Cómo Hacer Vibe Coding Bien
Guía práctica para desarrollar con IA a alta velocidad sin destruir tu sistema.
El vibe coding mal ejecutado produce código rápido que se convierte en deuda técnica lenta. El vibe coding bien ejecutado produce sistemas que escalan, se mantienen y evolucionan. La diferencia no está en la herramienta — está en el proceso.
Esta guía no es sobre cómo escribir mejores prompts. Es sobre cómo estructurar tu proceso de desarrollo con IA para que la velocidad que ganas hoy no se convierta en el problema que pagas mañana.
Principio 1: Captura la intención antes de generar código
El error más común en vibe coding es saltar directamente a pedir código. Antes de generar cualquier cosa, documenta con precisión qué problema estás resolviendo, qué restricciones existen, qué invariantes del sistema no pueden romperse y qué defines como éxito.
Un prompt bien estructurado no empieza con 'genera código para...'. Empieza con 'el contexto del sistema es X, el problema es Y, las restricciones son Z, necesito una solución que...'
Principio 2: Reconstruye el contexto completo antes de cada sesión
Los LLMs no tienen memoria persistente entre sesiones. Si empiezas una nueva conversación sin contexto, el modelo no sabe nada sobre tu arquitectura, tus decisiones previas, tus patrones establecidos o tus restricciones de negocio. El resultado es código que funciona en aislamiento pero rompe el sistema.
- Mantén un documento de contexto del sistema actualizado
- Incluye arquitectura, patrones establecidos y decisiones clave
- Documenta qué módulos son frágiles o tienen dependencias críticas
- Pega este contexto al inicio de cada sesión de vibe coding
Principio 3: Diagnostica antes de parchear
Cuando algo falla, el instinto del vibe coder es pedir a la IA que 'arregle el error'. El problema es que la IA arregla el síntoma, no la causa. Y el parche puede introducir tres problemas nuevos mientras resuelve uno.
Antes de pedir una corrección, exige un diagnóstico. Pregunta: ¿cuál es la causa raíz? ¿Qué otros módulos podrían verse afectados? ¿Hay condiciones que hacen que este error sea intermitente? Solo después del diagnóstico, pide la solución.
Principio 4: Valida hipótesis antes de ejecutar
Cada cambio que propone la IA es una hipótesis: 'si hacemos X, el comportamiento Y mejorará'. Antes de aplicar ese cambio, verifica la hipótesis. ¿Tiene sentido dado el contexto del sistema? ¿Hay supuestos implícitos que podrían ser incorrectos? ¿Qué podría salir mal?
Los LLMs son muy buenos generando código que parece correcto. Son menos buenos razonando sobre los efectos secundarios de ese código en un sistema complejo que no pueden ver completamente.
Principio 5: Mantén trazabilidad de tus decisiones
En el desarrollo tradicional, las decisiones arquitectónicas quedan en commits, pull requests y documentación. En vibe coding, las decisiones quedan... en ningún lado. La conversación con la IA desaparece. El código queda, pero el razonamiento no.
Establece el hábito de documentar cada decisión significativa: qué se cambió, por qué, qué alternativas se consideraron, qué riesgos se aceptaron. Esta documentación es lo que permite que otro desarrollador — o tú mismo en tres meses — entienda el sistema.
Principio 6: Nunca hagas merge sin evidencia
El vibe coding tiende a omitir testing porque 'funciona cuando lo pruebo'. Pero 'funciona en mi máquina con mis datos de prueba' no es evidencia suficiente para código que va a producción. Define un plan de prueba mínimo antes de integrar cualquier cambio generado por IA.
- Prueba el happy path con datos reales representativos
- Prueba los casos límite más probables
- Verifica que los flujos existentes no se rompieron (regresión básica)
- Ejecuta un escaneo de seguridad estático (Snyk, Semgrep) en código nuevo
El flujo de trabajo completo
Un proceso de vibe coding bien estructurado sigue este orden: captura de intención → reconstrucción de contexto → diagnóstico (si es corrección) → generación de código → validación de hipótesis → plan de prueba → integración. Cada paso tiene un propósito específico en la cadena de gobierno.
Este es exactamente el flujo que ARES implementa como sistema de gobierno. No como una lista de buenas intenciones, sino como una cadena estructurada que se ejecuta antes, durante y después de cada modificación al sistema.
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