Aprende cómo la IA interpreta instrucciones en lenguaje natural, planifica flujos UX, genera UI y código, e itera con feedback para entregar funciones y pantallas que funcionan.
"Instrucciones escritas" son las palabras que ya usas para explicar lo que quieres construir—capturadas en una forma que una IA (y un equipo) pueda ejecutar.
En la práctica, el objetivo no es una prosa perfecta. Es intención clara (qué resultado quieres) más límites claros (qué está permitido y qué no), para que el sistema no tenga que adivinar.
Pueden ser formales o informales:
La clave es que el texto describa resultados y restricciones. Cuando ambos están presentes, la IA puede proponer pantallas, flujos y detalles de implementación sin inventar reglas de negocio.
Una función que funciona es más que un mockup. Normalmente incluye:
Por ejemplo, “direcciones guardadas” no es solo una página—es un conjunto de pantallas (lista, añadir/editar), reglas (campos obligatorios, dirección por defecto) y conexionado (llamadas API, actualizaciones de estado).
La mayoría de equipos acaban en un ciclo simple:
Describir → generar → revisar → refinar
Proporcionas la especificación, la IA propone UX/UI e implementación, revisas para precisión y encaje de producto, luego refinan los requisitos hasta que el resultado coincide con lo que querías.
Si usas una plataforma de vibe-coding como Koder.ai, este bucle suele ser aún más ajustado porque puedes quedarte en un solo lugar: describe la función en chat, genera los cambios en la app y luego itera rápido con seguimientos concretos (y revertir si es necesario).
La IA puede acelerar el borrador de pantallas, sugerir flujos y producir código, pero las personas siguen:
Piensa en la IA como un acelerador para convertir texto en un primer (y segundo) borrador—mientras los humanos siguen siendo responsables del resultado final.
La IA es flexible en cuanto a formatos, pero exigente con la claridad. Puede trabajar desde un párrafo, una lista de viñetas, un fragmento de PRD o un conjunto de historias de usuario—siempre que la intención y las restricciones sean explícitas.
Los puntos de partida más útiles suelen incluir:
Estos elementos le dicen a la IA qué estás construyendo y qué significa ‘bueno’, lo que reduce idas y venidas.
Cuando faltan requisitos, la IA rellena huecos con predeterminados que pueden no coincidir con tus reglas de negocio. Incluye:
Vago: “Añadir una pantalla de checkout y hacerla simple.”
Concreto: “Añadir un flujo de checkout para usuarios logueados. Pasos: Dirección → Envío → Pago → Revisión. Soportar tarjeta + Apple Pay. Guardar hasta 3 direcciones por usuario. Mostrar impuestos y envío antes del pago. Si el pago falla, mantener el carrito y mostrar opción de reintento. Éxito = pedido creado, recibo enviado por email y inventario decrementado.”
Entradas claras ayudan a la IA a producir pantallas, textos, validaciones y lógica que se alineen con las restricciones reales. Obtienes menos supuestos incorrectos, menos ciclos de rediseño y un camino más rápido desde un primer borrador hasta algo que tu equipo pueda revisar, probar y enviar.
Antes de que la IA genere pantallas o escriba código, tiene que averiguar qué quieres decir, no solo lo que escribiste. Este paso es básicamente “leer” tu especificación como un product manager: extraer objetivos, personas involucradas y las reglas que hacen que la función sea correcta.
La mayoría de especificaciones contienen algunos bloques recurrentes:
Cuando esto es claro, la IA puede traducir el texto en una comprensión estructurada que pasos posteriores pueden convertir en flujos, pantallas, datos y lógica.
La IA también reconoce patrones de producto comunes y traduce frases cotidianas a conceptos de implementación. Por ejemplo:
Este mapeo es útil porque convierte sustantivos vagos en bloques concretos que diseñadores y desarrolladores usan.
Incluso buenas especificaciones dejan huecos. La IA puede señalar lo que falta y proponer preguntas de aclaración como:
A veces quieres avanzar sin todas las respuestas. La IA puede elegir valores por defecto razonables (p. ej., reglas estándar de contraseña) mientras marca las suposiciones para revisión.
La clave es la visibilidad: las suposiciones deben listarse claramente para que un humano las confirme o corrija antes de que algo se envíe.
Una vez que la intención es clara, el siguiente movimiento es convertir la especificación escrita en algo que se pueda construir: un plan de función. No buscas código aún; buscas estructura.
Un buen plan comienza traduciendo oraciones en pantallas, navegación y viajes de usuario.
Por ejemplo: “Los usuarios pueden guardar artículos en una lista de deseos y verlos luego” suele implicar (1) interacción en la página de producto, (2) una pantalla de wishlist y (3) acceso desde la navegación principal.
Pide a la IA que liste las pantallas y luego describa la ruta feliz, más un par de desvíos comunes (no logueado, ítem eliminado, lista vacía).
Después, pide a la IA que divida la función en tareas que los equipos reconozcan:
Aquí es donde aparecen los requisitos vagos. Si la especificación no dice qué ocurre cuando un usuario intenta guardar el mismo ítem dos veces, el plan debería sacar a la luz esa pregunta.
Mantén los criterios de aceptación en lenguaje llano. Ejemplo:
Pide a la IA que etiquete ítems como imprescindibles vs deseables (p. ej., “compartir wishlist” podría ser deseable). Esto evita que el plan se expanda silenciosamente más allá de la especificación original.
Con un plan de función en mano, la IA puede ayudar a convertir texto en un “mapa de pantallas” concreto y un borrador UI temprano. La meta no es diseño pixel-perfect en la primera iteración—es un modelo compartido e inspeccionable de lo que los usuarios verán y harán.
Empieza describiendo la ruta feliz como una pequeña historia: qué quiere el usuario, dónde empieza, qué toca y qué significa el éxito. A partir de eso, la IA puede proponer el conjunto mínimo de pantallas (y qué debe ir en cada una).
Luego pide alternativas comunes: “¿Qué pasa si no están logueados?”, “¿Qué pasa si no hay resultados?”, “¿Qué pasa si abandonan a mitad de camino?”. Así evitas construir una UI que solo funciona en demos.
Si tu especificación incluye pistas de layout (p. ej., “header con búsqueda, lista de resultados con filtros, CTA principal en la parte inferior”), la IA puede producir un borrador estructurado como:
Los mejores prompts incluyen prioridades de contenido (“mostrar precio y disponibilidad sobre la descripción”), reglas de interacción (“los filtros persisten entre sesiones”) y restricciones (“mobile-first; cómodo de usar con una sola mano”).
Un producto que funcione necesita más que la pantalla “normal”. Pide a la IA que enumere y defina los estados que implementarás:
Estas decisiones de estado afectan directamente el esfuerzo de desarrollo y la confianza del usuario.
La IA puede ayudar a aplicar consistencia proponiendo componentes reutilizables y reglas: escala tipográfica, tokens de espaciado, estilos de botones y patrones de formularios.
Si ya tienes componentes, enlaza tus guías internas (p. ej., /design-system) y pide a la IA que los reutilice en lugar de inventar nuevos patrones.
A continuación, convierte “qué debe hacer la app” en qué debe almacenar la app y qué debe permitir. Aquí es donde las especificaciones escritas se vuelven un modelo de datos concreto y un conjunto de reglas de negocio.
La IA comienza sacando los “sustantivos” y tratándolos como entidades. Por ejemplo, “Los usuarios pueden crear Proyectos y añadir Tareas, y los managers aprueban imputaciones de tiempo” sugiere entidades como User, Project, Task y TimeEntry.
Para cada entidad, la IA sugiere los campos necesarios (y marca lo que falta):
También debería señalar casos borde implícitos, como “Solo una suscripción activa por cuenta” (restricción de unicidad) o “El total del pedido debe ser igual a la suma de las líneas” (validación calculada).
La buena salida mantiene las reglas legibles, no enterradas en código. Ejemplos:
Finalmente, mapea cómo cambian los registros en el tiempo: crear, actualizar, borrar y qué hacer en lugar de borrar (soft delete). La IA también puede proponer trazas de auditoría (quién cambió qué y cuándo) y historial/versionado cuando la especificación necesita trazabilidad.
Ahora puedes generar el “borrador funcional” de código: la UI que la gente clickea y la lógica que la hace comportarse correctamente.
Si usas Koder.ai, esto suele significar que la plataforma genera una implementación full-stack coherente (web, backend, base de datos) desde tu especificación en chat, con la opción de exportar el código fuente cuando quieras continuar en un flujo tradicional.
Desde una especificación como “Añadir una pantalla ‘Crear Proyecto’ con nombre, propietario y visibilidad”, la IA puede esbozar:
También puede generar bloques reutilizables (por ejemplo, un <ProjectForm /> usado tanto para crear como para editar), de modo que el código se mantenga consistente.
En el servidor, la IA puede esbozar el “contrato” básico de la función:
La clave es atar la lógica del backend a las reglas de la especificación (“Solo los admins pueden establecer visibilidad privada”) en lugar de guardar simplemente lo que envía la UI.
La IA puede enlazar la UI a tu cliente API (fetch/Axios/React Query, etc.), incluyendo caching y reintentos donde corresponda. También debería generar manejo de errores amigable: mensajes a nivel de campo para errores de validación y un fallback claro para fallos de red.
// Example: submit handler with loading + error state
async function onSubmit(values) {
setStatus({ loading: , : });
{
api.(, values);
router.();
} (e) {
({ : , : });
}
}
El código generado es más útil cuando sigue tus convenciones: nombres claros, estructura de carpetas predecible, funciones pequeñas y utilidades compartidas (validadores, cliente API, helpers de permisos).
Si tienes una guía de estilo o patrones preferidos, refiérete a ellos explícitamente y enlaza documentación interna como /engineering/frontend o /engineering/api-guidelines.
En este punto tienes pantallas, componentes UI, formas de datos y reglas de negocio. “Conectar” es donde esas piezas realmente se comunican: botones que disparan acciones, acciones que llaman endpoints, respuestas que actualizan la UI y permisos que deciden qué ve cada persona.
La IA puede conectar pantallas según la especificación escrita creando rutas (URLs o paths de app), definiendo qué ocurre después de acciones clave y pasando el contexto correcto entre páginas.
Por ejemplo: “Después de guardar, volver a la lista y resaltar el nuevo ítem” se convierte en un flujo concreto—submit form → esperar éxito → navegar a la lista → mostrar un toast y enfocar la fila nueva.
Las especificaciones suelen mencionar roles (“Admin puede editar, Viewer solo puede leer”). Conectar significa aplicarlo en más de un lugar:
La IA es útil aquí porque puede generar comprobaciones consistentes a lo largo de la app (no solo en una pantalla), reduciendo el riesgo de “parece bloqueado, pero el endpoint aún funciona”.
La mayoría de funciones dependen de configuración: URLs base de API, claves de analytics, feature flags, buckets de almacenamiento, etc. La IA puede configurar settings separados para dev/staging/prod manteniendo los secretos fuera del repositorio.
Salidas típicas incluyen:
.env (placeholders seguros)La meta es un bucle completo: “click → request → response → actualización UI.” La IA puede añadir el glue que falta (estados de carga, manejo de errores, reintentos) y generar verificaciones simples como:
Aquí es donde una función deja de ser un mock y empieza a comportarse como un producto real.
Una vez que una función “funciona”, pruébala como un usuario real (y como un mundo real imperfecto). La IA ayuda convirtiendo criterios de aceptación en comprobaciones concretas y acelerando las partes tediosas de la depuración.
Si tu especificación dice: “Un usuario puede restablecer su contraseña y ve un mensaje de confirmación”, la IA puede proponer casos de prueba que coincidan con esa afirmación en varios niveles:
La clave es alimentar a la IA con los criterios de aceptación exactos más contexto mínimo: nombre de la función, pantallas clave y convenciones de tests existentes.
Las especificaciones normalmente describen el camino feliz. La IA es útil para generar escenarios “y si…” que acaban en tickets de soporte:
No necesitas implementar todos los casos borde de inmediato, pero deberías decidir cuáles importan según el nivel de riesgo de tu producto.
Cuando un test falla, da a la IA lo que un desarrollador pediría de todos modos: la aserción fallida, logs relevantes, stack traces y pasos exactos de reproducción.
La IA puede entonces:
Trata sus sugerencias como hipótesis. Confírmalas volviendo a ejecutar el test y comprobando el comportamiento en la UI.
Para ciclos de revisión rápidos, mantén una lista corta:
El primer borrador generado por IA suele ser “suficiente para reaccionar”, no “listo para enviar”. La iteración es donde conviertes una función plausible en una fiable—afinando requisitos, corrigiendo casos borde y aplicando cambios en pasos pequeños y revisables.
Un bucle sano se ve así: generar → revisar → pedir un cambio específico → comparar qué cambió → repetir.
En vez de re-pedir toda la app, apunta a actualizaciones dirigidas. Pide a la IA modificar solo una pieza (una pantalla, un componente, una regla de validación, una consulta) y devolver un diff o un “antes/después” claramente marcado. Esto facilita confirmar que el cambio resolvió el problema sin romper otra cosa.
Si tu flujo lo soporta, mantén cambios en commits pequeños y revísalos como una PR de un compañero: escanea el diff, ejecuta la app y verifica el comportamiento.
Plataformas como Koder.ai también se benefician de este enfoque: usa un “modo de planificación” para acordar alcance y flujos primero, luego genera, itera en porciones pequeñas y apóyate en snapshots/rollback cuando la experimentación vaya mal.
Peticiones vagas (“hazlo más lindo”, “arregla el flujo”) generan resultados vagos. Las solicitudes de cambio fuertes referencian:
Añade criterios de aceptación cuando sea posible: “El botón ‘Pagar’ está deshabilitado hasta que los campos requeridos sean válidos” o “Si cambia el país de envío, recalcular impuestos inmediatamente.”
Trata la salida de la IA como código que posees. Exige notas breves de cambio junto con las actualizaciones: qué cambió, por qué cambió y qué probar.
Cuando la IA sugiere refactors, pídele que explique la intención y liste riesgos potenciales (por ejemplo, “esto cambia el timing de validación” o “esto altera el manejo de respuesta API”).
La iteración termina cuando alcanzas criterios de release claros. Define límites:
En ese punto, congela la especificación, envía y planifica la siguiente iteración como un cambio nuevo y acotado.
La IA puede convertir especificaciones en funciones sorprendentemente completas, pero no sustituye al juicio. Trata la salida de la IA como un borrador que necesita revisión—especialmente cuando toca datos de usuarios, pagos o permisos.
Asume que cualquier cosa que pegues en un prompt podría almacenarse o revisarse. No incluyas:
.envSi necesitas realismo, anonimiza: reemplaza nombres por marcadores, encripta IDs y describe patrones (“10k usuarios, 3 roles”) en lugar de exportes crudos.
La IA es útil para generar cheques de seguridad básicos, pero debes verificarlos:
Antes de pedir código o pantallas, incluye:
Una vez tengas un prototipo borrador, programa una revisión rápida: compáralo con tu roadmap, decide qué enviar ahora vs luego y documenta los cambios.
Si quieres ayuda para convertir borradores en un plan, consulta /pricing o explora guías relacionadas en /blog. Si exploras desarrollo impulsado por chat, Koder.ai está diseñado para este flujo: convertir especificaciones escritas en funciones web, backend y móviles que funcionen, iterar rápido y exportar el código cuando estés listo.
"Instrucciones escritas" es cualquier texto que indique con claridad la intención (el resultado que quieres) y los límites (restricciones, reglas y lo que no está permitido). Puede ser un mensaje rápido en Slack, un fragmento de PRD, historias de usuario, criterios de aceptación o una lista de casos borde; lo que importa es la claridad, no la formalidad.
Una función “funcionando” suele incluir más que lo visual:
Un mockup muestra la apariencia; una función funcionando se comporta correctamente de extremo a extremo.
La mayoría de equipos usan un bucle iterativo sencillo:
La velocidad viene de los borradores rápidos; la calidad, de la revisión disciplinada y la iteración.
La IA puede avanzar rápido, pero asumirá por defecto si no especificas:
Incluir esto desde el inicio reduce retrabajo y evita que la IA aplique “valores razonables” que no coinciden con tu negocio.
Empieza con cuatro elementos:
Esto le da a la IA tanto dirección como una barra de calidad, no solo una idea de funcionalidad.
Las especificaciones concretas definen:
Esos detalles se traducen directamente en pantallas, reglas y comportamiento de API.
Pide al AI que genere un plan de función antes del código:
Esto expone requisitos faltantes temprano, cuando los cambios son baratos.
Solicita definiciones explícitas para cada estado clave de pantalla:
La mayoría de bugs de producción y problemas UX vienen de faltar manejo de estados, no del camino feliz.
La IA suele extraer entidades (los “sustantivos”) y luego propone:
Pídele también que describa el ciclo de vida de los datos: crear/actualizar/borrado lógico y si necesitas auditoría o versionado.
Trata la salida de la IA como un borrador y establece salvaguardas:
Usa la IA para acelerar la iteración, pero mantén a las personas responsables de la corrección, seguridad y calidad.