Por qué el Vibe Coding prospera en la imperfección y el cambio
Vibe coding funciona cuando lanzas imperfectamente, usas hacks temporales con responsabilidad y sigues iterando. Hábitos prácticos, guardarraíles y ejemplos para moverse rápido.
Qué significa "vibe coding" (y qué no)
“Vibe coding” es una forma de construir software en la que te apoyas en el impulso: empieza con una idea básica, escribe lo más sencillo que funcione y deja que el feedback real guíe lo que construyes después. Se trata menos de seguir un plan perfecto y más de mantener el proyecto en movimiento el tiempo suficiente para descubrir qué importa de verdad.
Qué es
Vibe coding es una mentalidad práctica:
Empezar pequeño, lanzar algo que puedas probar.
Aprender de lo que falla, confunde a los usuarios o lleva demasiado tiempo.
Ajustar rápido, incluso si eso implica cambiar de dirección.
Al principio, la velocidad importa porque la incertidumbre es alta. Aún no sabes qué características son valiosas, qué casos límite son reales o si la idea merece una versión “final”. Iterar rápido te da claridad.
Qué no es
Vibe coding no es “como sea, está bien”. No es una excusa para ignorar lo básico como la seguridad de los datos, la protección o la confianza del usuario. Tampoco significa que nunca vayas a refactorizar: solo que pospones el pulido hasta que lo hayas ganado.
Rápido vs. descuidado
"Rápido" significa hacer compensaciones deliberadas para reducir el tiempo hasta el aprendizaje:
Simplificas requisitos.
Recortas funciones opcionales.
Aceptas un hack temporal con un plan claro para revisarlo.
"Descuidado" significa saltarte el pensamiento por completo:
No hay notas sobre qué es temporal.
No hay comprobaciones mínimas.
No hay forma de reproducir problemas.
La meta real: aprender
El objetivo del vibe coding no es la perfección: es la comprensión. Cada pequeña entrega es una pregunta que le haces al mundo real: ¿alguien quiere esto? ¿qué parte confunde? ¿qué debería automatizarse a continuación? Construyes conocimiento tanto como software.
La imperfección es una característica del trabajo real
Los planes perfectos son raros porque los proyectos reales no son estáticos. Los requisitos cambian después de una llamada con un cliente, un compañero encuentra un enfoque mejor o ves el producto en uso por primera vez. Vibe coding funciona porque trata ese desorden como algo normal, no como una falta de disciplina.
Por qué la perfección te frena
El miedo a equivocarse a menudo crea un retraso oculto: esperas para empezar hasta sentirte cierto. Pero la certeza suele llegar solo después de haber construido algo y ver cómo se comporta.
Cuando apuntas a “sin aristas”, tiendes a:
posponer el lanzamiento hasta haber predicho cada caso
evitar decisiones que generarían feedback (porque podría ser negativo)
sobreconstruir salvaguardas para problemas que quizás nunca ocurran
El resultado no es mayor calidad: es aprendizaje más lento.
Los bugs y las aristas son señales
Las imperfecciones son información. Una pantalla confusa te dice dónde se atascan las personas. Una función frágil revela los límites reales de tu sistema. Un ticket de soporte “raro” muestra lo que los usuarios intentan realmente, no lo que imaginaste.
Vistos así, los bugs no son solo defectos para ocultar. Son un mapa de qué importa después.
“Suficientemente bueno por ahora” es una decisión válida
Enviar código imperfecto no significa enviar código descuidado. Significa ajustar el esfuerzo a la incertidumbre.
"Suficientemente bueno por ahora" es la decisión correcta cuando:
la funcionalidad aún se está moldeando con feedback
el coste de equivocarse es bajo y reversible
necesitas datos de uso reales para elegir la dirección correcta
Si puedes revertir, limitar el alcance del daño y aprender rápido, la imperfección se vuelve una herramienta. No estás bajando estándares: los estás secuenciando: primero demuestras valor, luego endureces lo que se queda.
Hacks temporales: lo bueno, lo malo y lo útil
Los hacks temporales son parte normal del vibe coding: intentas aprender qué es el trabajo de verdad antes de comprometerte con una arquitectura “adecuada”. El truco es saber qué atajos son saludables y cuáles se convierten silenciosamente en problemas permanentes.
Lo bueno: hacks que te compran aprendizaje
Hacks comunes para “hacer que funcione” incluyen:
Valores hardcodeados (claves API en un archivo local, IDs fijos, una cuenta de usuario única)
Pasos manuales (ejecutar un comando, copiar/pegar un CSV, lanzar un deploy a mano)
Scripts simples (Python/Bash puntuales para renombrar archivos o rellenar datos)
Integraciones delgadas (“solo llama al endpoint”, sin reintentos ni monitorización aún)
Estos pueden ser prototipos válidos porque responden preguntas de alto valor rápido: ¿alguien quiere esto? ¿qué entradas importan? ¿dónde están los verdaderos casos límite? Un hack es útil cuando reduce la incertidumbre y mantiene el alcance bajo control.
Lo malo: hacks que se vuelven dependencias invisibles
Los hacks se vuelven dañinos cuando dejan de sentirse temporales.
El patrón peligroso es “funciona, así que nadie lo toca”. Con el tiempo, los compañeros (o el futuro tú) empiezan a depender de suposiciones ocultas:
Un valor hardcodeado se convierte en “el único valor” que el sistema puede manejar
Un paso manual se vuelve el único punto de fallo en un despliegue
Un script rápido se convierte en el único registro de cómo se transforman los datos
Así es como los atajos temporales se transforman en dependencias invisibles: comportamiento crítico que no está documentado, testeado ni tiene un dueño.
“Temporal” es una promesa que hay que gestionar
Llamar algo temporal no es una etiqueta: es un compromiso.
Haz la promesa concreta:
Escribe por qué es un hack y qué significa “hecho correctamente”
Pon una fecha de caducidad o un desencadenante (“quitar después del primer cliente de pago”, “reemplazar antes del lanzamiento público”)
Regístralo en tu backlog, no solo en tu cabeza
Un hack bien gestionado es honesto, con límite de tiempo y fácil de reemplazar. Un hack sin gestionar es solo deuda técnica con mejores vibras.
El cambio continuo vence a la predicción perfecta
Intentar "acertar" desde el principio se siente responsable—hasta que llega la realidad. Vibe coding se apoya en una verdad más simple: no puedes predecir qué valorarán los usuarios hasta que puedan usar algo.
Los lanzamientos rápidos crean feedback real
Un lanzamiento rápido convierte opiniones en evidencia. En lugar de debatir características en reuniones, lanzas una porción pequeña y observas: dónde hacen clic, qué ignoran, qué piden y qué les confunde.
Ese feedback es difícil de falsificar. También es el único tipo que cambia prioridades de forma fiable. Un plan es una suposición; una función lanzada es un experimento.
El código temprano está pensado para ser remodelado
La primera versión no es una base sólida: es una sonda. El código inicial suele:
Reemplazarse porque aprendiste un enfoque mejor
Simplificarse porque la función no era tan importante como pensabas
Ampliarse porque los usuarios encontraron una necesidad real que no anticipaste
Esto no es fracaso. Es el coste esperado de aprender rápido.
El bucle de feedback: construir → lanzar → aprender → ajustar
El poder viene del bucle, no del primer intento:
Construir la versión más pequeña útil
Lanzar a usuarios reales (aunque sea tosca)
Aprender del comportamiento y de los pedidos de soporte
Ajustar alcance, diseño e implementación
Cuando el bucle es corto, el cambio es barato. Cuando es largo, el cambio da miedo—y los equipos se aferran a predicciones.
Ejemplo sencillo: los requisitos cambian tras la primera demo
Imagina que demuestras una función de “Búsquedas guardadas”. Construiste una UI para nombrar y almacenar filtros, esperando que los usuarios gestionaran una biblioteca de vistas guardadas.
Tras la demo, pasan tres cosas:
Los usuarios no nombran búsquedas: solo quieren “re-ejecutar” el último filtro con un toque.
El dolor real es compartir búsquedas con compañeros.
Soporte reporta confusión sobre qué se guarda (filtros vs. resultados).
Si hubieras planificado todo perfectamente, aún estarías equivocado. Si lanzaste rápido, ahora tienes dirección clara: prioriza “Filtros recientes” y “Enlaces compartibles”, y simplifica el modelo de almacenamiento. El código que escribiste no se desperdició: fue un peldaño que reveló qué construir después.
La meta no es predecir el cambio. Es diseñar tu flujo de trabajo para que el cambio sea normal, seguro y productivo.
Cómo hacer que la imperfección sea segura
El trabajo imperfecto se vuelve peligroso cuando nadie puede decir qué es “temporal” y qué es “el sistema ahora”. La meta no es evitar atajos: es hacerlos visibles, reversibles y acotados.
Haz explícito el atajo
El movimiento de seguridad más simple es nombrar lo que haces mientras lo haces. Usa etiquetas como “hack”, “prototipo” o “v1” en commits o tickets para que el futuro tú (o un compañero) no trate un parche rápido como diseño a largo plazo.
Si trabajas solo, esto sigue importando. Dentro de un mes no recordarás qué partes eran intencionales y cuáles fueron “por ahora”.
Crea el “recibo” inmediatamente
Los atajos están bien; los atajos olvidados son caros. Añade una tarea de seguimiento en el momento en que introduces el atajo—mientras el contexto está fresco y aún sabes cómo sería la versión “correcta”.
Una tarea de seguimiento útil es específica y verificable:
Reemplazar límite hardcodeado por configuración + validación
Añadir manejo de errores para tiempo de espera y estrategia de reintentos
Eliminar flag temporal y migrar datos almacenados
Escribe las suposiciones antes de que te peguen
La mayoría de los hacks dependen de suposiciones ocultas: pequeño tamaño de datos, poco tráfico, un solo usuario, entradas amistosas. Anota las suposiciones que haces (tamaño de datos, patrones de uso) en la descripción del ticket, un doc corto o incluso un comentario cerca del workaround.
Esto no es burocracia: es un disparador para cuándo debe cambiar el código. Cuando una suposición deja de ser cierta (p. ej., “solo 100 registros”), ya habrás documentado por qué el atajo puede fallar.
Mantén una lista ligera de “problemas conocidos”
Mantén una lista pequeña y visible de riesgos y aristas para que cualquiera pueda responder rápido:
¿Qué podría romperse con el crecimiento?
¿Qué está intencionalmente incompleto?
¿Qué necesita atención antes de considerarlo “v1”?
El trabajo imperfecto se mantiene seguro cuando está etiquetado, rastreado y rodeado de límites claros. Así avanzas rápido sin construir una máquina misteriosa.
Guardarraíles: dónde no debes improvisar
Vibe coding funciona porque te mueves rápido y aprendes rápido. Pero algunas áreas no perdonan “lo arreglaremos después”. El truco es mantener la velocidad creativa mientras pones unos rieles duros alrededor de las partes que pueden causar daño irreversible.
Elige tus “no negociables”
Escoge 1–2 categorías donde no improvisarás:
Seguridad (auth, control de accesos, secretos, límites de tasa)
Privacidad (manejo de PII, consentimiento, retención)
No necesitas cumplimiento empresarial, necesitas líneas claras: si tocas un no negociable, reduces la velocidad, lo revisas y lo documentas.
Prueba los puntos dolorosos, no todo
Añade tests básicos donde fallar haría más daño. Normalmente eso significa:
Inicio de sesión/registro y comprobaciones de permisos
Cualquier código que escriba registros relacionados con dinero
Migraciones de datos o ediciones masivas
Las “puertas de una vía” (borrados, emails, cambios de estado irreversibles)
Un puñado de tests enfocados puede prevenir la clase de bugs que destruyen la confianza.
Lanza con seguridad: flags, etapas y rollbacks
Usa feature flags o despliegues por fases cuando sea posible, especialmente para cambios en facturación, modelos de datos o flujos centrales. Incluso un toggle “solo interno” te da tiempo para observar comportamiento real antes de que todos dependan de ello.
Define un plan de rollback para cambios riesgosos. Concretamente: sabe qué versión revertir, qué datos podrían verse afectados y cómo verificar la recuperación. Si el rollback es imposible, trata el cambio como de mayor riesgo y añade revisión extra.
Si quieres una checklist ligera a mano, enlaza a tu propia /release-notes o /runbook y mantenla actualizada según aprendes.
Deuda técnica sin la culpa
La deuda técnica no es una confesión de que “hiciste mal”. Es el coste extra que aceptas cuando eliges velocidad o simplicidad ahora, sabiendo que ordenarás más tarde. En vibe coding, ese intercambio puede ser inteligente—especialmente cuando aún estás aprendiendo qué debería ser el producto.
La deuda es una herramienta, no un defecto de personalidad
A veces tomas deuda a propósito: valores hardcodeados, copiar/pegar rápido, saltarte tests, usar un modelo de datos temporal. La clave es ser honesto sobre qué es temporal y por qué. La deuda se vuelve problema solo cuando empieza a dictar tu ritmo.
Señales de que crece demasiado rápido
Atento a estos síntomas prácticos:
Cambios pequeños se sienten extraños de hacer porque temes romper algo
Los bugs se repiten en las mismas áreas (el código “tiene fugas”)
Las correcciones provocan nuevas roturas en otros sitios
Evitas tocar ciertos archivos, rutas o pantallas
Cuando aparecen, tu deuda está cobrando intereses.
Regístrala con una lista pequeña
No crees un plan de reescritura masiva. Mantén una “Lista de Deuda” corta (5–15 ítems) fácil de escanear. Cada ítem debe incluir:
Qué duele (p. ej., “La validación del checkout está duplicada en 3 lugares”)
El impacto (velocidad, fiabilidad, dolor del cliente)
Un pequeño siguiente paso (no “reescribir pagos”, sino “centralizar función de validación”)
Esto convierte la culpa vaga en trabajo manejable.
Establece un ritmo para pagarla
Elige una regla por defecto y cúmplela. Una común es 20% de cada ciclo (o un día a la semana) para pagar deuda: limpiezas, tests alrededor de áreas riesgosas, eliminar código muerto, simplificar flujos confusos. Si las fechas se comprimen, reduce el alcance—pero mantiene el ritmo. El mantenimiento consistente vence las ocasionales “quemas de deuda” que nunca ocurren.
Flujo práctico: lanzar pequeño, luego expandir
Vibe coding funciona cuando tratas tu primera versión como un movimiento, no como un monumento. La meta es entregar algo ya útil y dejar que el uso real te diga qué construir después.
1) Define la versión útil más pequeña (tu MVP real)
No empieces con “todas las funciones que querremos”. Empieza con una tarea concreta que tu código deba hacer de extremo a extremo.
Una buena definición de MVP suele incluir:
Una acción de usuario principal (p. ej., “crear y guardar una nota”)
Una métrica de éxito (“se guarda de forma fiable y se carga lo bastante rápido”)
Una restricción (“aún no hay cuentas”)
Si el MVP no cabe en una frase, probablemente es v2.
2) Limita el tiempo de los experimentos para que sigan siendo experimentos
La exploración es valiosa hasta que se convierte silenciosamente en una desviación de semanas. Ponle un reloj: horas o días, no semanas.
Ejemplos:
“Prueba dos enfoques durante 3 horas, elige uno al final del día.”
“Prototipa la UI en una tarde, valídala con un amigo.”
Limitar tiempos fuerza decisiones. También facilita desechar un callejón sin salida sin sentir que perdiste un mes.
3) Elige soluciones simples que puedas reemplazar después
Al principio, prefiere la versión más fácil de entender y de eliminar. Una implementación básica que puedas intercambiar gana a una ingeniosa que te deja atascado.
Pregúntate: “Si esto falla, ¿puedo explicarlo y arreglarlo en 10 minutos?” Si no, puede ser demasiado sofisticado para esta etapa.
4) Haz explícitos los recortes de alcance
Escribe qué no vas a construir todavía—literalmente.
Los elementos “no aún” pueden incluir: permisos, onboarding, analítica, pulido móvil, manejo perfecto de errores. Los recortes de alcance reducen el estrés, previenen complejidad accidental y hacen que la siguiente expansión sea una elección deliberada en lugar de una obligación creciente.
Dónde las plataformas pueden ayudar (sin cambiar la mentalidad)
Si usas una plataforma de vibe-coding como Koder.ai, puede apretar el bucle construir → lanzar → aprender: puedes pasar de un prompt de chat a una web funcional (React) o backend (Go + PostgreSQL) rápidamente y luego iterar según llegue feedback. La clave es usar la velocidad para testear hipótesis, no para saltarte los guardarraíles—mantén tus no negociables (seguridad, privacidad, pagos) explícitos incluso cuando la herramienta facilita el prototipado.
Convertir un hack en un v1 mantenible
Un hack se convierte en v1 cuando dejas de tratarlo como un experimento personal y comienzas a tratarlo como algo de lo que dependerán otras personas. No necesitas una reescritura. Necesitas unas mejoras deliberadas que hagan el comportamiento actual comprensible, diagnosticable y soportable.
Checklist “Hecho por ahora”
Antes de decir que es v1, pasa una checklist ligera que force claridad sin ralentizarte:
¿Puede alguien más ejecutarlo? Un comando o un conjunto corto de pasos.
¿Están escritas las suposiciones? Entradas, entornos, credenciales y “funciona solo si…”
¿Qué pasa cuando falla? Los errores deben ser visibles y accionables.
¿Hay rollback o interruptor? Incluso uno manual es mejor que nada.
¿Está congelado el alcance para esta versión? Nuevas ideas van a una lista, no al release.
Documenta las aristas (a propósito)
Un v1 mantenible no pretende ser perfecto. Dice la verdad.
Crea una nota corta de “Limitaciones conocidas” que responda:
¿Qué se rompe? Casos límite, límites de escalado, rarezas de navegador/dispositivo.
¿Qué falta? Funciones que los usuarios esperarán luego.
¿Qué es manual? Pasos que aún debe hacer una persona (aprobaciones, arreglos de datos, tareas programadas).
Guárdalo cerca del código o en un doc interno simple y enlázalo desde tu README. Esto convierte el conocimiento tribal en algo que tu yo futuro pueda usar.
Añade observabilidad básica temprano
No necesitas un programa de monitorización. Necesitas señales.
Empieza con:
Logs estructurados para acciones clave (quién/qué/cuándo), más detalles de errores.
Seguimiento de errores para que los cuelgues no dependan de que alguien lo diga.
Unos contadores: registros, ejecuciones exitosas, ejecuciones fallidas, latencia si aplica.
La meta es simple: cuando alguien reporta “no funcionó”, puedes encontrar la razón en minutos, no en horas.
Haz un camino de soporte simple
Si los usuarios no pueden reportar problemas, se irán en silencio.
Elige un canal y hazlo obvio:
Un formulario corto de feedback
Un alias de email dedicado
Un enlace “Reportar un problema” que abra una plantilla de issue
Luego decide quién triagea, con qué rapidez respondes y qué significa “lo arreglaremos después”. Ahí es cuando un hack deja de ser frágil y empieza a ser producto.
Refactorizar sobre la marcha (sin reescrituras eternas)
Refactorizar es cómo el vibe coding se mantiene rápido sin convertirse en un montón de atajos frágiles. El truco es tratarlo como una serie de pequeñas mejoras con propósito—no como un evento dramático de “empezar de cero”.
Refactoriza después de aprender, no antes
El código temprano es sobre todo una pregunta que le haces al producto: ¿Se usará este flujo? ¿Qué casos límite importan? Refactoriza después de haber aprendido qué es real. Si limpias demasiado pronto, pules suposiciones que no sobrevivirán al contacto con usuarios.
Una buena señal de que es hora: lanzaste una versión fina, la usan y tocas la misma área repetidamente.
Reemplaza el hack más riesgoso primero
No todos los hacks son iguales. Algunos son feos pero seguros; otros son bombas de tiempo silenciosas.
Prioriza lo que sea alto impacto y más probable de fallar:
Cualquier cosa que pueda perder datos, cobrar mal o exponer información privada
Un workaround que se rompe cuando alguien añade una nueva opción o tipo de cliente
Un paso manual que una sola persona “recuerda hacer”
Eliminar el hack más riesgoso primero te compra seguridad y aire.
Evita reescrituras guiadas por el gusto
Las reescrituras son tentadoras porque se sienten limpias. Pero “no me gusta este código” no es un resultado de negocio. Apunta la refactorización a resultados: menos bugs, cambios más rápidos, propiedad clara, testing más sencillo, incorporación más fácil.
Si no puedes nombrar el resultado, probablemente refactorizas por estilo.
Usa rebanadas finas para mejorar sin romper todo
En lugar de arrancar un sistema entero, mejora un camino estrecho de extremo a extremo.
Ejemplo: mantiene el flujo antiguo funcionando, pero refactoriza solo la ruta “crear factura”: añade validación, aisla una dependencia, escribe un par de tests—luego pasa a la siguiente rebanada. Con el tiempo, la ruta mejorada se vuelve la predeterminada y el código antiguo desaparece naturalmente.
Cuándo frenar y limpiar
Vibe coding recompensa el movimiento, pero el impulso no es lo mismo que progreso. A veces lo más rápido para entregar es pausar, reducir riesgo y hacer que los próximos cambios sean más baratos.
Señales de alarma que significan “pausar y reparar”
Si ves alguna de estas, ya no estás intercambiando pulido por velocidad—estás cambiando fiabilidad por suerte:
Caídas repetidas o incidentes recurrentes “mismo bug, nuevo día”
Problemas de seguridad (claves expuestas, auth descuidada, permisos sin revisar)
Deploys bloqueados porque el código es demasiado frágil para cambiar con confianza
Regresiones de rendimiento que impactan clientes y se repiten
Una pila creciente de pasos manuales que solo conoce una persona
“Parar y arreglar” vs “seguir avanzando”
Una regla útil: para y arregla cuando el desorden actual hace impredecible el siguiente cambio.
Momentos para parar y arreglar:
Un bug puede causar pérdida de datos, problemas de privacidad o facturación incorrecta
No puedes probar un cambio sin “intentar en prod y ver”
Un ajuste rápido requiere tocar cinco archivos no relacionados y siempre rompe algo
Momentos para seguir avanzando:
El problema es cosmético o afecta una herramienta interna con un workaround claro
Tienes un hack temporal aislado y fácil de eliminar después
El riesgo está entendido, documentado y con límite de tiempo
Cómo comunicar el intercambio
Sé explícito sobre coste, riesgo y beneficio. En lugar de “deberíamos refactorizar”, di:
Qué pasa ahora (p. ej., “los deploys fallan dos veces por semana porque las migraciones son inconsistentes”)
El impacto (tiempo perdido, daño al usuario, riesgo para ingresos)
La limpieza mínima que cambia la tendencia (1–3 tareas concretas)
Qué estás posponiendo al hacerlo (y por qué vale la pena)
Termina con un resumen de mentalidad simple: aprender rápido, reparar a menudo—lanza el experimento y luego paga la incertidumbre antes de que se compound.
Por qué el Vibe Coding prospera en la imperfección y el cambio | Koder.ai
