Aprende cómo el vibe coding acelera el trabajo en productos AI-first, herramientas internas y prototipos—manteniendo calidad con guardarraíles, pruebas y revisiones.
“Vibe coding” es una manera práctica de construir software rápidamente combinando la intuición de producto («la vibra») con asistencia de IA. Describes lo que intentas lograr, dejas que un LLM genere un primer borrador de código o interfaz, y luego iteras en bucles cortos: ejecútalo, mira qué falla, ajusta el prompt y sigue avanzando.
El objetivo no es un código perfecto en el primer intento. El objetivo es obtener algo que funcione lo suficientemente rápido para aprender: ¿este flujo se siente bien?, ¿la salida del modelo tiene sentido?, ¿realmente alguien quiere esta función?
El desarrollo tradicional suele enfatizar diseño por adelantado, tickets detallados e implementación cuidadosa antes de que alguien toque el producto. Vibe coding invierte el orden: empiezas con una porción delgada y funcional, y luego refinas. Aun así tomas decisiones de ingeniería: simplemente pospones las que no importan todavía.
Eso no significa abandonar la estructura. Significa aplicar estructura donde te da velocidad: alcance estrecho, demos rápidas y checks de aceptación claros (incluso si son simples).
Las herramientas no-code son geniales cuando tu problema encaja en sus bloques. Vibe coding es distinto porque sigues construyendo software real: APIs, modelos de datos, integraciones, autenticación y todos los casos límite complejos. La IA te ayuda a escribir y editar código más rápido, sin forzarte a las limitaciones de una plataforma.
En la práctica, vibe coding suele comenzar como “prompt-a-código”, pero rápidamente se convierte en “prompt-a-cambio”: pides al modelo que refactorice una función, añada logging, genere una prueba o reformule un esquema.
No es evitar el pensamiento. Aún necesitas un resultado claro, restricciones y una definición de “funciona”. Si no puedes explicar la función en lenguaje claro, un LLM generará algo que luce correcto pero resuelve el problema equivocado.
No es saltarse la validación. Un prototipo rápido que nadie usa sigue siendo un fallo. Vibe coding debe acelerar el descubrimiento de producto, no reemplazarlo.
Vibe coding brilla en productos orientados a IA, herramientas internas y prototipos tempranos—lugares donde el principal riesgo es “¿estamos construyendo lo correcto?”. Es menos adecuado para sistemas críticos para la seguridad, dominios fuertemente regulados o reescrituras a gran escala donde la corrección y la mantenibilidad a largo plazo dominan cada decisión.
Los productos orientados a IA recompensan la velocidad porque gran parte del “producto” es comportamiento, no solo pantallas. En una app típica, a menudo puedes razonar sobre los requisitos por adelantado: entradas, reglas, salidas. Con un LLM en el bucle, la forma más rápida de aprender es ejecutar escenarios reales y observar qué sucede.
Rara vez pruebas una sola cosa a la vez. Un pequeño cambio en el prompt, una nueva llamada a una herramienta o una distinta affordance de UI puede reconfigurar toda la experiencia. Vibe coding se ajusta a esta realidad: bosqueja un flujo, pruébalo de inmediato y luego ajusta según lo que observes.
Por ejemplo, una función de “resumir este ticket” puede depender de:
Porque las salidas son probabilísticas, la corrección no es binaria. Aprendes patrones: cuándo alucina, cuándo se niega, cuándo adivina con exceso de confianza y cómo reaccionan los usuarios. Ejecutar 30 ejemplos reales hoy supera debatir casos límite durante una semana.
Cambiar de modelo, ajustar la temperatura, alcanzar límites de ventana de contexto o añadir una sola llamada a función puede producir resultados sorprendentemente distintos. Al principio, la velocidad de iteración importa más que la arquitectura perfecta—porque todavía estás descubriendo qué debe hacer el producto.
Vibe coding te ayuda a lanzar “prototipos de aprendizaje” rápido: pequeños flujos testables que revelan dónde está el valor (y dónde está el riesgo) antes de invertir en estructura a largo plazo.
Las herramientas internas son donde vibe coding se siente más “natural”: la audiencia es conocida, las consecuencias están contenidas y la velocidad importa más que el acabado. Cuando los usuarios están a unas mesas de distancia, puedes iterar con retroalimentación real en lugar de debatir hipotéticos.
Las solicitudes internas suelen empezar vagas: “¿Podemos automatizar aprobaciones?” o “Necesito un dashboard.” Con vibe coding, exploras el flujo real construyendo versiones diminutas rápido—una pantalla, un informe, un script—y dejas que la gente reaccione a algo concreto.
Un patrón útil es prototipar la ruta que sigue un usuario de extremo a extremo:
En lugar de escribir una especificación larga, traduce la solicitud a una pantalla clicable o a un script funcional el mismo día. Incluso una UI “falsa” respaldada por datos hardcodeados basta para responder preguntas clave: ¿qué campos son obligatorios? ¿quién puede aprobar? ¿qué pasa cuando faltan datos?
Los procesos internos están llenos de excepciones: IDs faltantes, registros duplicados, sobreescrituras de gerentes, comprobaciones de cumplimiento. Un prototipo rápido saca estos casos límite temprano—junto con los datos que no tienes y las aprobaciones que olvidaste que existían.
Una demo de cinco minutos vence a una hora de alineamiento. La gente señala lo que está mal, lo que falta y lo que realmente quiso decir—así pasas menos tiempo interpretando requisitos y más tiempo modelando una herramienta que se use.
Los prototipos tempranos responden a una pregunta: ¿vale la pena construir esto? Vibe coding encaja bien porque optimiza experimentos rápidos y creíbles, no infraestructura pulida.
Empieza con el flujo mínimo que pruebe el valor: entrada → procesamiento → salida. Si la herramienta resume tickets de soporte, no comiences con roles, dashboards y ajustes. Comienza con: pega un ticket → obtiene un resumen → cópialo en la respuesta.
Un buen prototipo se siente real porque el lazo central funciona. Todo lo demás puede permanecer delgado.
Las integraciones son donde los prototipos suelen atascarse. Simúlalas primero:
Una vez validado el valor, cambia mocks por APIs reales uno a uno. Esto mantiene el impulso y evita complejidad prematura.
Lanza actualizaciones frecuentes y pequeñas a una audiencia limitada (5–20 personas es suficiente). Dales una forma simple de responder:
Trata cada release como una hipótesis testeable, no como un hito.
Define checkpoints basados en evidencias. Por ejemplo: “Al menos el 60% de usuarios elige la salida de IA sin editarla mucho” o “Esto ahorra 5 minutos por tarea.” Si no alcanzas la meta, pivota el flujo—o para. El prototipo fue exitoso si evitó que construyeras lo equivocado.
Vibe coding funciona mejor cuando tratas la velocidad como una restricción, no como el objetivo. El objetivo es aprendizaje rápido—con suficiente estructura para que no te pierdas en ajustes infinitos de prompts y funciones a medias.
Antes de abrir un editor, escribe:
Para funciones AI-first, los ejemplos vencen a las abstracciones. En lugar de “resumir tickets”, usa 10 tickets reales y el formato exacto de resumen que aceptarías.
Mantenla a una página. Incluye:
Esta spec será tu ancla cuando el modelo sugiera expansiones “agradables de tener”.
Crea una carpeta ligera en el repo (o drive compartido) con:
Cuando pides a un LLM que genere código, pega ejemplos directamente desde esa carpeta. Reduce la ambigüedad y hace los resultados reproducibles.
Vibe coding genera muchas micro-decisiones: redacción de prompts, elección de herramienta, fraseo de UI, comportamiento de fallback. Captura por qué las elegiste en un log simple (README o /docs/decisions.md). Tú futuro—y los compañeros—podrán distinguir lo intencional de lo accidental.
Si quieres una plantilla para specs y logs de decisiones, mantenla enlazada internamente (p. ej., /blog/vibe-coding-templates) para que el flujo sea consistente entre proyectos.
Si tu equipo hace muchas iteraciones de prompt-a-cambio, una plataforma dedicada reduce fricción: ciclos más cortos, ejecuciones reproducibles y rollbacks seguros.
Por ejemplo, Koder.ai está pensada en torno a un flujo de construcción guiado por chat: describes la función, iteras cambios de UI y backend, y mantienes el progreso sin repetir la misma base cada vez. También soporta exportación de código fuente, despliegue/hosting, dominios personalizados y snapshots con rollback—útil cuando lanzas rápido pero necesitas una red de seguridad.
Las funciones AI-first parecen “mágicas” cuando en realidad son sistemas bien estructurados alrededor de un LLM. Los equipos más rápidos confían en patrones repetibles que mantienen los experimentos entendibles y actualizables.
Empieza dibujando el lazo que debe ejecutar tu función cada vez:
Mensaje del usuario → recuperación (contexto) → llamada(s) a herramienta(s) → respuesta.
Aunque sea un boceto simple, obliga a tomar buenas decisiones: qué datos se necesitan, cuándo llamar a una herramienta (consulta CRM, creación de ticket, cálculo) y dónde almacenar resultados intermedios. También aclara qué partes son “trabajo de prompt” frente a “trabajo de sistemas”.
Los prompts no son copywriting: son lógica. Manténlos versionados, revisados y testeados.
Un enfoque práctico es guardar prompts en tu repo (o store de config) con nombres claros, changelogs y pruebas tipo unitarias: dada entrada X y contexto Y, el modelo debe producir intención Z o llamada de herramienta A. Así vibe coding se mantiene seguro: iteras rápido sin perder rastro de lo que cambió.
Los usuarios reales empujarán casos límite de inmediato. Construye comportamientos explícitos para:
No solo evitas salidas malas: proteges la confianza.
Si no puedes reproducir una conversación con el contexto recuperado exacto, salidas de herramientas y versión del prompt, depurar será adivinanza.
Registra cada paso del lazo (entradas, documentos recuperados, llamadas a herramientas, respuestas) y añade un botón de “re-ejecutar” para tu equipo. Convierte feedback vago en arreglos accionables y mide mejoras con el tiempo.
La velocidad es la razón de ser del vibe coding—pero la calidad es lo que mantiene útil el experimento. El truco es añadir unos guardarraíles ligeros que atrapen fallos previsibles sin convertir el prototipo en una build empresarial completa.
Empieza por lo básico que evita que salidas extrañas lleguen a usuarios:
Estos guardarraíles son baratos y reducen los fallos de prototipo más comunes: roturas silenciosas, espera infinita y formato inconsistente.
En lugar de testing automatizado amplio, crea un golden set: 10–30 prompts fijos que representen uso real (más un par adversariales). Para cada prompt, define propiedades esperadas en vez de texto exacto, como:
Ejecuta el golden set tras cada cambio significativo. Es rápido y atrapa regresiones que los humanos pasan por alto.
Trata prompts, definiciones de herramientas y políticas de seguridad como assets versionados. Usa diffs y reglas simples de revisión (incluso en un PR ligero) para poder responder: qué cambió, por qué y qué podría romperse.
Escribe el momento en que dejarás de “moverte rápido”, por ejemplo: manejo de datos sensibles, soporte a usuarios de pago, volumen alto de uso o fallos repetidos del golden set. Cuando cualquiera de estas condiciones se active, es hora de endurecer, refactorizar o reducir el alcance.
Los prototipos parecen listos hasta que tocan datos reales: APIs terceras inestables, bases lentas, esquemas inconsistentes y permisos. El truco es escalar integraciones en fases sin reescribir la app cada semana.
Empieza con una API mock (JSON estático, fixtures locales o un servidor stub) para validar rápidamente el flujo y el comportamiento de la IA. Una vez que la UX demuestra utilidad, integra la conexión real detrás de la misma interfaz. Solo después de ver tráfico real y casos límite invierte en endurecer: reintentos, rate limiting, observabilidad y backfills.
Esto te permite lanzar aprendizaje temprano mientras mantienes el “impuesto de integración” proporcional a la evidencia.
Los servicios externos cambian y los prototipos tienden a acumular llamadas puntuales por todas partes. En lugar de eso, crea un wrapper por servicio (por ejemplo, PaymentsClient, CRMClient, VectorStoreClient) que exponga un pequeño set estable de métodos que use tu app.
Ese wrapper será tu punto de intercambio para:
Incluso en prototipos, maneja credenciales de forma segura: variables de entorno, gestor de secretos y llaves con mínimo privilegio. Evita commitear tokens, pegarlos en prompts o registrar payloads crudos que contengan datos de clientes.
Las salidas de IA pueden cambiar con prompts, actualizaciones de modelo y nuevas fuentes de contexto. Pone nuevos comportamientos de IA detrás de feature flags para:
Las feature flags convierten cambios riesgosos en experimentos controlados—justo lo que necesita el camino prototipo→producto.
Vibe coding premia el momentum. Refactorizar es útil—pero solo cuando protege el impulso en vez de reemplazarlo por “trabajo de limpieza” que no cambia resultados. Una buena regla: si la estructura actual todavía te permite aprender, entregar y soportar al equipo, déjala.
Evita grandes refactors. Haz mejoras pequeñas y focalizadas cuando algo te esté frenando activamente:
Cuando refactorices, mantén el alcance estrecho: mejora un cuello de botella, lánzalo y sigue.
Al principio está bien que texto de prompts, definiciones de herramientas y wiring de UI vivan cerca. Cuando los patrones se repitan, extrae módulos:
Una señal práctica: cuando copias la misma lógica dos veces, está lista para convertirse en módulo.
Las funciones AI-first fallan de maneras poco obvias. Añade observabilidad básica temprano: tasas de error, tasa de éxito de herramientas, latencia y costo por tarea. Si los costos se disparan o las llamadas a herramientas fallan mucho, eso es motivo de refactor porque afecta usabilidad y presupuesto.
Mantén una lista corta de deuda con un trigger claro para cada ítem (p. ej., “refactorizar router de herramientas cuando añadamos la tercera herramienta” o “reemplazar prompt-in-code cuando dos personas editen prompts semanalmente”). Así la deuda está visible sin secuestrar la hoja de ruta.
Vibe coding es mejor cuando la velocidad importa más que una arquitectura impoluta—especialmente cuando el objetivo es aprender. Si el trabajo es exploratorio, la pulcritud de la interfaz es secundaria y puedes tolerar bordes ásperos, obtendrás retornos crecientes.
Las herramientas internas son ideales porque el contrato con el usuario es flexible y el bucle de retroalimentación es corto. Buenos candidatos incluyen:
Valen la pena incluso si el código no vivirá para siempre:
Evita vibe coding para sistemas donde los errores tienen consecuencias reales o riesgos contractuales:
Antes de empezar, pregúntate:
Si puedes publicar, observar y revertir con seguridad, vibe coding suele ser una victoria.
Vibe coding es rápido, pero la velocidad puede ocultar errores evitables. La buena noticia: la mayoría tienen arreglos simples y repetibles—especialmente para herramientas y prototipos AI-first.
Si diseñas prompts y flujos desde entradas hipotéticas, lanzarás algo que demo bien pero falla en uso real.
Arreglo: recoge 20–50 casos reales antes de optimizar. Sácalos de tickets, hojas de cálculo, notas de llamadas o sesiones de shadowing. Conviértelos en un set de evaluación ligero: entrada, salida esperada, criterio de “suficiente” y notas de casos límite.
Los prompts se multiplican: uno por pantalla, por feature, por dev—hasta que nadie sabe cuál importa.
Arreglo: trata los prompts como activos de producto. Usa nombres claros, plantillas cortas y reglas de revisión.
feature.goal.version (p. ej., summarize.followup.v3)Los modelos a veces se niegan, alucinan, timeout o malinterpretan. Si tu UX asume perfección, los usuarios pierden confianza rápido.
Arreglo: planifica degradación elegante y derivación humana. Ofrece “inténtalo de nuevo”, “usar modo más simple” y “enviar a un compañero”. Guarda contexto suficiente para que el usuario no reescriba todo.
El uso de tokens puede convertirse silenciosamente en tu mayor problema de escalado.
Arreglo: mide temprano. Registra tokens por petición, añade caching para contexto repetido y establece límites (max input size, max tool calls, timeouts). Si el costo sube, lo verás antes que finanzas.
Un mes basta para saber si vibe coding aumenta la velocidad de tu equipo—o solo genera ruido. La meta no es “construir una app”. Es crear un bucle de retroalimentación cerrado donde prompts, código y uso real te enseñen qué construir a continuación.
Elige un flujo frecuente (p. ej., “resumir tickets de soporte”, “redactar seguimiento de ventas”, “etiquetar documentos”). Escribe una definición de éxito en un párrafo: qué mejora, para quién y cómo lo medirás.
Construye el demo mínimo que pruebe el lazo central end-to-end. Evita pulir la UI. Optimiza para aprender: ¿puede el modelo producir algo útil de manera confiable?
Convierte “pareció bien” en evidencia. Añade:
Esta semana evita que la magia del demo se convierta en riesgo accidental de producción.
Integra un sistema real (ticketing, CRM, docs, base) y publícalo a 5–15 usuarios internos. Mantén el alcance estrecho y recoge feedback en un solo lugar (canal Slack dedicado + revisión semanal de 20 minutos).
Concéntrate en dónde los usuarios corrigen la IA, dónde se atasca y qué campos de datos necesita constantemente.
Al final del mes, toma una decisión clara:
Si optas por productionizar, considera si tu tooling soporta iteración rápida y gestión de cambios segura (prompts versionados, deploy/rollback y entornos reproducibles). Plataformas como Koder.ai están diseñadas para esos bucles: construcción guiada por chat para web/servidor/móvil, modo de planificación para acotar antes de generar, y snapshots para rollback rápido cuando un experimento no funciona.
La victoria es una decisión respaldada por uso, no por un prototipo más grande.
Vibe coding es una forma rápida e iterativa de construir software usando IA para generar y revisar código mientras diriges el proceso con un objetivo de producto claro.
Optimiza el aprendizaje rápido (¿esto funciona, lo quiere alguien?) en lugar de conseguir una implementación perfecta en el primer intento.
Un ciclo mínimo se ve así:
Todavía necesitas pensar y tener estructura: restricciones, una definición de “funciona” y validación con usuarios reales.
Vibe coding no es una excusa para evitar la claridad; sin un objetivo claro, el modelo puede generar salidas plausibles que resuelven el problema equivocado.
Las herramientas no-code están limitadas por los bloques del propio plataforma.
Vibe coding sigue produciendo software real—APIs, autenticación, integraciones y modelos de datos—y usa IA para acelerar la escritura y modificación de código, no para reemplazar el control de ingeniería.
Las funciones orientadas a IA son probabilísticas y centradas en comportamiento, por lo que aprendes más rápido ejecutando escenarios reales que debatiendo requisitos.
Pequeños cambios (redacción del prompt, temperatura, elección de modelo, llamadas a herramientas, tamaño del contexto) pueden cambiar resultados significativamente, por lo que la velocidad de iteración es especialmente valiosa.
Las herramientas internas tienen un bucle de retroalimentación corto (los usuarios están cerca), riesgo contenido y metas claras de ahorro de tiempo.
Esto facilita lanzar un flujo áspero pero funcional, mostrarlo en demo y refinarlo con retroalimentación concreta en lugar de especificaciones largas y reuniones.
Concéntrate en el «camino feliz» de extremo a extremo: entrada → procesamiento → salida.
Haz del resto algo delgado y usa mocks para integraciones para validar primero el flujo. Cuando el valor esté probado, reemplaza los mocks por APIs reales de forma incremental.
Empieza con guardarraíles ligeros que eviten fallos comunes:
Añade un pequeño conjunto "golden" de pruebas (10–30 casos reales) y vuélvelo a ejecutar tras cambios significativos de prompt o código.
Ve por fases: mock → real → endurecido.
Envuelve cada servicio externo detrás de un cliente delgado para poder intercambiar implementaciones, normalizar datos y añadir reintentos/caching sin esparcir llamadas puntuales por todo el código.
Evita refactorizaciones grandes a menos que bloqueen el progreso. Refactoriza cuando:
Una regla práctica: si copias la misma lógica dos veces, extrae un módulo (biblioteca de prompts, capa de herramientas o componente UI reutilizable).