kodwai
Kodwai es una plataforma gratuita para desafíos de codificación con agentes de IA que resuelves localmente con tus propias herramientas (por ejemplo, Claude Code, Cursor, Codex), y puntúa qué tan bien diriges, verificas y entregas con un agente, no lo que memorizaste.
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Información del Producto
Actualizado:29/06/2026
¿Qué es kodwai?
Kodwai es una plataforma de desafíos centrada en el desarrollador, diseñada para la era de la "codificación por vibración", donde los ingenieros construyen software colaborando con agentes de IA. En lugar de probar la capacidad de resolución de acertijos, Kodwai evalúa el trabajo de codificación real, del tamaño de un ticket, completado en tu propia máquina utilizando tu agente y editor preferidos. Después de enviar, Kodwai genera una puntuación y un perfil público que refleja no solo si la solución funciona, sino también la calidad de tu proceso, capturando indicaciones, commits, ejecuciones de pruebas y recuperación cuando un agente se equivoca.
Características Principales de kodwai
Kodwai es una plataforma gratuita de desafíos de codificación, "local-first", diseñada para la era del "agente de IA": resuelves problemas de ingeniería reales, del tamaño de un ticket, en tu propia máquina utilizando tu agente de IA preferido (por ejemplo, Claude Code, Cursor, Codex), y Kodwai califica toda la sesión, no solo si las pruebas pasan. Evalúa qué tan bien diriges y verificas al agente a través de tres ejes (Dirección, Resultado, Elevación), utilizando evidencia de "prompts"/transcripciones, "commits", ejecuciones de pruebas y tiempos, luego publica los resultados en una tabla de clasificación y un perfil de desarrollador compartible con rangos y insignias.
Puntuación de sesión de agente de IA (Dirección / Resultado / Elevación): Puntúa cómo diriges, verificas, descompones y recuperas con un agente de IA (Dirección), qué se envió realmente y si se mantiene (Resultado), y el rigor adicional de casos extremos más allá de un "prompt" único (Elevación), con evidencia por señal.
Flujo de trabajo "local-first" a través de CLI: Los desafíos se ejecutan en tu propia máquina (sin "sandbox" de navegador). La CLI descarga PROBLEM.md, archivos de inicio y pruebas, inicializa un repositorio git, inicia el temporizador y luego envía la ejecución completa para su puntuación.
Soporte para "trae tu propio agente": Funciona con agentes populares como Claude Code y Cursor como opciones de primera clase, y es compatible con otros agentes basados en terminal (por ejemplo, Codex CLI, Aider, Cline), lo que permite a los desarrolladores usar su configuración real.
Desafíos reales, del tamaño de un ticket: Los problemas tienen el alcance de tareas de ingeniería prácticas en lugar de acertijos, abarcando múltiples categorías y dificultades, con el objetivo de reflejar cómo los desarrolladores realmente envían software.
Evaluación basada en evidencia (no solo pruebas en verde): El envío empaqueta el código, el historial de git, las ejecuciones de pruebas, la transcripción del agente y el tiempo; la puntuación cita evidencia específica (por ejemplo, turnos de transcripción o pasos de verificación) para explicar por qué obtuviste puntos.
Tablas de clasificación, perfiles e insignias obtenidas automáticamente: Cada ejecución puntuada afecta una tabla de clasificación global ponderada por dificultad y construye un perfil público que muestra el desglose de la puntuación, el rango, las insignias (hitos/rachas/habilidad/agente) y los agentes que utilizaste.
Casos de Uso de kodwai
Evaluación comparativa de habilidades de desarrollador en la era de la IA: Los individuos pueden medir y mejorar su capacidad en el mundo real para colaborar con agentes de IA ("prompting", verificación, recuperación) en lugar de practicar formatos de rompecabezas que requieren mucha memorización.
Portafolios de contratación y señalización de candidatos: Los desarrolladores pueden compartir un perfil público (puntuación, rango, insignias, uso del agente) con reclutadores/gerentes de contratación como una señal alternativa a los proyectos para llevar a casa o las pruebas de estilo LeetCode.
Mejora de equipos y capacitación en flujo de trabajo de IA: Los equipos de ingeniería pueden usar desafíos para practicar hábitos de desarrollo seguros y verificables impulsados por agentes: escribir especificaciones, agregar pruebas, sondear casos extremos y prevenir resultados de "pruebas en verde pero incorrectas".
Comparación de herramientas entre agentes de IA: Los desarrolladores pueden ejecutar desafíos similares con diferentes agentes (Claude Code vs Cursor vs Codex, etc.) para comprender qué flujos de trabajo producen una mejor Dirección/Elevación y resultados de envío más confiables.
Aprendizaje competitivo y motivación: Las tablas de clasificación, las rachas y las insignias crean una forma estructurada de mantenerse constante, seguir el progreso a lo largo del tiempo y competir con sus pares mientras se desarrollan habilidades prácticas de colaboración con agentes.
Ventajas
Mide la habilidad real de manejo de agentes (dirección, verificación, recuperación), no solo si las pruebas pasan.
El enfoque "local-first" y "trae tu propio agente" refleja los entornos y flujos de trabajo de desarrollo reales.
Puntuación transparente, con evidencia citada y un perfil público/tabla de clasificación compartible para señalar el progreso.
Desventajas
Requiere instalar/usar una CLI y ejecutar localmente, lo que puede agregar fricción para los usuarios que prefieren plataformas solo de navegador.
La puntuación depende de la captura de transcripciones/"commits"/ejecuciones de pruebas; los usuarios pueden tener preocupaciones de privacidad sobre lo que se envía.
El mejor valor asume que usas agentes de IA regularmente; los desarrolladores que no lo hacen pueden encontrar la premisa menos relevante.
Cómo Usar kodwai
1) Elige un desafío en Kodwai: Ve a https://kodwai.com/ y explora los desafíos disponibles. Elige uno que coincida con la categoría y dificultad que deseas practicar (están diseñados como problemas reales, del tamaño de un ticket).
2) Prepara tu configuración local (trae tu propio agente): Decide qué agente de codificación de IA usarás en tu propia máquina (por ejemplo, Claude Code, Cursor, Codex CLI u otro agente basado en terminal). Kodwai está diseñado para flujos de trabajo de "trae tu propio agente".
3) Inicia el desafío con la CLI de Kodwai: En tu terminal, ejecuta la CLI de Kodwai para descargar los materiales del desafío (PROBLEM.md, archivos de inicio y pruebas), inicializar un repositorio git e iniciar el temporizador: `$ npx @kodwai/cli challenge <slug>` donde `<slug>` es el identificador del desafío del sitio.
4) Lee el problema y las restricciones localmente: Abre el `PROBLEM.md` descargado y cualquier código de inicio en tu editor. Asegúrate de comprender los requisitos, los casos extremos y lo que afirman las pruebas.
5) Resuelve localmente usando tu agente + tu editor: Trabaja en la solución en tu propia máquina (sin sandbox de navegador). Usa tu agente de IA para ayudar a implementar, refactorizar y razonar, pero dirígelo activamente: aclara la especificación, divide el trabajo en pasos y verifica las suposiciones.
6) Ejecuta y vuelve a ejecutar las pruebas proporcionadas a medida que iteras: Ejecuta la suite de pruebas incluida localmente durante todo el desarrollo para confirmar la corrección. Si las pruebas fallan, usa la retroalimentación para guiar las correcciones y mejoras.
7) Haz commits significativos a git: Dado que Kodwai puntúa toda la sesión (incluido el historial de git), haz commits a medida que alcanzas hitos lógicos (por ejemplo, implementación inicial, corrección de errores, manejo de casos extremos, corrección de concurrencia).
8) Agrega verificación y cobertura de casos extremos: No confíes en una indicación única. Fortalece la solución investigando casos difíciles (por ejemplo, concurrencia, condiciones de contorno, restricciones de rendimiento) y, cuando sea apropiado, agrega o ajusta pruebas para demostrar afirmaciones clave.
9) Envía tu ejecución desde la CLI: Cuando estés satisfecho y las pruebas pasen, envía con: `$ npx @kodwai/cli submit`. Esto empaqueta tu código, historial de git, ejecuciones de pruebas, transcripción del agente y tiempo empleado para la puntuación.
10) Revisa tu puntuación y evidencia: Después del envío, Kodwai devuelve una puntuación en tres ejes (Dirección, Resultado y Elevación) con evidencia por señal extraída de tu transcripción, commits y ejecuciones de pruebas para que puedas ver exactamente por qué obtuviste esa puntuación.
11) Consulta la tabla de clasificación y tu perfil público: Consulta tu posición en la tabla de clasificación pública y tu perfil de desarrollador (mostrado como `kodwai.com/developers/you` en el texto del sitio). Tu perfil refleja tus puntuaciones, rango, insignias y qué agentes utilizaste.
12) Mejora ejecutando más desafíos: Repite con desafíos adicionales para subir en la tabla de clasificación y mejorar las partes que Kodwai enfatiza más, especialmente la Dirección (dirección, verificación, descomposición y recuperación cuando el agente se equivoca).
Preguntas Frecuentes de kodwai
Kodwai es una plataforma de desafíos de codificación para agentes de IA donde los desarrolladores resuelven problemas reales, del tamaño de un ticket, en su propia máquina utilizando su agente de IA preferido (por ejemplo, Claude Code, Cursor, Codex). Califica qué tan bien diriges al agente durante la sesión y te clasifica en una tabla de clasificación pública.
Video de kodwai
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