Algunos programadores logran expresarse con mayor rapidez mediante un teclado, que mediante la voz. Por lo tanto, perder la capacidad de escribir puede convertirse en un grave problema.
El programador canadiense Tavis Rudd no se dejó intimidar luego de recibir el diagnóstico de síndrome del túnel carpiano. Según explica en su blog, de nada le sirvió cambiar de teclado ni utilizar dispositivos de soporte ergonómico. Sus dolores llegaron a ser tan intensos que se vio en la necesidad de dejar de trabajar. En un intento que califica de “desesperado” por imponerse a lo que ya se estaba convirtiendo en una discapacidad, recurrió a un programa de reconocimiento de voz.
El ingeniero comenzó a utilizar el software de Dragon NaturallySpeaking, que permite dictar a alta velocidad. Sin embargo, y aunque el producto tiene una precisión de reconocimiento de voz que se acerca al 100%, no era del todo adecuado para los comandos y secuencias que normalmente debe dictar un programador. La solución fue una extensión de Python, denominada DragonFly, sumada a una buena porción de adaptación personal.
Con el fin de acelerar verdaderamente el procedimiento, Rudd creó un lenguaje artificial consistente de 2000 comandos de voz, que sustituyen palabras y expresiones en idioma inglés. Rudd utiliza los comandos para programar en Emacs.
El resultado puede ser visto en el siguiente vídeo en YouTube:
El vídeo es una porción de una charla pronunciada por Rudd durante una conferencia de desarrolladores será realizada recientemente. Al avanzar a la marca de los nueve minutos comienza la secuencia relativa al dictado de código.
Según el programador, al cabo de pocos meses de uso ahora puede programar con mayor rapidez mediante el reconocimiento de voz que lo que alguna vez pudo conseguir mediante el teclado.
Claro está, se trata de la experiencia personal del programador, por lo que no podría considerarse un resultado general. Sin embargo, Rudd ha demostrado en los hechos un procedimiento de programación “manos libres”.
Cabe destacar que Rudd ha cedido gran parte del código fuente de su trabajo mediante el sitio GitHub.
Fuentes: Slashdot, I Programmer, InfoQ.
Ilustración: Captura del vídeo.
