Simon Willison creó con Claude un localizador de pitidos y encontró la fuente con una precisión de unos 40 cm

Un pitido esporádico plantea un problema frustrante de diagnóstico doméstico: cuando llegas a la habitación adecuada, el dispositivo ya ha dejado de sonar. En casa del desarrollador Simon Willison, el sonido procedía de una habitación con cajas sin desembalar. En lugar de revisar todo su contenido, encargó a Claude Code que creara Beep Locator: una aplicación que alinea las grabaciones de varios micrófonos y muestra la fuente probable en un mapa.

Según Willison, el sistema indicó la ubicación con una precisión de unos 40 cm. En la pila de cajas correspondiente apareció un viejo detector de monóxido de carbono que necesitaba pilas nuevas. Para los desarrolladores, lo interesante es el método de trabajo: el agente tenía acceso a mediciones de la habitación, podía comprobar el resultado de sus cambios y seguir perfeccionando la implementación a partir de los datos observados.

Cinco dispositivos se convierten en un instrumento de medición

Willison utilizó dos iPad, un teléfono, un MacBook Pro y un Surface Ultra. Un servidor Python sirve la interfaz principal. Los demás dispositivos se conectan mediante un enlace o un código QR, conceden al navegador acceso al micrófono e intercambian datos con el servidor mediante WebSocket. El experimento no requirió micrófonos especiales.

Imaginemos un teléfono junto a la puerta, una tableta en una estantería y un portátil cerca de las cajas. Un mismo pitido llega a sus micrófonos en momentos diferentes. Si se conoce la ubicación de los dispositivos y se alinean correctamente las grabaciones, es posible estimar de dónde procede el sonido. Pero los navegadores y la red introducen retrasos: no basta con comparar cuándo recibe el servidor los mensajes.

Por eso, los dispositivos que escuchan conservan los últimos 60 segundos de audio. Un algoritmo local busca posibles pitidos mediante análisis de frecuencias y un filtro. Cuando llega una notificación de evento, el servidor ordena a un dispositivo que reproduzca una breve señal de referencia. Después recopila fragmentos de las grabaciones que contienen tanto el sonido original como esa señal. El sonido de referencia ayuda a alinear las grabaciones para el cálculo posterior.

El agente tomó como base de su investigación BeepBeep, un trabajo de 2007 sobre la medición acústica de distancias con dispositivos corrientes. Sin embargo, no puede darse por hecho que el experimento doméstico reproduzca la precisión del trabajo original: tanto la implementación como las condiciones son distintas.

Las pruebas con palmadas fueron más importantes que un mapa vistoso

La detección automática de las posiciones relativas de los dispositivos no funcionaba lo suficientemente bien. Willison añadió un modo en el que colocaba él mismo los iconos de forma aproximada en el mapa y, después, el sistema intentaba afinar las coordenadas mediante mediciones acústicas. Es una limitación importante: la aplicación necesitó intervención humana para su configuración.

Para comprobar la localización, Willison daba palmadas en distintos puntos de la habitación y comparaba las posiciones reales con los marcadores. Esta prueba permitía responder con claridad a la pregunta de si el sistema realmente era capaz de localizar un sonido. Es una técnica útil para los desarrolladores: antes de buscar una fuente desconocida, comprobar el instrumento de medición con un evento de coordenadas conocidas.

El siguiente paso fue escuchar las grabaciones de cada dispositivo. El usuario podía confirmar que el sistema había captado el pitido correcto. Tras la confirmación, la aplicación seguía su frecuencia y los intervalos entre eventos, y afinaba la ubicación estimada. La interfaz también incorporó una sugerencia sobre dónde colocar un micrófono adicional.

Los 40 cm declarados corresponden a un único caso descrito. El relato no ofrece una serie de pruebas en distintas habitaciones. Las reflexiones del sonido, el ruido y los errores en las coordenadas de los dispositivos siguen siendo motivos para verificar el resultado sobre el terreno.

El agente necesita acceso al resultado

Un detalle importante de la arquitectura es la posibilidad de enviar nuevo JavaScript a los dispositivos que escuchan mediante WebSocket. Así, el agente podía modificar el procesamiento de audio sin recargar cada página. En algunos dispositivos, la recarga obligaba a conceder de nuevo permiso para usar el micrófono, de modo que actualizar el código sobre la marcha reducía el trabajo manual.

Este ciclo es lo que hace útil la historia para los equipos que emplean agentes en el desarrollo. El agente escribe código, recibe mediciones, detecta errores y modifica la implementación. Se puede proporcionar una retroalimentación similar mediante los registros de la aplicación, un banco de pruebas o capturas de pantalla de un dispositivo.

La conclusión práctica: al elegir una tarea para un agente, conviene prever cómo comprobará el resultado. Beep Locator necesitó un búfer de audio, reproducción de grabaciones, palmadas de prueba y confirmación manual de eventos. Estas herramientas ayudaron a convertir un código funcional en un sistema que Willison pudo utilizar para una búsqueda real.