Aprende cómo el vibe coding convierte la programación de especificaciones rígidas a diálogo: qué cambia en roles, flujos y controles de calidad, y formas prácticas para mantener el control.
“Vibe coding” es una idea simple: en lugar de construir software escribiendo cada línea tú mismo, lo construyes a través de una conversación continua con una IA que propone código, explica compensaciones y itera contigo.
Tú diriges con intención (“haz que esta página cargue más rápido”, “añade inicio de sesión”, “coincide con esta forma de API”), y la IA responde con cambios concretos que puedes ejecutar, inspeccionar y revisar.
Los flujos tradicionales suelen verse así: escribe una especificación detallada → divide en tareas → implementa → prueba → revisa. Eso funciona bien, pero asume que puedes predecir el diseño correcto desde el comienzo y que escribir código es el principal cuello de botella.
Vibe coding cambia el énfasis a: describe el objetivo → obtén una implementación provisional → reacciona a lo que ves → refina en pasos pequeños. La “especificación” no es un documento grande: es un diálogo evolutivo acompañado de salida funcional.
Tres fuerzas empujan este cambio:
Vibe coding brilla cuando exploras, prototipas, integras patrones comunes o pules funcionalidades mediante micro-iteraciones rápidas. Puede engañar cuando tratas la salida de la IA como “correcta por defecto”, especialmente en seguridad, rendimiento y reglas de negocio sutiles.
La mentalidad útil es: la IA es una colaboradora rápida, no una autoridad. Sigues siendo responsable de la claridad, las restricciones y de decidir qué significa “hecho”.
Las especificaciones tradicionales están diseñadas para eliminar la ambigüedad de un problema antes de que alguien escriba código. Intentan congelar decisiones temprano: campos exactos, estados exactos, casos límite exactos. Eso puede ser útil, pero también asume que ya sabes lo que quieres.
Vibe coding invierte la secuencia. En lugar de tratar la incertidumbre como un fracaso, la tratas como material para la exploración. Comienzas con intención y dejas que la conversación saque a la luz las partes faltantes: restricciones, compensaciones y momentos de “oh, no se nos ocurrió eso”.
Una spec dice: “Este es el sistema.” Una conversación pregunta: “¿Qué debería hacer el sistema cuando esto ocurre?” Ese enfoque orientado a la pregunta facilita descubrir requisitos que nunca iban a aparecer en un documento de todos modos—por ejemplo, cuán estricta debe ser la validación, qué deben decir los mensajes de error o qué hacer cuando un email ya está tomado.
Cuando la IA puede redactar una implementación en minutos, el objetivo del primer pase cambia. No buscas producir un plano definitivo; buscas algo comprobable: una rebanada mínima que puedas clicar, ejecutar o simular. La retroalimentación de ese prototipo se convierte en los requisitos reales.
El progreso ya no es “terminamos la especificación.” Es “lo ejecutamos, vimos el comportamiento y ajustamos.” La conversación produce código, el código produce evidencia y la evidencia guía el siguiente prompt.
En lugar de escribir un PRD completo, puedes pedir:
Eso convierte un deseo vago en pasos concretos—sin pretender que ya conocías cada detalle. El resultado es menos papeleo inicial y más aprender-haciendo, con humanos guiando decisiones en cada iteración.
Vibe coding no reemplaza tanto al “desarrollador” como hace que el trabajo se parezca a sombreros distintos que te pones—a veces en la misma hora. Nombrar esos roles ayuda a los equipos a ser intencionales sobre quién decide qué y evita que la IA se convierta silenciosamente en la tomadora de decisiones.
El Director define qué vas a construir y qué significa “bueno”. Eso no son solo funcionalidades: son límites y preferencias:
Cuando actúas como Director, no le pides a la IA la respuesta. Pides opciones que encajen con tus restricciones y luego eliges.
El Editor convierte la salida de la IA en un producto coherente. Aquí es donde el juicio humano importa más: consistencia, casos límite, nombres, claridad y si el código realmente coincide con la intención.
Una mentalidad útil: trata las sugerencias de la IA como un borrador de un compañero junior rápido. Aún necesitas comprobar supuestos, preguntar “¿qué olvidamos?” y asegurarte de que encaje con el resto del sistema.
El rol del Implementador es donde la IA destaca: generar boilerplate, conectar endpoints, escribir tests, traducir entre lenguajes o proponer múltiples enfoques rápidamente.
El mayor valor de la IA es la velocidad y la amplitud—proponer patrones, rellenar huecos y hacer trabajo repetitivo mientras tú mantienes el volante.
Aunque la IA escriba el 80% de las líneas, los humanos son responsables de los resultados: corrección, seguridad, privacidad e impacto en el usuario. Hazlo explícito en tu flujo de trabajo—quién aprueba cambios, quién revisa, quién hace el deploy.
Para mantener la colaboración sana:
El objetivo es una conversación donde la IA genera posibilidades—y tú proporcionas dirección, estándares y juicio final.
Vibe coding cambia la unidad de trabajo por defecto de “terminar la funcionalidad” a “probar el siguiente paso pequeño”. En lugar de escribir un prompt gigante que intente predecir todos los casos límite, iteras en bucles cerrados: pide, genera, prueba, ajusta.
Una regla útil es moverse de peticiones grandes por adelantado a incrementos pequeños y comprobables. Pide una única función, un solo endpoint o un estado de UI —no todo el módulo. Luego ejecútalo, léelo y decide qué cambiar.
Esto te mantiene ligado a la realidad: tests que fallan, errores de compilación reales y problemas concretos de UX son mejor guía que conjeturas.
Las micro-iteraciones funcionan mejor si mantienes un ritmo constante:
Plan: define el siguiente incremento y los criterios de éxito.
Código: pide a la IA generar solo lo que coincide con ese plan.
Verificar: ejecuta tests, lint y una lectura rápida.
Refinar: actualiza el plan según lo aprendido.
Si te saltas el paso de planificar, la IA puede producir código verosímil que se aleja de tu intención.
Antes de escribir código, pide a la IA que reformule requisitos y supuestos con sus propias palabras. Esto saca a la luz huecos temprano: “¿Deberíamos tratar cadenas vacías como faltantes?” “¿Es esto síncrono o asíncrono?” “¿Cuál es el formato de error?” Puedes corregir el rumbo en un mensaje en lugar de descubrir desajustes más tarde.
Como las decisiones ocurren por diálogo, mantiene un changelog ligero: qué cambiaste, por qué lo cambiaste y qué dejaste para después. Puede ser una breve sección en la descripción del PR o un archivo de notas simple. La recompensa es claridad—especialmente cuando recuperas la feature una semana después o se la pasas a otra persona.
Si usas una plataforma de vibe-coding como Koder.ai, funciones como planning mode, snapshots y rollback pueden hacer estas micro-iteraciones más seguras: puedes explorar rápido, checkpointear estados funcionales y deshacer experimentos sin perder impulso.
Vibe coding funciona mejor cuando los prompts suenan menos a “escríbeme una función” y más a “ayúdame a tomar una buena decisión de producto”. La habilidad oculta no es una redacción ingeniosa—es ser explícito sobre qué significa el éxito.
Comienza describiendo la situación en la que vivirá el código: objetivos, usuarios, restricciones y no-objetivos. Esto evita que el modelo rellene huecos con suposiciones que no elegiste.
Por ejemplo:
Antes de comprometerte con una implementación, solicita varios enfoques con pros/contras. No solo generas código—seleccionas compensaciones (velocidad vs mantenibilidad, precisión vs complejidad, consistencia vs novedad).
Un patrón de prompt útil:
“Dame 3 enfoques. Para cada uno: cómo funciona, beneficios, riesgos, qué necesitaría verificar. Luego recomienda uno basado en mis restricciones.”
La IA puede producir salida convincente para el camino feliz. Contrarresta eso pidiéndole que se auto-audite con una checklist: casos límite, estados de error, accesibilidad y rendimiento. Esto convierte el prompting en una QA de producto ligera.
Pide ejemplos mínimos primero y luego amplía. Comienza con una rebanada mínima que puedas ejecutar y entender, luego itera: MVP → validación → pulido. Esto te mantiene en control y hace más barato detectar errores temprano.
Cuando una IA propone código, se siente menos como “escribir” y más como “aceptar o rechazar” opciones. Ese cambio es precisamente por qué el control de calidad importa: el código sugerido puede ser verosímil, rápido y sutilmente incorrecto.
El código generado debe tratarse como un primer pase de un compañero que trabajó rápido y no ejecutó nada. Asume que necesita ediciones, verificación y alineación con tus convenciones antes de ganarse un lugar en la base de código.
Aplica tu checklist de revisión habitual, incluso si el cambio es pequeño:
Si el código es difícil de leer, es difícil confiar en él—y más difícil de mantener.
Antes de mergear, pide una explicación en lenguaje claro de lo que hace el código, supuestos clave y casos límite que pueda no cubrir. Si la explicación es vaga o evita detalles, es una señal para reducir la velocidad y simplificar.
Pide a la IA que proponga tests que prueben el comportamiento, no solo la intención:
Incluso tests ligeros obligan a la claridad. Si no puedes probarlo, realmente no lo controlas.
Acepta el código sugerido solo cuando puedas (1) explicarlo, (2) ejecutarlo y (3) verificarlo con tests o checks reproducibles. La velocidad es genial—hasta que la incertidumbre llega a producción.
Vibe coding funciona bien cuando exploras, prototipas o iteras sobre patrones bien entendidos. Falla cuando la IA empieza a “ayudar” rellenando huecos que no sabías que existían.
Las sugerencias de la IA a menudo contienen conjeturas no declaradas: qué base de datos usas, cómo funciona la autenticación, qué significa “usuario activo” o qué manejo de errores es aceptable. Esos supuestos pueden ser lo suficientemente sutiles como para parecer razonables en un diff—pero incorrectos para tu producto.
Un indicio práctico: si el código introduce conceptos nuevos que no mencionaste (una caché, una cola, una librería específica), trátalo como una hipótesis, no como una respuesta.
Los modelos pueden inventar APIs, flags o métodos enteros que no existen—especialmente con frameworks que evolucionan rápido. El tono es persuasivo, lo que puede engañar a los equipos para que publiquen ficción.
Formas de detectarlo rápido:
Una IA puede optimizar para satisfacer tests mientras falla en necesidades reales: accesibilidad, latencia, casos límite o reglas de negocio. Pasar tests puede solo demostrar que probaste lo correcto.
Si te encuentras escribiendo más y más tests para justificar un enfoque cuestionable, da un paso atrás y restablece el resultado de usuario en lenguaje llano antes de continuar.
Deja de hacer prompts y consulta docs oficiales (o un experto humano) cuando:
Vibe coding es una conversación rápida, pero algunas decisiones necesitan una respuesta referenciada—no una conjetura fluida.
Vibe coding traslada mucho pensamiento a la ventana de chat. Eso es útil—pero también facilita pegar cosas que normalmente no publicarías.
Una regla simple ayuda: trata cada prompt como si pudiera ser registrado, revisado o filtrado. Aunque tu herramienta prometa privacidad, tus hábitos deben asumir “compartible por accidente”.
Alguna información es un “no” rotundo en prompts, capturas o logs pegados:
Si dudas, asume que es sensible y elimínalo.
Puedes seguir obteniendo ayuda sin exponer datos reales. Reemplaza valores sensibles por placeholders consistentes para que el modelo razone sobre la estructura.
Usa patrones como:
API_KEY=REDACTED\n- user_email=<EMAIL>\n- customer_id=<UUID>\n- s3://<BUCKET_NAME>/<PATH>Al compartir logs, quita headers, query strings y payloads. Al compartir código, elimina credenciales y configs de entorno y conserva solo el snippet mínimo necesario para reproducir el problema.
Las sugerencias de IA pueden incluir código que se parezca a ejemplos públicos. Trata lo que no escribiste como potencialmente “tomado”. Guardarraíles prácticos:
Hazla lo suficientemente corta para que la gente la siga:
Una página basta. El objetivo es mantener el vibe coding rápido—sin convertir la velocidad en riesgo.
Vibe coding funciona mejor cuando el humano se mantiene “en el asiento del piloto” y la IA se trata como un asistente rápido y parlante. La diferencia rara vez es el modelo—son los hábitos de comunicación los que previenen deriva, supuestos silenciosos y expansión accidental del alcance.
Trata cada chat o sesión como un miniproyecto. Comienza con un objetivo claro y un límite. Si el objetivo cambia, abre un nuevo hilo para que el contexto no se difumine.
Por ejemplo: “Agregar validación client-side al formulario de registro—sin cambios backend.” Esa frase te da una condición de éxito clara y una línea de parada.
Tras cualquier paso significativo—elegir un enfoque, actualizar un componente, cambiar una dependencia—escribe un resumen de dos a cuatro líneas. Esto fija la intención y dificulta que la conversación divague.
Un resumen simple debe responder:
Antes de mergear (o incluso cambiar de tarea), solicita un resumen estructurado. Esto es un mecanismo de control: fuerza a la IA a sacar a la luz supuestos ocultos y te da una checklist para verificar.
Pide:
Si una sugerencia de IA influyó en el código, mantén el “por qué” cerca del “qué”. Guarda prompts clave y salidas junto a PRs o tickets para que los revisores entiendan la intención y puedan reproducir el razonamiento más tarde.
Un template ligero que puedes pegar en la descripción de un PR:
Goal:
Scope boundaries:
Key prompts + summaries:
Recap (files/commands/assumptions):
Verification steps:
Estos patrones no ralentizan—previenen retrabajo al mantener la conversación auditable, revisable y claramente propiedad del humano.
Vibe coding desplaza el aprendizaje de “estudia primero, construye después” a “construye y luego estudia lo que pasó”. Eso puede ser una superpotencia—o una trampa—según cómo los equipos fijen expectativas.
Para desarrolladores juniors, la mayor ganancia es la velocidad de retroalimentación. En lugar de esperar un ciclo de revisión para aprender que un enfoque está mal, pueden pedir ejemplos, alternativas y explicaciones en lenguaje llano al instante.
Un buen uso es: generar un snippet pequeño, pedir por qué funciona y luego reescribirlo con sus propias palabras y código. El riesgo es saltarse ese último paso y tratar las sugerencias como magia. Los equipos pueden fomentar el aprendizaje exigiendo una breve nota de “qué cambié y por qué” en los PRs.
Los ingenieros senior se benefician más en boilerplate y búsqueda de opciones. La IA puede scaffoldear tests, conectar glue code o proponer múltiples diseños para comparar. Eso libera a los seniors para dedicar más tiempo a arquitectura, casos límite y coaching.
La mentoría también se vuelve más editorial: revisar las preguntas que hicieron los juniors, los supuestos en los prompts y las compensaciones elegidas—en lugar de solo el código final.
Si la gente deja de leer diffs con atención porque “el modelo probablemente lo hizo bien”, la calidad de las revisiones cae y la comprensión se debilita. Con el tiempo, depurar se vuelve más lento porque menos personas pueden razonar desde primeros principios.
Una norma saludable es simple: la IA acelera el aprendizaje, no reemplaza la comprensión. Si alguien no puede explicar un cambio, no se entrega—por muy limpio que parezca el output.
Vibe coding puede sentirse productivo aun cuando silenciosamente crea riesgo: intención poco clara, tests superficiales o cambios que “parecen bien” pero no lo son. Medir el éxito significa elegir señales que premien corrección y claridad—no solo velocidad.
Antes de pedir una solución a la IA, escribe qué significa “hecho” en términos cotidianos. Esto ancla la conversación a resultados en lugar de detalles de implementación.
Ejemplos de criterios de aceptación:
Si no puedes describir el éxito sin mencionar clases, frameworks o funciones, probablemente no estás listo para delegar sugerencias de código.
Cuando el código se sugiere en lugar de autorizarse línea a línea, los checks automáticos son la primera línea de verdad. Un flujo de vibe coding “bueno” aumenta constantemente el porcentaje de cambios que pasan checks en la primera o segunda micro-iteración.
Checks comunes:
Si faltan estas herramientas, las métricas de éxito serán mayormente impresiones—y eso no se sostiene a largo plazo.
Indicadores útiles se ven en hábitos de equipo y estabilidad en producción:
Si los PRs crecen, son más difíciles de revisar o contienen “mystery meat”, el proceso está fallando.
Define categorías que siempre requieran aprobación humana explícita: auth, pagos, borrado de datos, permisos, configuraciones de seguridad y lógica central de negocio. La IA puede proponer; una persona debe confirmar intención y riesgo.
“Bueno” en la práctica significa que el equipo publica más rápido y duerme mejor—porque la calidad se mide continuamente, no se asume.
Vibe coding funciona mejor cuando lo tratas como un proceso de producción ligero, no como un chat que “de alguna manera” se convierte en software. El objetivo es mantener la conversación concreta: alcance pequeño, criterios de éxito claros y verificación rápida.
Elige un proyecto que puedas terminar en uno o dos días: una pequeña herramienta CLI, un widget simple para un dashboard interno o un script que limpie un CSV.
Escribe una definición de hecho que incluya resultados observables (salidas, casos de error y límites de rendimiento). Ejemplo: “Parsea 10k filas en menos de 2 segundos, rechaza líneas malformadas, produce un JSON resumen e incluye 5 tests.”
Una estructura repetible reduce la deriva y facilita las revisiones.
Context:
- What we’re building and why
Constraints:
- Language/framework, style rules, dependencies, security requirements
Plan:
- Step-by-step approach and file changes
Code:
- Provide the implementation
Tests:
- Unit/integration tests + how to run them
Si quieres una guía más profunda sobre estructura de prompts, mantén una página de referencia para tu equipo (p. ej., /blog/prompting-for-code).
Úsala tras cada iteración:
Pide el siguiente cambio más pequeño (una función, un endpoint, un refactor). Después de cada paso, ejecuta tests, revisa diffs y solo entonces solicita la siguiente iteración. Si el cambio crece, haz una pausa y restablece las restricciones antes de continuar.
Si tu objetivo es hacer este flujo repetible en un equipo, ayuda usar herramientas que incorporen guardarraíles: Koder.ai, por ejemplo, empareja construcción guiada por chat con un flujo de planificación estructurado y funciones prácticas de entrega como exportación de código fuente y despliegue/hosting—para que la “conversación” permanezca conectada a software ejecutable en lugar de convertirse en una pila de snippets.
"Vibe coding" es construir software mediante una conversación iterativa con una IA: describes intención y restricciones, la IA redacta código y explica compensaciones, y tú ejecutas/inspeccionas/tests el resultado antes de pedir el siguiente cambio pequeño.
Una definición práctica es: prompts → código → verificación → refinamiento, repetido en bucles cortos.
Un spec intenta eliminar la ambigüedad desde el principio; el vibe coding usa la ambigüedad para descubrir requisitos viendo salida funcional rápidamente.
Usa vibe coding cuando necesitas exploración rápida (flujos de UI, integraciones, patrones comunes). Usa specs cuando el coste de equivocarse es alto (pagos, permisos, cumplimiento) o cuando varios equipos necesitan un contrato estable.
Empieza con:
Luego pide a la IA que antes de escribir código; corrige cualquier deriva de inmediato.
Mantén cada iteración pequeña y comprobable:
Evita prompts de “construye toda la funcionalidad” hasta haber probado la rebanada mínima.
Usa tres “sombreros”:
Aunque la IA escriba la mayoría de líneas, los humanos mantienen la responsabilidad sobre corrección y riesgo.
Pide:
Si no puedes explicar la ruta del código de extremo a extremo tras una o dos rondas, simplifica el enfoque o pausa y consulta la documentación.
Usa una regla de aceptación rápida:
En la práctica: exige al menos un chequeo automatizado (test unitario/integración, typecheck o lint) por cada cambio significativo, y verifica APIs desconocidas contra la documentación oficial.
Modos de fallo comunes:
Trata las adiciones sorprendentes (dependencias nuevas, cachés, colas) como hipótesis y exige justificación y verificación.
No envíes:
Usa placeholders como API_KEY=REDACTED y comparte el snippet/log mínimo reproducible con headers y payloads eliminados.
Mide señales que premien corrección y claridad, no solo velocidad:
Añade un sign-off humano para áreas de alto impacto (auth, pagos, permisos, borrado de datos), incluso si la IA redactó el código.