Explora cómo el gusto y el juicio modelan el “vibe coding”, por qué el impulso temprano puede vencer al código perfecto y cómo añadir guardarraíles para que la velocidad no se vuelva caos.
“Vibe coding” es construir software por instinto: usar retroalimentación rápida, intuición e impulso para poner algo real frente a los usuarios lo antes posible. Es el modo en el que estás cuando dejas de debatir la arquitectura perfecta y en su lugar preguntas: ¿Podemos lanzar una versión pequeña y útil para el viernes y aprender qué hacen realmente las personas con ella?
Este enfoque no es aleatorio ni descuidado. Es una atención deliberada a la velocidad de aprendizaje. Haces un cambio, observas qué ocurre (tickets de soporte, uso, churn, feedback cualitativo) y ajustas. La “vibe” es el bucle estrecho entre construir y la realidad.
Dos habilidades mantienen el bucle productivo en lugar de caótico:
Vibe coding tampoco es un argumento en contra de la calidad. Es una estrategia para las primeras etapas: prioriza el valor validado primero, y gana el derecho a limpiar después.
El trabajo de producto en etapas tempranas se trata más de aprender que de elegancia. Tu objetivo no es demostrar que puedes diseñar una arquitectura perfecta: es averiguar qué quieren realmente los usuarios, por qué pagarían y qué suposiciones están equivocadas. “Buenas vibras” aquí significa impulso: un equipo que puede convertir ideas en algo real rápidamente, ponerlo ante la gente y iterar sin atascarse en debates.
El código limpio es más fácil cuando los requisitos son estables. Al principio no lo son. Podrías pensar que haces “un flujo simple de onboarding” y luego descubrir que en realidad estás construyendo una secuencia de generación de confianza, una explicación de precios o un sistema de permisos.
Si pasas dos semanas perfeccionando abstracciones para la versión uno, puedes terminar puliendo lo equivocado y dificultando cambios posteriores. Un prototipo desordenado que responde una pregunta clave (“¿Los usuarios entienden este valor?”) suele ser más valioso que una característica bellamente diseñada que resuelve el problema equivocado.
Publicar rápido no es solo velocidad por velocidad. El impulso atrae:
Cuando un equipo avanza, aprendes qué confunde, qué falta, qué es innecesario y qué ignoran los usuarios. Ese aprendizaje guía luego mejores decisiones de ingeniería.
El sobre‑pulido no es solo esfuerzo desperdiciado; puede ser dañino. Si inviertes mucho en una estructura específica—abstracciones profundas, nombres perfectos, un sistema totalmente generalizado—creas fricción para el cambio. La gente se resiste a modificarlo o intenta preservar el diseño aun cuando el producto necesita otra cosa.
Las buenas vibras te mantienen adaptable. Hacen socialmente aceptable decir “esto es temporal” y luego reemplazarlo cuando sabes cuál es el problema real.
Vibe coding no es permiso para ser descuidado. Es una estrategia: muévete rápido eligiendo atajos que sean reversibles y visibles.
Ejemplos: hardcodear un flujo para probar demanda, usar una tabla simple en vez de un modelo elaborado, o escribir una implementación directa antes de extraer un patrón reutilizable.
La clave es la intención: no evitas la calidad—la pospones hasta que el producto se la gane.
Vibe coding premia la velocidad, pero velocidad sin dirección es solo movimiento. Las dos habilidades que mantienen productivas las “vibes” son gusto y juicio—y no son lo mismo.
El gusto es tu capacidad para elegir la solución más simple que se siente correcta desde el punto de vista del usuario. Tiene menos que ver con arquitectura y más con la experiencia: qué espera el usuario, qué perdonará y qué notará de inmediato.
Con gusto podrías decidir:
El gusto no es innato. Se aprende observando uso real, copiando patrones que funcionan y construyendo una biblioteca personal de momentos “esta fricción mata la adopción”.
El juicio es decidir cómo lanzar cuando no sabes todas las respuestas. Es la habilidad de sopesar velocidad vs. riesgo, hacks a corto plazo vs. mantenibilidad a largo plazo, y experimentación vs. fiabilidad.
Un buen juicio dice: “Podemos movernos rápido aquí porque el radio de impacto es pequeño” o “Esta área toca facturación/seguridad—frena y hazlo con cuidado.”
Un modelo mental útil es “decisiones reversibles vs. difíciles de deshacer”:
Cuando gusto y juicio trabajan juntos, el vibe coding se vuelve intencional: lanzas lo más pequeño que los usuarios amen, mientras rastreas deliberadamente qué estás pidiendo prestado del futuro—y por qué.
El gusto es la habilidad de apuntar tu esfuerzo a lo correcto. En vibe coding, eso suele significar optimizar por un resultado de usuario que sea fácil de sentir: “obtuve valor rápido”, “confío en esto”, “tiene sentido”, incluso si el interior es desordenado.
Antes de dibujar tablas, servicios o jerarquías de componentes, nombra el resultado que el usuario quiere en lenguaje sencillo.
Una prueba rápida: si quitases esta función, ¿qué problema del usuario volvería de inmediato? Si no puedes responder con claridad, estás diseñando vibes para ti y no valor para ellos.
Pregunta “¿por qué existe esto?” un paso más allá de la primera respuesta.
El gusto aparece al elegir lo más simple que entregue el beneficio real.
Al principio, los usuarios experimentan flujos, no frameworks. El gusto implica hacer el camino feliz obvio:
Si una abstracción hace la UI o el comportamiento más difícil de explicar, probablemente es demasiado pronto.
Las vibes no son solo lo visual: son copy, mensajes de error, estados de carga y comportamiento en casos límite. Una voz consistente genera confianza: el producto parece intencional, incluso cuando evoluciona rápidamente.
Las opciones parecen progreso pero suelen ocultar incertidumbre. En lugar de añadir ajustes, niveles y toggles, lanza un camino fuerte y con opinión, aprende del uso y expande cuando aparezca demanda real.
El juicio es lo que usas cuando no tienes suficiente información para estar seguro y aun así debes decidir. La meta no es ignorar la calidad; es gastar tu tiempo limitado en la incertidumbre que más importa.
Cuando no sabes qué harán los usuarios, no construyas todo el sistema. Construye un prototipo ligero que responda la pregunta más arriesgada:
Un flujo improvisado que produce feedback real vence a una característica pulida que nadie usa.
Si estás adivinando, elige opciones fáciles de cambiar después: un modelo de datos simple, una cola básica, una integración única.
Reserva compromisos “difíciles de revertir”—permisos complejos, esquemas multi‑tenant, abstracciones pesadas—hasta ganarlos con uso.
Los usuarios rara vez quieren más ajustes; quieren menos decisiones.
Elige valores por defecto sensatos (autocompletar, onboarding de un clic, un camino recomendado). Añade restricciones que simplifiquen el producto: menos modos, menos toggles, menos ramas “avanzadas”. Las restricciones pueden parecer gusto, pero también son juicio: reducen la superficie, los bugs y costos de soporte.
Publicar rápido no es “lanzarlo todo”. Es “lanzar cuando el bucle central funciona”. Si los usuarios pueden fiables:
entonces aprendiste lo suficiente para justificar la limpieza o expansión. Hasta entonces, la deuda técnica puede ser una estrategia deliberada de refactorización—un IOU con razón y fecha de caducidad claras.
La idea de “vibes sobre limpieza” no es ser descuidado—es elegir velocidad donde compra aprendizaje y ser estricto donde protege la confianza.
Un fundador quería añadir “comentarios de equipo” a un prototipo. La versión limpia incluía permisos, notificaciones, threading y un editor pulido.
En su lugar, lanzaron una caja de comentarios austera: texto plano, sin @menciones, sin reacciones, estilo mínimo. Se veía un poco fuera de lugar junto al resto de la UI, pero respondió la pregunta real en 48 horas: ¿La gente habla dentro del producto o siguen usando Slack?
Resultado: uso intenso en la primera semana, lo que justificó invertir en un modelo y UI adecuados después.
Un equipo de marketplace soñaba con matching automático. Empezaron con un botón “Solicitar match” que creaba un ticket en una bandeja compartida.
Detrás, una persona de ops hacía el matching manualmente y enviaba el resultado por email. No era escalable, pero reveló qué significaba un “buen match”, qué información faltaba y cuáles casos límite importaban.
Resultado: cuando automatizaron, automatizaron el flujo correcto—no suposiciones.
Una startup de suscripciones evitó un esquema a prueba de futuro con diez tablas y metadata “flexible”. Almacenaron solo lo necesario: plan, estado, fecha de renovación.
Resultado: menos bugs, iteraciones de precios más rápidas y señales claras sobre qué campos deberían ser de primera clase más adelante.
Un producto se lanzó con estilos de botón ligeramente diferentes entre pantallas. Los usuarios casi no lo notaron.
Pero se negaron a lanzar un flujo central que pudiera hacer perder el trabajo guardado del usuario. Gastaron su tiempo limitado en autosave y manejo de errores.
Ese es el intercambio: tolera pequeñas desordenes de UI, protege los momentos donde se gana o pierde la confianza.
Vibe coding es útil cuando la velocidad genera aprendizaje. Falla cuando la velocidad genera riesgo—o cuando los atajos desordenados impiden que aprendas.
El hilo común no es “código sucio”, es falta de juicio sobre lo que no se puede pasar por alto.
Incluso experimentos tempranos pueden crear riesgos de seguridad y privacidad. Un endpoint admin “temporal”, loguear tokens en consola o saltarse controles de acceso puede convertir una demo inocua en un incidente real—especialmente cuando compañeros, testers o clientes empiezan a usarlo.
El código rápido a menudo olvida proteger el estado. Ahí obtienes pérdida de datos y estados irreversibles: borrar el registro equivocado, sobrescribir entrada del usuario o ejecutar migraciones sin backups. Estos no son “bugs menores”; borran la evidencia que necesitas para entender a los usuarios.
El costo oculto de las vibes es la complejidad que aún no ves. Cuando todo está fuertemente acoplado, cada cambio rompe tres cosas. La base de código empieza a resistir el progreso: el onboarding se ralentiza, las correcciones llevan más que reconstruir y “solo una característica más” se convierte en una semana.
Si nadie puede explicar cómo funciona un flujo central, obtienes confusión de equipo: arreglos inconsistentes, lógica duplicada y reescrituras accidentales. Las vibes se vuelven folklore.
Algunas áreas no son amigables para las vibes. Los bugs en facturación, autenticación, permisos y fiabilidad central no solo molestan: dañan la confianza.
Si quieres moverte rápido, dibuja límites claros: experimentos en los bordes, corrección en el centro.
Vibe coding funciona cuando “rápido” no significa “temerario”. Los guardarraíles son el pequeño conjunto de prácticas que mantienen alto el ritmo de publicación mientras protegen a los usuarios (y a tu yo futuro) de daños evitables.
Mantén la lista lo suficientemente corta para que realmente se cumpla cada vez:
Añade la visibilidad justa para responder: “¿Está roto?” y “¿A quién está afectando?”
Mide errores, rendimiento y unas pocas acciones clave de usuario (por ejemplo, completación de paso de activación, pago exitoso, archivo procesado). No estás construyendo un data warehouse—solo una alarma.
Decide de antemano qué desencadena un rollback inmediato o hotfix:
Usa despliegues escalonados (interno → cohorte pequeña → todos) cuando el riesgo no está claro. Te permite lanzar imperfecto limitando cuántos usuarios ven los bordes ásperos.
Evita ensayos. Anota:
Eso es suficiente para moverte rápido ahora sin crear misterios más adelante.
La deuda técnica no es el pecado; lo es no rastrearla. Vibe coding funciona cuando tratas los atajos como una decisión financiera: pides prestado velocidad ahora y planeas cómo devolverla cuando la apuesta rinda.
Crea un registro ligero (un doc o una vista en el issue tracker) donde cada atajo intencional tenga una línea:
Esto convierte “lo arreglaremos después” en un acuerdo concreto.
Cada item de deuda necesita dos cosas: un responsable y un disparador para revisarlo. Los disparadores deben ser medibles, no emocionales.
Ejemplos: “Cuando este endpoint alcance 1k solicitudes/día”, “Cuando los ingresos de este plan superen $10k MRR” o “Si el churn menciona este bug dos veces en una semana”. Ahora el equipo sabe cuándo vence el préstamo.
Prefiere reembolsos frecuentes y aburridos a una reescritura dramática. Incorpora limpieza en el trabajo: tocas un módulo, mejoras una función; añades un test; eliminas un hack.
Programa ventanas cortas de limpieza justo después de hitos de producto (lanzamiento, cambio de precios, integración mayor). Acabas de aprender qué importa—momento perfecto para estabilizar las partes que los usuarios tocaron.
Parte del código solo es desordenado; otra parte es arriesgada. Trata la deuda insegura (pérdida de datos, problemas de seguridad, bugs silenciosos de corrección) como urgente. Trata la deuda fea‑pero‑segura como trabajo planificado y programado.
Al principio, código desordenado puede ser una buena transacción: compras velocidad y aprendizaje. El error es dejar que “temporal” se vuelva “permanente” sin notarlo. Limpiar no es una mejora moral: es una decisión de inversión.
Refactoriza cuando los cambios comienzan a sentirse aterradores, lentos o impredecibles. Si un ajuste simple desencadena una cadena de efectos secundarios, o necesitas “la única persona” que sabe ese archivo para enviar algo, estás pagando interés sobre la deuda.
Atento a workarounds repetidos y crecimiento por copy‑paste. El primer workaround es un parche. El quinto es un patrón que pide convertirse en abstracción compartida.
Usa señales de tracción para tiempo mayores mejoras de calidad. Cuando una función es claramente pegajosa—crecimiento de uso, ingresos, retención, tickets de soporte—has demostrado que importa. Ahí vale la pena endurecer el código subyacente, añadir tests, mejorar la monitorización y pulir los bordes ásperos.
Una regla útil: no sobre‑ingenierices caminos especulativos. Invierte en los caminos que los usuarios ya recorren.
Mejora la calidad alrededor de interfaces estables primero: APIs, modelos de datos y flujos de usuario centrales. Estas son las partes de las que depende otro código, así que las mejoras aquí se multiplican.
Evita reescribirlo todo. Enfócate en cuellos de botella:
Si necesitas un disparador concreto: cuando pasas más tiempo “trabajando alrededor del código” que añadiendo valor, es hora de limpiar.
El gusto suena vago, pero se entrena. En vibe coding, el gusto es la capacidad de notar qué se siente claro, inevitable y útil para los usuarios—y quitar todo lo que no se gana su lugar.
No solo admira un producto—investígalo. Cuando algo se siente simple, pregunta por qué.
Busca detalles como: ¿Cuál es el valor por defecto? ¿Cuál es la primera pantalla? ¿Qué falta visiblemente? ¿Qué decisiones son irreversibles y cómo se retrasan hasta lo necesario?
Lleva un registro ligero de decisiones de juicio que revisarías (no bugs).
Ejemplos:
Revisar estas notas convierte la experiencia en gusto en lugar de solo cicatrices.
Pairing no es solo para la corrección; es para calibrar. Trabaja con alguien cuyo sentido de producto respetes y pregunta una y otra vez: “¿Qué importa aquí?”
Intentas absorber sus prioridades: lo que ignoran, en qué insisten y cómo deciden cuándo “suficientemente bueno” es realmente suficiente.
La mayoría de equipos revisan releases mirando tickets y cronogramas. El gusto mejora más rápido cuando revisas impacto:
Esto crea el hábito de diseñar para la realidad, no para la especificación.
El gusto individual ayuda; el gusto compartido es apalancamiento. Escribe unos principios que guíen decisiones rápidas—y úsalos en revisiones y debates.
Ejemplos:
Cuando estos principios son explícitos, las “vibes” pasan a ser discutibles—y el equipo puede moverse deprisa sin tirar en direcciones distintas.
Vibe coding funciona cuando tienes claro el objetivo: entregar valor temprano, aprender rápido y solo “pagar por perfección” cuando el producto se lo gane. El truco no es elegir vibes o limpieza—es emparejar velocidad con guardarraíles y un plan de limpieza que realmente vayas a ejecutar.
Haz estas preguntas en orden:
Mantén un bucle ligero:
Mide impacto con unas pocas señales: éxito del usuario (activación, retención), fiabilidad (errores, incidentes) y velocidad de cambio (qué tan difícil es la siguiente edición).
Alinea al equipo sobre “suficientemente bueno” en lenguaje claro: qué toleras esta semana, qué no y qué debe limpiarse antes del siguiente hito. Si no pueden ponerse de acuerdo, el código no los salvará.
Si vibe coding trata de comprimir el ciclo idea→software→feedback, la herramienta importa. Una plataforma de construcción guiada por chat como Koder.ai puede ser útil cuando quieres convertir una intención de producto en una app funcional rápido—especialmente para la validación temprana.
Una manera práctica en que los equipos usan Koder.ai en un flujo de vibe coding:
No reemplaza el juicio de ingeniería—especialmente en seguridad, facturación, permisos e integridad de datos—pero puede reducir el costo de “probar, mostrar, aprender”, que es la promesa central de las buenas vibras.
Es construir software con un ciclo de retroalimentación estrecho: lanzar una versión pequeña y real rápidamente, observar qué pasa en la realidad (uso, soporte, churn, feedback cualitativo) y luego iterar. La “vibe” es la combinación de impulso y velocidad de aprendizaje—no es simplemente hacking aleatorio.
Al principio los requisitos cambian, y el mayor riesgo es construir lo equivocado. Lanzar una versión scrappy responde preguntas clave más rápido que una característica perfectamente ingenierizada y mantiene la adaptabilidad antes de fijar abstracciones equivocadas.
El gusto es elegir lo que resultará valioso y claro para los usuarios (el resultado correcto, el flujo más simple, el nivel adecuado de pulido). El juicio es decidir qué puedes posponer con seguridad (y qué no) según el riesgo, la reversibilidad y el radio de impacto.
Parte del resultado de usuario en lenguaje sencillo, y recorta hasta poder enviar en días:
Trata las decisiones irreversibles como costosas.
Si estás adivinando, elige lo que puedas reemplazar sin romper usuarios ni corromper datos.
Guardarraíles que protejan la confianza sin matar el ritmo:
Evita atajos que creen fallos silenciosos y difíciles de recuperar:
Mantén un “registro de deuda” ligero para que la deuda sea intencional, no accidental:
Refactoriza cuando el interés se vuelve visible:
Comienza por interfaces estables (APIs, modelos de datos, flujos principales) y arregla el cuello de botella más grande, no todo.
Convierte el gusto en hábito colectivo:
