Revisa código en pantalla dividida mientras conversas

Los nuevos bloques de código interactivos de ChatGPT permiten ver el código y el chat en paralelo y luego señalar errores y mejoras directamente sobre el código sin esperar a que se regenere el texto. Este flujo de trabajo reduce los ciclos de revisión de código de minutos a segundos.

A fecha de febrero de 2026, los bloques de código de ChatGPT se han vuelto totalmente interactivos: puedes escribir, editar y previsualizar código directamente en el chat sin copiar texto de un lado a otro a tu editor. Más importante aún, la vista de revisión de código en pantalla dividida te permite ver tu código a un lado y tu conversación al otro, lo que facilita pedir correcciones específicas y verlas anotadas en su sitio.

Este es el flujo de trabajo profesional: pegas una función de Python en ChatGPT. El bloque de código se abre en el lado derecho. Pides «revisa esta función en busca de rendimiento y casos límite». ChatGPT anota el código con comentarios en línea que señalan líneas concretas: «Este bucle es O(n²), considera ordenar primero» o «Falta una comprobación para entradas vacías». Luego pides «corrige el bucle» y ves cómo únicamente esa sección se reescribe sola sin tocar el resto de la función. Sin necesidad de comparar diferencias. Sin reconciliación manual de cambios.

La vista de pantalla dividida funciona de forma nativa con HTML, React, Python, JavaScript, diagramas de Mermaid y gráficos de Vega. Haz clic en «Review code» para obtener comentarios estructurados sobre legibilidad, rendimiento y seguridad. Usa «Add logs» para inyectar instrucciones de impresión de depuración. Usa «Fix bugs» para atacar errores específicos. Cada acción produce una nueva versión a la que puedes volver. Para editar a pantalla completa, puedes expandir el bloque de código hasta que ocupe toda la ventana.

Donde más destaca: un ingeniero de backend que revisa la pull request de un compañero puede pegar el código en ChatGPT, pedir una auditoría de seguridad, obtener anotaciones en línea sobre problemas en las consultas a la base de datos, lagunas de autenticación y validación de entradas, y luego copiar la versión anotada de vuelta a GitHub. Un científico de datos puede pegar una celda de un cuaderno de Jupyter y pedir una optimización sin reescribir todo el script. Un desarrollador frontend puede pegar CSS y pedir adaptabilidad a móviles, obteniendo el bloque de código reescrito mientras el chat muestra los cambios exactos.