Un panel ESP32 con tres IA: Habr compara Claude Code, Codex y Antigravity

Yadulla Abidi, autor de Habr, comparó tres asistentes de IA para programar (Claude Code, Codex y Antigravity) en un proyecto de hardware real: el montaje de un panel informativo basado en el microcontrolador ESP32, con pantalla OLED y sensor de temperatura.

Qué tarea se planteó a los asistentes

En 2026 ya existen muchísimos asistentes de IA para programar, y su comportamiento cambia según el tipo de tarea. Un modelo capaz de crear un sitio web impecable en un par de minutos puede quedarse completamente bloqueado en un proyecto de programación comercial complejo. En cambio, según ha observado el autor, estos modelos encajan casi a la perfección en pequeños montajes aficionados con microcontroladores: es justo ahí donde pueden lucirse de verdad.

Por eso Abidi eligió para la comparativa una tarea sencilla, pero no trivial: montar un panel informativo con ESP32, pantalla OLED y sensor de temperatura que, además, debía ejecutar varias tareas en paralelo de forma simultánea. Es decir, no debía funcionar como un script lineal, sino como un firmware multitarea completo.

Cómo se desenvolvieron Claude Code, Codex y Antigravity

En el enfrentamiento participaron tres asistentes: Claude Code, de Anthropic; Codex, de OpenAI, y Antigravity. Al final, las tres herramientas lograron entregar un prototipo funcional del panel; es decir, resolvieron la tarea básica de escribir desde cero el firmware para el microcontrolador.

• Proyecto: panel informativo con ESP32, pantalla OLED y sensor de temperatura
• Requisito: soporte para varias tareas en paralelo en el firmware
• Se compararon Claude Code (Anthropic), Codex (OpenAI) y Antigravity
• Los tres asistentes cumplieron y entregaron un prototipo funcional

Sin embargo, como subraya el autor del análisis, que los tres modelos superaran la prueba no significa que se pueda elegir asistente a ciegas para este tipo de proyectos: el camino hasta el prototipo funcional y la calidad del código final variaron notablemente entre ellos.

Qué significa esto

La comparativa muestra que en 2026 los asistentes de IA para programar ya tienen la madurez suficiente para resolver tareas de hardware de nicho, como el desarrollo de firmware para microcontroladores, algo que antes exigía desarrolladores embedded especializados. Pero esa madurez es desigual: en los proyectos de electrónica aficionada todavía conviene elegir la herramienta con criterio, en lugar de confiar en la primera que se tenga a mano.