Usa esta lista de verificación para exportar una base de código generada por IA y entregar el proyecto de forma segura: vars de entorno, secretos, setup local, bootstrap de BD, CI y un README claro de ejecución.

La mayoría de los proyectos exportados fallan por una razón sencilla: funcionaban bien dentro de la plataforma original, donde ya existían valores por defecto, secretos, estado de la base de datos y pasos de compilación. Cuando el código sale de esa burbuja, el siguiente desarrollador tiene que adivinar qué se asumía.
Una entrega limpia significa que el proyecto puede clonarse, configurarse y arrancar por alguien que no lo construyó, en una máquina nueva, sin un intercambio largo de preguntas. No requiere código perfecto. Requiere que lo básico sea explícito y repetible.
Las exportaciones se rompen por los mismos problemas una y otra vez: configuración oculta, manejo de secretos poco claro, pasos de configuración local vagos, sorpresas en la base de datos y CI que solo funciona en un entorno.
Por eso una lista de verificación para exportar una base de código generada por IA se trata sobre todo de documentación y reproducibilidad, no de copiar archivos. Si construiste la app en una plataforma de vibe-coding como Koder.ai y luego exportaste el código fuente, el siguiente equipo aún necesita un mapa: qué ajustar, qué ejecutar y qué significa “funcionar”.
Esta lista se centra en lo esencial para la entrega: variables de entorno, secretos, configuración de desarrollo local, bootstrap de base de datos, configuración de CI y un README práctico de “cómo ejecutar”. No cubre decisiones de producto, pulido de UX ni rediseños de arquitectura.
También debe quedar claro quién es responsable. El que construyó debe hacer visibles las suposiciones (docs, scripts, valores por defecto seguros). El receptor se ocupa de adaptar el proyecto a su entorno (gestor de secretos, hosting, reglas de CI más estrictas). Cuando ambas partes saben su parte, la entrega se vuelve rutinaria.
Una entrega limpia comienza con un acuerdo simple: qué significa “hecho” cuando el código sale de la plataforma. Sin eso, los equipos discuten después sobre scripts faltantes, dependencias sorpresa o cuál fue la versión real.
Escoge un único punto estable en el tiempo y trátalo como la fuente de la verdad. Exportar a mitad de un cambio es la forma en que los equipos acaban con un repositorio que casi funciona.
Un buen punto de exportación suele ser uno de estos:
Añade una frase explicando por qué este es el punto correcto de exportación. Ejemplo: “Todos los flujos principales pasan y el esquema de la base de datos está finalizado para este hito.”
Escribe un inventario corto de lo que el receptor debe esperar. Sé explícito sobre qué se incluye y qué se excluye intencionalmente.
Incluye lo básico: código fuente (apps, servicios, paquetes compartidos), plantillas de configuración (archivos env de ejemplo), scripts (build, dev, test, migraciones, seed) y notas de despliegue. Incluye datos de ejemplo solo si están anonimizados y son seguros.
Luego congela versiones para que “funciona en mi máquina” no se convierta en la nueva línea base. Captura versiones de runtime y toolchain (Node, Go, Flutter, gestor de paquetes), además de la versión de la base de datos (la versión mayor de PostgreSQL importa).
Finalmente, lista los prerrequisitos que deben cumplirse antes de ejecutar cualquier cosa. Manténlo corto y concreto: cuentas requeridas, herramientas instaladas, puertos que deben estar libres y cualquier paso de configuración único.
La mayoría de los problemas “funcionaba en la plataforma” ocurren porque ajustes clave nunca se documentaron. Las variables de entorno son la causa habitual: viven fuera del repo, así que el nuevo miembro clona el proyecto y no tiene idea de qué valores se esperan.
Trátalo como obligatorio para una exportación limpia: cada variable debe poder descubrirse, explicarse y ser fácil de configurar sin adivinanzas.
Crea una fuente única de verdad en tu README de entrega: una lista de nombres de variables, qué controlan y de dónde vienen los valores. Mantén las explicaciones en lenguaje claro y destaca cualquier cosa relacionada con seguridad.
Un formato sencillo para cada variable:
Junto con esa documentación, incluye un archivo .env.example en el repo. Debe contener todas las variables que puedan ser necesarias, con valores de marcador seguros para que la app pueda arrancar con mínimas ediciones.
# Required
APP_ENV=development
PORT=3000
DATABASE_URL=postgres://user:password@localhost:5432/app_dev
# Optional
LOG_LEVEL=info
CORS_ORIGINS=http://localhost:5173
# Environment specific
PUBLIC_BASE_URL=http://localhost:3000
Unos pocos detalles evitan la mayor parte de la confusión:
Haz explícito “requerido vs opcional”. Si una variable faltante provoca un crash, dilo. Si habilita una funcionalidad (envío de email, pagos, almacenamiento), nombra la funcionalidad y describe qué pasa cuando no está configurada.
Señala qué cambia por entorno. DATABASE_URL y PUBLIC_BASE_URL suelen diferir entre dev, staging y producción, mientras que LOG_LEVEL puede ser el mismo en todas partes. Si usaste Koder.ai para exportar y desplegar, verifica que los valores por defecto de la plataforma (puertos, base URLs, orígenes permitidos) estén reflejados en la documentación para que el comportamiento fuera de la plataforma sea consistente.
Finalmente, indica cómo se cargan las vars localmente. Si el proyecto espera un archivo .env, di dónde está y si la app lo lee automáticamente o necesita un comando/herramienta.
Los secretos son valores que causarían daño si se filtran: claves de API, contraseñas de base de datos, tokens de autenticación, secretos de clientes OAuth, claves privadas, secretos de firma de webhooks y similares.
Para una exportación, manténlo simple: el repo debe contener solo marcadores de posición, nunca valores secretos reales. Si un secreto es necesario para arrancar, inclúyelo como un marcador claramente nombrado en .env.example y explica cómo generar uno real.
Un patrón práctico es separar tres cosas: un archivo de muestra, un archivo local y un almacén de secretos para CI o despliegue. Tu código exportado debe incluir la muestra, ignorar el archivo local y documentar cómo CI/hosting recibe los secretos.
Elige un enfoque por entorno y cúmplelo.
.env (gitignored) cargado por la app, o el gestor de secretos local del equipoEjemplo: el repo incluye PAYMENTS_API_KEY=replace_me. El receptor genera su propia clave en el panel del proveedor y la configura en su .env local y en CI. El código permanece igual.
Una entrega es un buen momento para rotar secretos, especialmente si alguna vez se usaron dentro de una sesión compartida en la plataforma.
.env locales.Si exportaste desde Koder.ai, trata la exportación como un nuevo entorno y genera secretos frescos para el equipo receptor.
Una entrega tiene éxito cuando un nuevo desarrollador puede clonar el repo, ejecutar unos cuantos comandos y ver la app funcionando sin adivinar. Busca prerrequisitos previsibles, un orden claro de comandos y un breve bloque de “cómo ejecutar” que coincida con la realidad.
Pon esto al inicio del README para que nadie tenga que deducirlo por mensajes de error:
Si el proyecto se construyó en Koder.ai, alinea la configuración local con lo que exportaste (misma estructura de carpetas, mismos comandos de arranque). No asumas “Postgres ya está en marcha” a menos que lo digas.
Pon los comandos exactos en el orden en que un nuevo compañero debe ejecutarlos. Hazlos copiables:
# 1) Install dependencies
cd web
npm ci
cd ../server
go mod download
# 2) Create your env file
cp .env.example .env
# 3) Start dependencies (if needed)
# e.g., start Postgres locally or via docker compose
# 4) Run the app
cd server
go run ./cmd/api
cd ../web
npm run dev
Añade una sección mínima de tests y build justo después:
# Tests
cd server && go test ./...
cd web && npm test
# Build
cd web && npm run build
cd server && go build ./...
La mayoría de los problemas “no arranca” caen en unas pocas categorías:
Versiones incorrectas (Node/Go). Síntomas: errores de dependencias o de compilación. Solución: instala las versiones fijadas y vuelve a ejecutar las instalaciones.
Valores de env faltantes. Síntomas: configuración “undefined”, fallos de autenticación, errores 500. Solución: compara .env con .env.example y rellena las variables requeridas.
Base de datos inalcanzable. Síntomas: conexión rechazada, “database does not exist.” Solución: arranca Postgres, verifica host/puerto/usuario y ejecuta los pasos de inicialización de la base de datos exactamente como están escritos.
Cuando un proyecto se exporta desde una plataforma, la base de datos suele ser lo primero que falla en una máquina nueva. El objetivo es simple: un compañero debe poder pasar de “cloné el repo” a “la app funciona con datos reales” sin adivinar.
Escribe los pasos mínimos para una configuración fresca de PostgreSQL y pon los comandos en scripts cuando sea posible. Tu entrega debe responder a cuatro preguntas:
Si ya tienes scripts (targets en Makefile, scripts shell, comandos de un task runner), úsalos en lugar de describir pasos manuales. Si no los tienes, añade un conjunto pequeño ahora.
Mantén el flujo consistente entre entornos (local, CI, staging). Una línea base buena se ve así:
# 1) Create role + database (example names)
createuser app_user --pwprompt
createdb app_db --owner=app_user
# 2) Apply migrations
# Replace with your repo's migration command
./scripts/migrate up
# 3) Seed minimal demo data
./scripts/seed
Para los seeds, prefiere datos mínimos funcionales sobre un volcado estilo producción. Los seeds deben ser seguros para ejecutarse más de una vez (inserts idempotentes o una regla clara de “ejecutar solo en BD vacía”).
Para resets, sé explícito sobre seguridad. Un comando de reset debe apuntar por defecto solo al desarrollo local. Si proporcionas un script destructivo, añade una barrera (por ejemplo, requerir CONFIRM_RESET=1 o comprobar APP_ENV=development). Define también qué significa “reset”: ¿drop y recreate, borrar tablas o restaurar una snapshot conocida?
Una entrega se complica cuando el repo parece un cajón de trastos. Alguien nuevo debe poder distinguir qué importa, qué se genera y dónde cambiar ajustes.
Commitea lo que hace repetible el proyecto: lockfiles, archivos de migración, pequeñas plantillas de configuración como .env.example y scripts que bootstrappean la app.
Mantén fuera del control de versiones archivos personales, generados o sensibles: archivos de entorno locales, configuraciones del editor, salidas de build, logs, caches y cualquier cosa que otorgue acceso (claves API, contraseñas de BD, archivos de cuentas de servicio).
Una regla simple: si cambiarlo afecta a todos, commitealo. Si cambia por máquina o por entorno, documenta y mantenlo fuera del repo.
Si incluyes una nota corta de “commit vs ignore”, mantenla breve:
README, lockfiles, migraciones, scripts de seed, .env.example.env, archivos de secretos, carpetas de build, logs, caches localesAñade un mapa corto de directorios para que la estructura sea obvia sin tener que navegar. Ejemplo: “/backend servicio API, /web frontend, /mobile app, /db migraciones y seeds, /scripts ayudantes de setup.”
Si exportaste desde Koder.ai, trata la exportación como el inicio de esta limpieza: elimina ruido generado, confirma reglas de ignore y escribe el mapa de directorios.
Una entrega falla silenciosamente cuando CI es casi igual que lo local. Si alguien puede ejecutar el proyecto en su portátil, CI debe ejecutar los mismos comandos y obtener el mismo resultado.
Decide qué debe comprobar CI en cada pull request. La mayoría de equipos solo necesita un conjunto pequeño:
Los tests de integración y los pasos de despliegue están bien, pero solo si son fiables y están claramente acotados.
Mantén los pasos de CI cercanos a los comandos locales para evitar deriva. Si local es make test, CI también debería ejecutar make test. Si no tienes Makefile (u otro runner), considera añadir uno y usarlo como punto de entrada compartido.
CI falla sobre todo porque depende de configuración oculta. Añade una sección corta de “variables de CI” en tu README listando los nombres exactos que CI espera. Separa configuración pública de secretos.
Nombres de ejemplo (ajusta a tu stack): APP_ENV, DATABASE_URL, PORT, JWT_SECRET, S3_BUCKET, STRIPE_API_KEY. En CI, los secretos deben venir del almacén de secretos del proveedor de CI, nunca de archivos comiteados. Para un backend Go + Postgres (común en exportaciones desde Koder.ai), también indica si las migraciones se ejecutan automáticamente o requieren un paso explícito.
Decide qué checks son obligatorios antes del merge y escríbelos. “lint + unit tests + build” suele ser suficiente. Si añades jobs opcionales (por ejemplo, builds móviles), mantenlos no bloqueantes a menos que realmente los necesites.
También facilita la depuración de salidas de CI: imprime versiones de herramientas y falla con mensajes claros. Añade caching cuando el pipeline esté estable.
Maya recibe un proyecto exportado desde Koder.ai. Es un setup típico: una app React, una API en Go y una base de datos PostgreSQL. Debe poder clonar y llegar a una pantalla funcional sin adivinar.
Sus primeros 30 minutos deberían verse así:
.env.example a .env (o establece los mismos valores en su shell) tanto para web como para api.En una entrega desordenada, suele encontrar tres bloqueos.
Primero: la app arranca y luego se bloquea con un error vago de “config faltante”. El problema real es una variable no documentada como AUTH_JWT_SECRET o un formato requerido de DATABASE_URL. Si el README lista cada variable requerida, muestra un valor de ejemplo seguro y explica dónde se usa, esto se convierte en una corrección rápida.
Segundo: la API arranca, pero todas las páginas muestran “sin datos” o fallan con errores 500. La base de datos existe, pero no tiene tablas ni datos seed. Una entrega limpia incluye uno o dos comandos fiables: ejecutar migraciones, seed de datos mínimos y un comando de reset para cuando algo salga mal.
Tercero: todo está levantado, pero el frontend apunta al puerto equivocado. Maya abre localhost:3000, pero la API espera localhost:8080, o CORS bloquea las peticiones. Aquí ayudan valores por defecto consistentes: un único lugar para establecer WEB_PORT, API_PORT y API_BASE_URL, con el README indicando las URLs locales esperadas.
Una entrega solo termina cuando alguien más puede ejecutar el proyecto desde una clonación limpia sin hacer preguntas. Comprueba que el proyecto sobrevive fuera de la plataforma.
Realiza una prueba final de “clonación limpia” en una máquina nueva o en un contenedor desechable. No reutilices tu carpeta existente, dependencias en caché o base de datos local. Sigue tu propio README exactamente. Si tienes que improvisar, corrige la documentación o los scripts hasta que no sea necesario.
Comprobaciones rápidas que atrapan la mayoría de fallos:
.env.example existe y cada variable requerida está explicada con valores de ejemplo seguros.Las trampas comunes son tediosas, por eso se pasan por alto:
Próximos pasos: asigna un responsable para validar la exportación dentro de 24 a 48 horas, no semanas después. Que haga la prueba de clonación limpia y reporte las brechas.
Si estás construyendo en Koder.ai (koder.ai), es útil tratar esta lista como parte de tu flujo normal: usa el modo de planificación para escribir la ruta de ejecución, toma snapshots antes de cambios grandes y exporta el código con regularidad para que el paquete de entrega se mantenga actualizado.
Elige un punto estable y trátalo como la fuente de la verdad.
Como mínimo, incluye:
.env.example y documentación clara de variables de entornoDeja fuera todo lo sensible y las credenciales reales.
Documenta todas las variables de entorno en un solo lugar (normalmente el README raíz) y entrega un .env.example.
Para cada variable, lista:
No comites secretos. Comitea solo marcadores de posición.
Un esquema simple:
.env.example con marcadores replace_me.env (ignorarlo en git)También documenta cómo generar cada secreto requerido (por ejemplo, “genera una cadena aleatoria de 32+ caracteres para ”).
Rota cualquier cosa que pudiera haberse compartido o reutilizado.
Un orden práctico para rotación:
.env localesTrata la exportación como un nuevo entorno y empieza limpio.
Haz que la primera ejecución sea “copiar, pegar, ejecutar”:
Si el proyecto necesita Docker o Make, dilo explícitamente—no lo dejes descubrir por los errores.
Sí—porque las versiones de PostgreSQL y de las herramientas pueden cambiar comportamientos.
Anota al menos:
Fija versiones cuando puedas y muestra las versiones en CI para que los fallos sean más fáciles de depurar.
Proporciona un camino repetible “desde cero”:
Añade salvaguardas a acciones destructivas (por ejemplo, requerir APP_ENV=development o una bandera de confirmación).
Mantén CI cercano a los comandos locales y haz la configuración explícita.
Si las migraciones son necesarias para los tests, documenta si CI las ejecuta automáticamente o si es un paso explícito.
Realiza una prueba de “clean clone”:
Si tienes que improvisar aunque sea una vez, corrige la documentación o los scripts hasta que ya no sea necesario. Es la forma más rápida de detectar suposiciones ocultas del entorno original (incluyendo plataformas vibe-coding como Koder.ai).
JWT_SECRET