Vibe coding es una forma rápida, orientada a la experimentación, de construir con IA. Aprende cómo funciona en el día a día, en qué se diferencia de la ingeniería tradicional y cuándo conviene usarlo.
“Vibe coding” es construir con la intención en primer lugar: comienzas con lo que quieres que ocurra, pruebas algo rápidamente y guías el resultado por la sensación y la retroalimentación en lugar de diseñar cada detalle por adelantado. El “vibe” es el bucle cerrado: escribir un poco, ejecutarlo, reaccionar, ajustar, hasta que el producto se comporte como imaginaste.
En su mejor versión, el vibe coding es desarrollo guiado por prompts con una mentalidad de creador: describes el resultado, generas o escribes un primer borrador y luego iteras según lo que ves. Es menos “plan perfecto, luego ejecutar” y más “hazlo real, luego dale forma”.
La codificación asistida por IA hace que este enfoque sea más rápido porque puede esbozar andamiaje, sugerir implementaciones y traducir intenciones vagas en código funcional. Pero el enfoque existía antes de las herramientas actuales: la IA solo reduce el coste de probar ideas.
La habilidad central sigue siendo humana: decidir qué construir a continuación, detectar cuándo algo está mal y mantener honesto el bucle de iteración y retroalimentación.
Si quieres un ejemplo de un flujo construido alrededor de este bucle, Koder.ai es esencialmente “vibe coding como plataforma”: describes la app en el chat, iteras en comportamientos e interfaz y dejas que un sistema basado en agentes genere y ajuste el proyecto (aplicaciones web en React, backends en Go/PostgreSQL y apps móviles en Flutter). El punto no es que una herramienta “reemplaza la ingeniería”, sino que comprime el tiempo de idea → slice en ejecución → refinamiento.
Vibe coding encaja con la cultura creadora: la gente quiere lanzar pequeños experimentos, prototipos y herramientas personales sin pedir permiso. Herramientas accesibles—entornos de desarrollo alojados, plantillas de apps y copilotos capaces—hacen que el prototipado rápido parezca normal en lugar de “solo para expertos”.
No es magia, y no es evitar pensar. Sigues necesitando acotar, probar y hacer concesiones. Vibe coding tampoco significa “sin estructura”: es elegir la estructura mínima necesaria para mantener el impulso mientras aprendes qué debe ser el producto.
En la práctica, vibe coding se siente menos como “planear un sistema” y más como “guiar a un pair-programmer inteligente hacia un resultado útil”. La meta es el impulso: hacer que algo funcione rápido y luego ajustarlo en bucles cortos.
Elige un resultado pequeño y comprobable que puedas terminar en una sesión —algo que produzca un resultado visible. Por ejemplo: “Una página donde puedo añadir elementos a una lista y que persistan tras el refresco.” Un slice vertical delgado vence a una lista amplia porque expone restricciones reales pronto.
Antes de nombrar archivos o debatir arquitectura, escribe qué debe hacer la función en lenguaje llano: entradas, salidas, casos límite y qué significa “hecho”. Esto se convierte en el ancla para tus prompts y tu evaluación.
Pide a la IA que genere una implementación inicial y acto seguido añade líneas de contención:
No aceptas código a ciegas: estás acotando el espacio de búsqueda.
Ejecuta, rompe, ajusta. Cuando algo falla, da a la IA señales concretas: mensajes de error, comportamiento actual vs. esperado y los pasos de reproducción más pequeños. Alterna entre ajustes de prompt y ediciones pequeñas de código para no perder control de lo que cambió.
Lleva un “registro de decisiones” ligero conforme avanzas: qué probaste, por qué cambiaste de dirección y qué concesiones aceptaste. Evita repetir callejones sin salida y facilita el traspaso del proyecto más tarde, aunque la sesión haya sido improvisada.
Vibe coding y la ingeniería de software tradicional pueden producir salidas que se vean parecidas (una funcionalidad que funciona, una app desplegada), pero optimizan por cosas distintas.
Vibe coding está sesgado hacia el movimiento: prueba una idea, ve el resultado y ajusta rápido. La meta es aprender y mantener el impulso. La ingeniería tradicional está sesgada hacia la predictibilidad: asegurar que el trabajo pueda estimarse, revisarse, probarse y mantenerse a lo largo del tiempo.
Esa diferencia aparece pronto: vibe coding trata la primera versión como una sonda; la ingeniería la trata como el inicio de un sistema.
En un flujo vibe, la “especificación” suele ser un prompt más un puñado de ejemplos: “Haz que el checkout se sienta más simple”, “Añade un filtro así”, “Empata el tono de esta página”. Es conversacional y flexible.
La ingeniería suele traducir la intención en requisitos, criterios de aceptación y tickets. Esa estructura facilita la coordinación y verificación, sobre todo cuando varias personas tocan la misma área.
Vibe coding fomenta experimentos locales: scripts rápidos, componentes de una sola vez, ceremonia mínima. La ingeniería tradicional empuja hacia patrones y arquitecturas compartidas para que el sistema mantenga coherencia al crecer.
Ninguno es “más correcto”: sirven a restricciones distintas.
Vibe coding suele detenerse en “se ejecuta y pinta bien”. La ingeniería plantea preguntas extra: ¿Se romperá bajo carga? ¿Es testeable? ¿El manejo de errores es consistente? ¿Están cubiertos los casos límite?
Vibe coding suele optimizar el flujo individual. La ingeniería optimiza equipos: convenciones, normas de revisión, documentación y una definición compartida de hecho para que el progreso no dependa del contexto de una sola persona.
Vibe coding brilla cuando la meta es velocidad, aprendizaje e impulso —no arquitectura perfecta desde el día uno. Si usas la codificación asistida por IA como pareja para prototipado rápido e iteración, estos son los escenarios donde el desarrollo guiado por prompts suele dar más retorno.
Si necesitas una demo, una herramienta interna o una pequeña funcionalidad rápido, vibe coding es difícil de superar. Puedes describir el resultado (“un panel que muestre las inscripciones y errores de ayer”) y dejar que el modelo redacte la primera versión y luego la afines con retroalimentación. Especialmente útil cuando el trabajo es autocontenido y el riesgo de romper sistemas críticos es bajo.
Cuando los requisitos son difusos, la ingeniería tradicional puede gastar mucho tiempo planeando escenarios que nunca ocurren. Vibe coding te deja construir un slice fino y accionable, ponerlo frente a usuarios y aprender qué importa. La “especificación” se convierte en el resultado de ciclos cortos de iteración y retroalimentación.
Una mentalidad de creador aprende a menudo más rápido haciendo que leyendo. Vibe coding puede ayudarte a salir del atasco en frameworks desconocidos: generar código inicial, sugerir estructura de archivos y explicar errores. Sigues aprendiendo conceptos, pero en contexto, con algo tangible en pantalla.
A los interesados no les impactan las descripciones abstractas tanto como “pruébalo”. Vibe coding es genial para llegar a un prototipo clicable: flujos básicos, UI simple, datos de muestra sembrados, para que las conversaciones de producto sean concretas.
Automatizaciones diminutas (scripts de informe, limpiadores de datos, helpers, bots simples de Slack) son ideales. Suelen ser de baja ceremonia, fáciles de probar y entregan valor inmediato: perfectas para que la codificación asistida por IA acelere.
El hilo común: estos casos sacan provecho de la velocidad y el aprendizaje. Cuando el coste de estar un poco desordenado es bajo, vibe coding te da el camino más rápido a algo real.
Vibe coding es fantástico para explorar “¿puede funcionar esto?” La ingeniería tradicional vence cuando la pregunta es: “¿puede esto seguir funcionando —de forma predecible, segura y con personas dependiendo de ello?”
Si la funcionalidad toca pagos, autenticación, permisos o cualquier cosa crítica para la seguridad, la velocidad rara vez es el cuello de botella. Lo difícil es la corrección frente a casos límite, escenarios de ataque y fallos operativos.
Una implementación rápida asistida por IA puede ser valiosa como bosquejo, pero desplegar requiere modelado de amenazas, codificación defensiva y revisión. En estas áreas, “casi correcto” suele ser lo mismo que “incorrecto”.
Sistemas con requisitos estrictos de cumplimiento o auditoría necesitan trazabilidad: quién cambió qué, por qué y evidencia de pruebas. De igual forma, sistemas con objetivos de uptime requieren monitoreo, planes de rollback, planificación de capacidad y playbooks de incidentes.
Esas necesidades te empujan hacia:
Tan pronto varias personas contribuyen, las convenciones compartidas e interfaces estables importan más que el impulso individual. Las prácticas tradicionales—contratos de API, versionado, normas de revisión y patrones consistentes—reducen costes de coordinación y previenen rupturas sorpresa.
Para productos que se esperan conservar años, la mantenibilidad domina la velocidad bruta. Eso implica tests que cubran comportamientos (no solo líneas), módulos legibles, nombres consistentes y un modelo de datos que no te encierre.
Algunos bugs no se resuelven probando variaciones hasta que algo funciona. Sistemas distribuidos, reglas de negocio complejas, cuellos de botella de rendimiento y problemas que “solo ocurren en producción” suelen requerir entendimiento profundo y investigación metódica: disciplina clásica de ingeniería.
Vibe coding parece espontáneo: describes lo que quieres, la IA escribe código y la vas guiando hasta que funciona. Pero lo que realmente marca la diferencia no es “ser bueno con IA”, sino ser bueno acotando: convertir una idea difusa en un problema limitado que el modelo pueda resolver sin adivinar.
Una sesión fuerte de vibe comienza con una declaración de problema pequeña y una definición clara de “hecho”. Por ejemplo: “Convertir un CSV de leads en una lista deduplicada por email, preservando la marca de tiempo más reciente” es solucionable. “Arreglar mi pipeline de leads” invita ambigüedad.
Antes de pedir código, escribe claramente qué consideras éxito, qué estás dispuesto a ignorar y qué no debe romperse.
Prompts útiles se leen como una mini-especificación:
Esto evita que la IA invente suposiciones que no pretendías.
En lugar de “escribe el código”, prueba: “Dame 2–3 enfoques, explica pros/contras y recomienda uno.” Sacarás las opciones pronto (script rápido vs. módulo reusable, validación estricta vs. tolerante) y evitarás reescribirlo todo después.
Solicita tests, datos de ejemplo y modos de fallo. Prompts como “¿Qué entradas romperán esto?” o “Añade tests para casos límite y muestra resultados esperados” suelen atrapar problemas antes de ejecutar nada.
Trata cada prompt como un cambio pequeño con un objetivo único. Cuando algo falla, no reinicies: afina la especificación, añade una restricción y vuelve a correr. Ese ritmo es el “vibe”, pero la habilidad es claridad disciplinada.
Vibe coding va rápido—la meta no es “arquitectura perfecta”, sino prevenir el tipo de desastre que hace que el próximo cambio sea el doble de difícil. Un poco de estructura temprano mantiene el impulso alto porque gastas menos tiempo desenredando sorpresas después.
Comienza con un slice vertical que funcione de extremo a extremo: una acción de usuario que pase por UI (si la hay), lógica y almacenamiento/API, aunque sea muy básico. Eso crea una columna vertebral estable sobre la que iterar. Al añadir funciones, extiendes algo real en lugar de apilar partes a medias.
Guardarraíles ligeros rinden inmediatamente:
No es un proceso pesado: es seguro que te permite seguir experimentando.
Mantén el código fácil de leer y de regenerar: funciones pequeñas, nombres claros y módulos obvios (por ejemplo, api/, services/, ui/). Si puedes describir el propósito de un archivo en una frase, vas bien.
Escribe lo justo para que alguien pueda ejecutarlo sin ti:
Antes de enviar un enlace o abrir un PR, haz una lista rápida: elimina código muerto, renombra variables confusas, añade TODOs donde cortaste esquinas intencionalmente y verifica que el thin slice aún funcione. Esos cinco minutos suelen marcar la diferencia entre “prototipo interesante” y “punto de partida utilizable”.
Vibe coding va rápido, por lo que la calidad debe ser ligera, repetible y fácil de aplicar en medio del flujo. La meta no es convertir un prototipo en burocracia: es atrapar los errores que te cuestan horas después.
Antes de confiar, asegúrate de que el proyecto funciona de forma fiable desde un estado limpio. Eso significa instalación fresca, pasos de setup claros y un comando que funcione.
Si no puedes reproducir tu propio resultado, no tienes un producto: tienes una máquina con suerte.
No busques cobertura total. Añade tests que protejan el núcleo:
Esos tests crean una red de seguridad para posteriores iteraciones asistidas por IA, donde un pequeño refactor puede cambiar comportamiento en silencio.
El código generado puede ser inconsistente. Un formateador y un linter mantienen la legibilidad sin debates de equipo. También atrapan errores comunes (variables sin usar, imports malos) antes de que lleguen al deploy.
Haz preguntas sencillas:
Esto es crucial cuando la IA sugiere “arreglos rápidos” como acceso admin amplio o volcar salida de depuración.
La IA puede reproducir fragmentos reconocibles. Si algo parece copiado (especialmente bloques grandes), reemplázalo o confirma que viene de una fuente permisiva. En caso de duda, manténlo original y documentado.
Vibe coding puede sentirse informal—prompts rápidos, resultados rápidos—pero en el momento en que el código toca usuarios reales, la responsabilidad es tuya. “La IA lo escribió” no cambia quién es responsable de la seguridad, corrección, cumplimiento legal o daño.
Trata prompts, historial de chat y fragmentos pegados como artefactos de producción. Pueden almacenarse, revisarse, exportarse o compartirse accidentalmente.
Cuando un asistente genera código, a menudo no sabes a qué se parece. Esa incertidumbre importa.
Sé explícito sobre fuentes cuando adaptes código (docs, GitHub, Stack Overflow). Evita copiar fragmentos de “origen desconocido” en un producto sin revisarlos. Un hábito simple: añade un comentario con la referencia cuando adaptas algo intencionalmente.
La lógica generada por IA puede codificar suposiciones: nombres, direcciones, monedas, género, idioma, necesidades de discapacidad. Prueba con entradas y usuarios diversos—especialmente en flujos como onboarding, pagos, moderación y elegibilidad.
Vibe coding es excelente para prototipos rápidos, pero los prototipos pueden parecer terminados. Di a los stakeholders qué es real y qué es placeholder: endurecimiento de seguridad, monitoreo, rendimiento y revisiones legales puede que no existan aún. Una línea en el README (“calidad demo”) puede evitar malentendidos caros.
Un prototipo vibe es ideal para probar un concepto, pero los equipos necesitan más que “funciona en mi laptop”. La meta es preservar la velocidad que ganaste haciendo el trabajo legible, testeable y con dueño.
Empaqueta el prototipo como si pasaras un testigo, no una caja misteriosa. Escribe un breve “README para humanos”: qué hace la función, cómo ejecutarla, qué está mockeado, qué está hardcodeado y qué partes son experimentales. Incluye un script de demo rápido (pasos + resultado esperado) para que otros validen en minutos.
Si construiste el prototipo en una plataforma como Koder.ai, aprovecha las funciones prácticas de entrega: exporta el código fuente, captura un snapshot antes de cambios mayores y mantén una ruta de rollback sencilla para que experimentos tempranos no se vuelvan irreversibles.
Tus prompts son historia útil, pero los tickets necesitan claridad. Convierte la intención del prototipo en:
Si aún tienes el hilo de prompts original, pega extractos clave en el ticket como contexto, no como la especificación.
En la puesta en producción temprana, los revisores deben priorizar:
El estilo puede venir después, una vez controlados los riesgos.
“Hecho” normalmente significa: objetivos de fiabilidad, monitoreo/alertas básicos, documentación mínima y un camino claro de on-call/propiedad. Si nadie lo posee, sigue siendo un prototipo.
Refactoriza cuando el diseño central es correcto pero está desordenado. Reescribe cuando la estructura del prototipo bloquea testing, rendimiento o seguridad. Una regla útil: si no puedes explicar la arquitectura en pocas frases, pausa y rediseña antes de apilar más funcionalidades.
Vibe coding encaja con una generación que aprendió haciendo: ver un tutorial corto, probar inmediatamente y compartir resultados rápido. Cuando una idea puede convertirse en una demo funcional en una hora, la distancia entre “tengo un concepto” y “he construido algo” se acorta drásticamente—y eso cambia quién se siente con permiso para construir.
Las herramientas asistidas por IA eliminan mucha fricción temprana: setup de boilerplate, ansiedad por la sintaxis y el problema del “archivo en blanco”. Eso no significa que los problemas duros desaparezcan, pero sí que los principiantes pueden empezar con resultados—una app que corre, una función que funciona—y aprender los detalles en el camino.
Vibe coding encaja con bucles de iteración cerrados: prompt, ejecutar, ajustar, repetir. Obtienes señales inmediatas del producto mismo—¿se siente bien? ¿es útil? ¿confunde?—y esa velocidad hace que el aprendizaje sea más lúdico y menos castigador que semanas de planificación sin ver nada.
Muchos nuevos creadores no buscan un “sistema perfecto” el primer día. Quieren lanzar herramientas pequeñas, compartirlas e iterar según reacciones reales. Vibe coding soporta ese enfoque porque está optimizado para el impulso: puedes probar ideas como experimentos en lugar de comprometerte a una construcción larga.
En vez de traducir intención a instrucciones rígidas desde el inicio, puedes describir lo que quieres en lenguaje natural, refinarlo con la herramienta y guiar hacia el resultado. Para mucha gente, eso se siente más cercano a una sesión de brainstorming que a “programar”.
La pericia se desplaza de memorizar APIs a tomar buenas decisiones: qué construir después, qué simplificar, qué borrar y cuándo la salida es “suficientemente buena” para la meta. En vibe coding, el buen gusto—más la disposición a iterar—se convierte en una ventaja técnica real.
Vibe coding brilla en el descubrimiento: convertir una idea difusa en algo que puedas clicar, probar y reaccionar. La ingeniería tradicional brilla en la durabilidad: hacer eso fiable, entendible y seguro para cambiar. El truco no es elegir uno: es saber cuándo cambiar de modo.
Explorar (vibe-first): bosqueja la función con prompts rápidos, acepta código desordenado y optimiza el aprendizaje. Mantén una nota de “parking lot” para cosas que estás dejando (auth, casos límite, manejo de errores).
Validar (chequeo de realidad): ejecuta la app, prueba entradas tontas y confirma que el flujo central funciona. Si no es claramente mejor que la alternativa, detente—aquí es donde vibe ahorra tiempo.
Endurecer (pase de ingeniería): refactoriza en módulos claros, añade tests alrededor del comportamiento más valioso y haz que los fallos sean obvios (buenos errores, defaults seguros). Escribe supuestos y concesiones para que el futuro tú no adivine.
Mantener (amigable para el equipo): documenta cómo ejecutarlo, cómo desplegarlo y cómo cambiarlo sin romper todo.
Si quieres la velocidad de vibe sin caos, aprende lo básico de debugging, testing e higiene de seguridad (validación de entrada, límites de auth, manejo de secretos). Eso basta para mantener el impulso evitando fallos evitables.
Siguientes pasos: mejora tu flujo de prompting con /blog/how-to-write-better-prompts-for-coding, y si estás evaluando herramientas o planes, consulta /pricing.
Es una forma de construir software centrada en la intención: empiezas con el comportamiento que quieres, generas o escribes una versión rápida y luego iteras en bucles cortos basándote en lo que ves al ejecutar el resultado.
Una buena sesión de vibe coding no consiste en “sin reglas”, sino en “retroalimentación rápida + la estructura justa para mantener el control”.
No. La IA lo hace más rápido, pero el flujo (construir una porción, probar, ajustar) existía mucho antes de los copilotos.
La IA reduce el coste de probar ideas al redactar andamiaje, sugerir implementaciones y ayudar a depurar, pero tú sigues asumiendo las decisiones.
Empieza con un resultado pequeño y comprobable que puedas terminar en una sesión.
Ejemplo: “Una página donde pueda añadir elementos a una lista y que persistan tras refrescar.” Esa porción vertical revela restricciones reales sin comprometer una gran arquitectura.
Escribe una mini-especificación en lenguaje natural:
Úsalo como ancla para los prompts y para juzgar si el resultado es realmente correcto.
Proporciona señales concretas:
Evita reiniciar desde cero; ajusta una restricción a la vez para ver qué cambió y por qué.
Un registro de decisiones evita que la iteración rápida se convierta en volver a tropezar con los mismos problemas.
Manténlo ligero: solo viñetas como:
También facilita la transferencia y la limpieza posterior.
Vibe coding optimiza movimiento y exploración; la ingeniería optimiza la previsibilidad, la coordinación y el mantenimiento a largo plazo.
En la práctica eso significa:
Buenas aplicaciones incluyen:
El hilo común: el coste de ser algo desordenado es bajo y la velocidad de aprendizaje importa.
Aplica disciplina de ingeniería cuando la corrección y la seguridad pesan más que la velocidad:
Una versión vibe puede servir como boceto, pero para desplegar hace falta revisión, tests y modelado de amenazas.
Usa comprobaciones ligeras y repetibles que no maten el impulso:
Si quieres una rutina simple: explorar → validar → endurecer → mantener.
