Landscape de AI Coding Tools

Descripción

Existen docenas de herramientas de IA para desarrollo. Desde autocompletados que sugieren la siguiente línea de código hasta agentes autónomos que construyen features completos. Elegir la herramienta correcta requiere entender las categorías, las diferencias reales (no el marketing), y los trade-offs de cada una.

Esta cápsula mapea el landscape completo de AI coding tools en 2026. Vas a entender las 3 categorías fundamentales, comparar Claude Code con las principales alternativas (Cursor, GitHub Copilot, Cline, Codex CLI), y desarrollar criterio para decidir cuándo usar cada herramienta. No se trata de defender una herramienta — se trata de tener la información para elegir con fundamento.

Al terminar, sabrás exactamente dónde encaja Claude Code en el ecosistema, por qué lidera con 69% de adopción profesional, y — igual de importante — cuándo otra herramienta podría ser más adecuada para tu caso de uso.

Las 3 Categorías de AI Coding Tools

El espacio de herramientas de IA para desarrollo no es homogéneo. Hay tres categorías distintas, cada una con un modelo de interacción diferente:

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                          │
│  CATEGORÍA 1: AUTOCOMPLETE / INLINE SUGGESTIONS          │
│  ─────────────────────────────────────────────           │
│  GitHub Copilot, Codeium, Amazon CodeWhisperer           │
│                                                          │
│  Modelo: Tú escribes → la herramienta sugiere            │
│  Scope: Línea actual o función actual                    │
│  Interacción: Pasiva (siempre on, tú decides si aceptas) │
│                                                          │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                          │
│  CATEGORÍA 2: AI-ENHANCED IDEs                           │
│  ─────────────────────────────────────────────           │
│  Cursor, Windsurf, JetBrains AI                          │
│                                                          │
│  Modelo: Chat + autocomplete + codebase awareness en IDE │
│  Scope: Proyecto completo (con límites)                  │
│  Interacción: Activa (tú preguntas, la herramienta actúa)│
│                                                          │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                          │
│  CATEGORÍA 3: AI CODING AGENTS (TERMINAL)                │
│  ─────────────────────────────────────────────           │
│  Claude Code, Codex CLI, Aider, Devin                    │
│                                                          │
│  Modelo: Agente autónomo con acceso a terminal/filesystem │
│  Scope: Todo el codebase + herramientas del sistema      │
│  Interacción: Delegación (tú describes, el agente ejecuta)│
│                                                          │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

Las categorías no son mejores o peores entre sí — resuelven problemas diferentes. Entender esto evita comparaciones incorrectas como "¿Copilot o Claude Code?" (es como preguntar "¿destornillador o taladro?").

Categoría 1: Autocomplete / Inline Suggestions

Qué hacen

Sugieren código mientras escribes. Tú empiezas una línea o función, y la herramienta propone el resto. Funciona como autocompletado predictivo — piensa en el autocorrector de tu teléfono, pero para código.

Representantes principales

Fortalezas

• Velocidad: Sugerencias en milisegundos, sin interrumpir tu flujo
• Baja fricción: No tienes que pedir nada — siempre está sugiriendo
• Integración: Funciona dentro de tu editor sin configuración compleja
• Curva de aprendizaje: Prácticamente cero — instalas y empiezas

Limitaciones

• Contexto limitado: Generalmente solo ve el archivo actual y archivos abiertos
• Sin multi-archivo: No puede hacer cambios coordinados en múltiples archivos
• Reactivo: Solo actúa después de que tú empiezas a escribir
• Sin ejecución: No puede ejecutar comandos, correr tests, o verificar su código
• Sin razonamiento profundo: Predice la siguiente línea, no planifica una solución

Cuándo es la mejor opción

Cuando escribes código y quieres ir más rápido. Boilerplate, patrones repetitivos, funciones de utilidad. Es un acelerador de tecleo, no un partner de desarrollo.

Categoría 2: AI-Enhanced IDEs

Qué hacen

Integran AI en el editor de código: chat lateral, autocomplete, edición asistida, y awareness del codebase. Combinan la experiencia de un IDE con capacidades de IA.

Representantes principales

Fortalezas

• Experiencia integrada: AI + editor en la misma ventana
• GUI: Diffs visuales, chat lateral, inline edits
• Codebase awareness: Indexan tu proyecto para dar contexto
• Autocomplete + chat: Combinan las dos modalidades
• Capacidades agénticas (crecientes): Cursor y Windsurf están agregando modos agent

Limitaciones

• Atados a un IDE: Cursor es VS Code. JetBrains AI es IntelliJ/WebStorm/PyCharm.
• Capacidades agénticas variables: El modo agent está en evolución, no es tan maduro como un agente dedicado
• Sin acceso completo al terminal: Pueden ejecutar algunos comandos, pero no con la misma libertad que un agente terminal-native
• Overhead de IDE: Necesitas tener el IDE abierto y configurado

Cuándo es la mejor opción

Cuando quieres una experiencia todo-en-uno sin salir de tu editor. Particularmente si ya usas VS Code (Cursor) o JetBrains. Buena opción si prefieres GUI sobre terminal.

Categoría 3: AI Coding Agents (Terminal)

Qué hacen

Agentes autónomos que operan en tu terminal con acceso completo a tu filesystem, herramientas de desarrollo, y comandos del sistema. No están atados a un IDE — trabajan donde tú trabajas.

Representantes principales

Fortalezas

• Acceso total: Filesystem, terminal, git, npm, docker, cualquier herramienta
• Multi-archivo: Cambios coordinados en múltiples archivos simultáneamente
• Ejecución real: Ejecuta comandos, corre tests, verifica builds
• No atado a IDE: Funciona en cualquier terminal, cualquier sistema operativo
• Capacidad agéntica completa: Loop de razonamiento → acción → verificación → iteración

Limitaciones

• Requiere comodidad con terminal: Si no usas terminal, la curva de aprendizaje es mayor
• Sin GUI nativa: No hay diffs visuales inline como en Cursor (aunque Claude Code tiene extensiones para VS Code y JetBrains)
• Curva de aprendizaje: Aprender a dar prompts efectivos a un agente es una skill

Cuándo es la mejor opción

Cuando necesitas la máxima capacidad: refactoring multi-archivo, debugging complejo, implementaciones completas, CI/CD integration, automatización con SDK. Cuando el poder del agente importa más que la GUI.

Claude Code: Posición en el Landscape

Claude Code es un agente de Categoría 3 — y es el líder del espacio.

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│  ADOPTION RATE (ACTI Index, Enero 2026)              │
│                                                      │
│  Claude Code  ████████████████████████████████  69%   │
│  Cursor       █████████                        18%   │
│  Copilot      ████                              8%   │
│  Otros        ██                                5%   │
│                                                      │
│  Base: Developers profesionales que usan AI tools    │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

69% de adopción entre desarrolladores profesionales que usan herramientas de AI para código. Esto no es casualidad.

Comparativa Detallada

Claude Code vs Cursor vs GitHub Copilot vs Cline

Ejemplo práctico de la diferencia

Tarea: Refactorizar un servicio de autenticación para agregar soporte de OAuth2, incluyendo tests y documentación.

GitHub Copilot:
→ Te sugiere líneas mientras escribes el código nuevo
→ Tú haces TODO el trabajo de diseño, estructura, y coordinación
→ Copilot solo acelera el tecleo

Cursor:
→ Chat: le explicas lo que quieres
→ Te muestra diffs en el editor
→ Puedes aplicar cambios archivo por archivo
→ Tú coordinas el proceso

Claude Code:
→ Le explicas la tarea completa
→ Claude lee el servicio existente, los tests, la documentación
→ Diseña la implementación
→ Crea/modifica todos los archivos necesarios
→ Genera tests
→ Ejecuta los tests
→ Actualiza la documentación
→ Te presenta el resultado completo
→ Si algo falla, itera automáticamente

La diferencia no es de velocidad — es de nivel de delegación.

Por Qué Claude Code Lidera

1. Calidad del modelo

Opus 5 es state-of-the-art en coding benchmarks. Su capacidad de razonamiento profundo produce código más robusto, mejores decisiones de arquitectura, y debugging más efectivo que cualquier alternativa.

SWE-bench Verified (al momento de escribir):
Opus 5:  ████████████████████████  ~80%
GPT-4o:    ███████████████           ~49%
Gemini:    ██████████████            ~46%

Nota: Los benchmarks evolucionan rápidamente. Consulta
swebench.com para los resultados más recientes.

2. Capacidades agénticas únicas

Ningún competidor ofrece el stack completo:

┌────────────────────────────────────────────────────┐
│  STACK AGÉNTICO DE CLAUDE CODE                     │
│                                                    │
│  ▸ Subagents ──── Delegar tareas complejas         │
│                   (/agents command + memoria)      │
│  ▸ Hooks ──────── 22+ lifecycle events             │
│                   (4 handler types: cmd/http/llm)  │
│  ▸ Skills ─────── SKILL.md + YAML frontmatter      │
│                   (Agent Skills open standard)     │
│  ▸ CLAUDE.md ──── 4 scopes + .claude/rules/        │
│                   (path-specific + @imports)       │
│  ▸ Auto Mode ──── Permission classifier            │
│                   (entre ask-every-time y skip)    │
│  ▸ Ultraplan ──── Planning cloud ↔ CLI ↔ web       │
│                   (abril 2026, early preview)      │
│  ▸ Monitor ────── Stream de events en background   │
│                   (tail logs, reaccionar en vivo)  │
│  ▸ Computer Use ─ Control de GUI nativo            │
│                   (Desktop GA + CLI preview)       │
│  ▸ PR Auto-fix ── CI observer + auto-corregir      │
│                   (/autofix-pr o toggle en Web)    │
│  ▸ SDK ────────── Uso programático                 │
│                   (Python + TypeScript)            │
│  ▸ Headless ───── Automatización CI/CD             │
│                   (claude -p + --output-format)    │
│  ▸ MCP ────────── Integración con servicios       │
│                                                    │
│  Ningún competidor tiene todo esto.                │
└────────────────────────────────────────────────────┘

Features más recientes (marzo-abril 2026):

• Auto Mode — classifier que aprueba acciones seguras automáticamente
• Ultraplan — planning cloud-based con revisión en web editor
• Monitor tool — stream de events para tailear logs en vivo
• Computer Use en Claude Code — antes solo en Cowork, ahora también aquí
• PR Auto-fix — Claude observa CI y corrige failures hasta que el PR esté verde
• /team-onboarding — empaqueta tu setup como guía replayable para el equipo
• Transcript search — Ctrl+O + / para buscar en conversaciones largas
• Session recap — al hacer --resume, Claude te da un resumen estructurado
• PowerShell tool nativo para Windows

3. Amplitud de plataformas

Claude Code no te obliga a elegir una interfaz:

Terminal (CLI)    ← Experiencia completa, power users
VS Code           ← Integrado en el editor
JetBrains         ← IntelliJ, WebStorm, PyCharm
Desktop App       ← Aplicación standalone
Web               ← claude.ai/code, tareas que continúan sin tu laptop

Además, puedes controlar sesiones locales desde tu teléfono vía Remote Control, o iniciar tareas desde la app móvil de Claude y el Desktop app con Dispatch.

4. SDK para automatización

Claude Code es la única herramienta del espacio con un Agent SDK oficial para Python y TypeScript, y un modo headless (-p) que permite integración en pipelines de CI/CD, scripts de automatización, y workflows custom. También tiene una GitHub Action oficial (anthropics/claude-code-action) para automatizar PR reviews, triage de issues, y más.

# Modo headless: ejecutar Claude Code desde scripts o CI/CD
claude -p "Revisa este PR y da feedback" --output-format json

# Con auto-aprobación de tools específicas
claude -p "Run tests and fix failures" --allowedTools "Bash,Read,Edit"

5. Velocidad de iteración

35 releases en 7 semanas (7 de enero al 25 de febrero de 2026). Eso es un release cada 1.4 días. La velocidad de mejora es sin precedentes en el espacio. Bugs se corrigen en días, features se agregan en semanas.

Cuándo NO Usar Claude Code

No existe una herramienta perfecta para todo. Hay escenarios donde otra opción puede ser más adecuada:

Si necesitas autocompletado puro

Si solo quieres que algo te sugiera la siguiente línea mientras escribes, GitHub Copilot es más simple y directo. No necesitas un agente completo para eso.

Caso: "Solo quiero autocompletado rápido mientras escribo"
→ GitHub Copilot (más ligero, siempre activo)
→ Claude Code tiene autocompletado vía extensión, pero no es su foco

Si prefieres una experiencia GUI-first

Si te sientes más cómodo viendo diffs visuales inline, chateando en un panel lateral, y nunca tocando la terminal, Cursor ofrece esa experiencia de forma nativa.

Caso: "No me gusta la terminal, quiero todo visual"
→ Cursor (diseñado para experiencia visual)
→ Claude Code tiene extensiones para VS Code, pero su fuerza es la terminal

Si tu equipo ya estandarizó otra herramienta

Si toda tu empresa usa Cursor o Copilot y hay workflows establecidos, cambiar herramienta tiene un costo organizacional. A veces la mejor herramienta es la que tu equipo usa consistentemente.

Si el costo es el factor principal

El plan Pro de Claude Code ($20/mes) tiene límites de uso más restrictivos que Copilot ($10/mes) para autocompletado básico. Si solo necesitas autocompletado y el presupuesto es limitado, Copilot es más económico para ese caso de uso.

Tabla de decisión

¿Qué necesitas?

├─ Solo autocompletado mientras escribo
│  → GitHub Copilot ($10/mes)
│
├─ Chat + autocompletado + GUI integrada
│  → Cursor ($20/mes)
│
├─ Agente completo con máxima capacidad
│  → Claude Code ($20-200/mes)
│
├─ Agente open source, traer tu modelo
│  → Aider (gratis + costo de modelo)
│
└─ Automatización headless / CI/CD
   → Claude Code (único con SDK + headless)

Comparaciones y Decisiones

Claude Code + Copilot: ¿se pueden usar juntos?

Sí. Muchos desarrolladores usan ambos:

Copilot     → Autocompletado inline mientras escribes en VS Code
Claude Code → Agente para tareas complejas: refactoring, debugging,
              implementaciones completas, code review

No se solapan — se complementan. Copilot acelera el tecleo; Claude Code resuelve problemas.

Claude Code + Cursor: ¿redundantes?

Parcialmente. Cursor tiene su propio modo agent que compite con Claude Code. Pero Claude Code ofrece features que Cursor no tiene (subagents, hooks, skills, SDK, headless mode). Si quieres la máxima capacidad agéntica, Claude Code. Si quieres una experiencia integrada en el editor, Cursor.

Solo Claude Code    → Terminal power user, máxima capacidad
Solo Cursor         → IDE-first, experiencia visual, bueno en todo
Claude Code + Cursor → Claude Code para tareas complejas,
                       Cursor como editor con AI

¿Y Cline?

Cline es una extensión de VS Code que funciona como agente. Es open source, soporta múltiples modelos, y tiene una comunidad activa. Es una buena opción si quieres un agente dentro de VS Code sin el costo de Claude Code. La limitación: no tiene subagents, hooks, skills, SDK, ni la velocidad de iteración de Claude Code.

¿Y Devin?

Devin (de Cognition) es un agente autónomo que trabaja en un entorno virtual propio. Su enfoque es la autonomía total: le das una tarea y la resuelve sin supervisión. La diferencia con Claude Code: Devin opera en su propio entorno aislado; Claude Code opera en tu entorno real. Claude Code es pair-programming; Devin es delegación completa.

Patterns Comunes

Pattern 1: Stack de herramientas complementarias

Nivel 1 (siempre activo):
→ GitHub Copilot para autocompletado inline

Nivel 2 (interactivo):
→ Claude Code para tareas complejas en terminal

Nivel 3 (automatización):
→ Claude Code SDK para CI/CD y scripts

Pattern 2: Elegir por tipo de tarea

Escribir una función nueva           → Copilot (autocomplete)
Refactorizar un módulo completo      → Claude Code (agent)
Debugging de un error complejo       → Claude Code (agent)
Quick fix de un typo                 → Copilot o Cursor (inline)
Implementar feature multi-archivo    → Claude Code (agent)
Code review de un PR                 → Claude Code (agent/headless)

Pattern 3: Migración gradual

Si vienes de otra herramienta, no necesitas cambiar todo de golpe:

Semana 1: Instala Claude Code, pruébalo para tareas simples
Semana 2: Úsalo para un refactoring real
Semana 3: Configura CLAUDE.md, crea tu primer skill
Semana 4: Evalúa si reemplaza o complementa tu herramienta actual

Pitfalls y Edge Cases

Pitfall 1: Comparar categorías como si fueran la misma cosa

Incorrecto:
"¿Copilot o Claude Code?"

Correcto:
"¿Necesito autocompletado (Copilot), IDE con AI (Cursor), 
o un agente completo (Claude Code)?"

Son categorías diferentes. La pregunta correcta es qué tipo de herramienta necesitas, no cuál es "mejor".

Pitfall 2: Asumir que adopción = calidad para tu caso

Claude Code lidera con 69% de adopción. Eso no significa que sea la mejor opción para todo el mundo. Si solo necesitas autocompletado, instalar Claude Code es como usar un taladro para colgar un cuadro.

Pitfall 3: Ignorar el costo de cambio

Cambiar de herramienta tiene un costo: curva de aprendizaje, cambio de workflow, configuración de equipo. Evalúa si la mejora justifica el cambio antes de migrar.

Pitfall 4: No considerar la combinación

Las herramientas no son mutuamente excluyentes. Claude Code + Copilot es una combinación común y efectiva. No tienes que elegir una sola.

Pitfall 5: Evaluar con tareas simples

Si pruebas Claude Code con "genera un hello world", no vas a ver la diferencia. La ventaja de un agente se nota en tareas que requieren lectura de codebase, multi-file changes, ejecución de comandos, y iteración. Evalúa con tareas reales.

El Futuro del Landscape

Convergencia

Las categorías se están fusionando. Cursor agrega capacidades agénticas. Copilot agrega chat. Claude Code agrega extensiones para IDEs. La tendencia es hacia herramientas que hacen todo — pero cada una parte de una fortaleza diferente.

Multi-agent

El futuro no es un agente — son múltiples agentes trabajando juntos. Claude Code ya tiene subagents built-in y está introduciendo Agent Teams (actualmente experimental). Esto permite delegar tareas complejas a equipos de agentes especializados que trabajan en paralelo.

Autonomía creciente

Los agentes son cada vez más capaces de operar sin supervisión constante. El modo headless de Claude Code, la integración con CI/CD, y las features de automatización (hooks, skills) apuntan hacia un futuro donde los agentes trabajan en background mientras tú haces otra cosa.

Integración con CI/CD

Los AI coding agents están entrando en los pipelines de desarrollo. Code review automático, generación de tests, refactoring en PRs — el agente como parte del equipo de desarrollo, no solo una herramienta de un developer individual.

Ejemplo Completo Integrado

Escenario: Evaluar herramientas para tu equipo

Tu equipo de 5 developers necesita elegir una herramienta de AI para desarrollo. Evalúa con criterio:

Perfil del equipo:
- 5 developers full-stack (React + Node.js)
- Usan VS Code
- CI/CD con GitHub Actions
- Necesitan: refactoring, debugging, code review, tests

Evaluación por categoría:

AUTOCOMPLETADO (Copilot):
✅ Todos lo pueden usar inmediatamente
✅ Bajo costo ($10/dev/mes = $50/mes total)
❌ No resuelve refactoring multi-archivo
❌ No integra con CI/CD
Veredicto: Bueno como complemento, insuficiente como herramienta principal

AI IDE (Cursor):
✅ Experiencia integrada en VS Code
✅ Chat + autocomplete + agent mode
⚠️ Agent mode menos maduro que agentes dedicados
❌ No tiene SDK para CI/CD
❌ Sin hooks ni skills
Veredicto: Buena experiencia integrada, limitado para automatización

AGENTE (Claude Code):
✅ Refactoring multi-archivo
✅ Debugging con ejecución real
✅ Code review con headless mode en CI/CD
✅ Hooks para automatización
✅ SDK para scripts de equipo
⚠️ Requiere comodidad con terminal
⚠️ Costo mayor ($100-200/dev/mes para Max)
Veredicto: Máxima capacidad, ideal para equipo senior

RECOMENDACIÓN:
→ Claude Code como herramienta principal (agente)
→ Copilot como complemento (autocompletado inline)
→ Claude Code SDK en GitHub Actions (code review automático)
→ Costo total: ~$110-210/dev/mes

Ejercicios Prácticos

Ejercicio 1: Clasifica las herramientas

Clasifica cada herramienta en su categoría (Autocomplete, AI IDE, o Agent):

1. Codeium
2. Windsurf
3. Aider
4. Amazon CodeWhisperer
5. JetBrains AI
6. Codex CLI

Ejercicio 2: Elige la herramienta por tarea

Para cada tarea, indica qué categoría de herramienta es más adecuada y por qué:

1. Escribir una función de utilidad para formatear fechas
2. Refactorizar una base de datos de SQLite a PostgreSQL en toda la app
3. Hacer code review automático de PRs en CI/CD
4. Autocompletado mientras escribes CSS

Ejercicio 3: Identifica las ventajas únicas

Lista 3 features que tiene Claude Code y ningún competidor ofrece actualmente:

Ejercicio 4: Caso de uso real

Tu startup tiene 3 developers. Presupuesto limitado. Necesitan:

• Escribir código más rápido
• Hacer refactoring de un monolito a microservicios
• Automatizar code review en PRs

Diseña un stack de herramientas con justificación:

Herramienta 1: GitHub Copilot ($10/dev/mes × 3 = $30/mes)
→ Para: Escribir código más rápido
→ Por qué: Autocompletado siempre activo, baja fricción,
  costo mínimo. Cubre la necesidad de velocidad.

Herramienta 2: Claude Code Pro ($20/dev/mes × 3 = $60/mes)
→ Para: Refactoring de monolito a microservicios
→ Por qué: El refactoring multi-archivo es donde un agente 
  brilla. Claude Code puede leer el monolito completo, 
  planificar la separación, y ejecutar cambios coordinados.

Automatización: Claude Code SDK + GitHub Actions (sin costo adicional)
→ Para: Code review automático en PRs
→ Por qué: Headless mode (-p) en GitHub Actions.
  Claude Code revisa el PR, da feedback, y reporta.

Costo total: $90/mes para 3 developers

Ejercicio 5: Cuándo NO usar Claude Code

Identifica 3 escenarios donde Claude Code no es la mejor opción y sugiere una alternativa:

Resumen

• 3 categorías: Autocomplete (Copilot), AI IDEs (Cursor), AI Agents (Claude Code) — resuelven problemas diferentes
• Claude Code es Categoría 3: Agente terminal-native con acceso completo al filesystem y herramientas
• 69% de adopción entre developers profesionales (ACTI Index, enero 2026)
• 5 razones del liderazgo: Calidad de modelo (Opus 5), capacidades agénticas únicas (subagents, hooks, skills), amplitud de plataformas, SDK para automatización, velocidad de iteración (35 releases en 7 semanas)
• No es la mejor opción para todo: Autocompletado puro → Copilot. GUI-first → Cursor. Presupuesto mínimo → Copilot.
• Se complementan: Claude Code + Copilot es la combinación más común entre power users
• Features únicos: Subagents, hooks, skills, SDK, headless mode, CLAUDE.md con 6 niveles de jerarquía — ningún competidor ofrece este stack completo
• El futuro: Convergencia entre categorías, multi-agent systems, autonomía creciente, integración con CI/CD

Este módulo está completo. Ahora entiendes qué es Claude Code, cómo funciona su arquitectura, y dónde encaja en el landscape. El siguiente paso es ponerlo a funcionar.

Siguiente módulo: Módulo 02 - Instalación y Setup Profesional — de entender Claude Code a tenerlo funcionando en tu máquina.

Recursos Adicionales

1. Claude Code Overview — Visión general oficial y comparativa
2. Claude Code Platforms — Plataformas e integraciones disponibles
3. Agent SDK — SDK oficial para uso programático (Python + TypeScript)
4. Claude Code GitHub Actions — Automatización de PRs y code review en CI/CD
5. ACTI Index — AI Coding Tool Insights — Datos de adopción y tendencias en herramientas de AI para desarrollo
6. Cursor — AI Code Editor — Documentación oficial de Cursor
7. GitHub Copilot — Documentación oficial de GitHub Copilot
8. Aider — AI Pair Programming in Terminal — Documentación oficial de Aider
9. Building Effective Agents — Anthropic Research — Paper sobre patrones de diseño para agentes de IA
10. SWE-bench — AI Coding Benchmarks — Benchmarks de rendimiento de AI coding tools