las skills aparecen con el prefijo /egm:, por ejemplo /egm:egm-brainstorm.
claude plugin marketplace add google/elephant-goldfish-model
claude plugin install egm@egmLo que cambia para quien programa con agentes
EGM no es un modelo nuevo ni una herramienta mágica: es un procedimiento empaquetado en skills y prompts de revisores, que se monta sobre el agente que ya usas. Su valor está en mover el esfuerzo humano de leer código a leer diseños, donde un error cuesta minutos y no días. También tiene límites que conviene tener presentes. El ciclo completo es pesado, y la propia guía del proyecto desaconseja usarlo para arreglos pequeños. La cifra de «miles de ingenieros» la da Google y nadie la ha medido por fuera, y no hay datos públicos de cuánto mejora la calidad del código. Además, si el elefante y los peces usan el mismo modelo, comparten sus sesgos: una sesión nueva olvida la conversación, no lo que el modelo aprendió.
Aun así, la idea sirve aunque nunca se instale el plugin. Cualquiera puede escribir el plan en una conversación larga, abrir otra limpia, pegarle solo el documento y pedirle que lo explique. Si la segunda IA no entiende el plan, tampoco lo hará la que escriba el código, ni la persona que lo mantenga dentro de un año.
Fuente: Google Open Source Blog; repositorio en GitHub; Google Research; Help Net Security. Imagen de portada: Google.