Desarrollo con IA generativa: Claude Code, agentes y vibe coding con criterio

Vibe coding con criterio, no a ciegas

«Vibe coding» se suele entender como pedir a la IA que escriba código a partir de una descripción vaga y confiar en que funcione. Yo lo entiendo de otra forma: usar Claude Code como un miembro más del equipo, con su contexto, sus instrucciones y sus responsabilidades, mientras el criterio técnico, las decisiones de arquitectura y la revisión siguen en manos de una persona.

Bien hecho, este enfoque acelera mucho el desarrollo. Mal hecho, produce código difícil de mantener. La diferencia está en el método, y ese método es lo que ofrezco.

Con método y sin método

El método: contexto, instrucciones, agentes y revisión

• Gestión de la ventana de contexto. La documentación se fragmenta por dominio (convenciones de API, esquema de datos, infraestructura) para que cada tarea cargue solo el contexto que necesita. Es la diferencia entre un asistente preciso y uno que inventa.
• Instrucciones estructuradas. Cada tarea define qué se espera, qué restricciones hay y cómo se va a verificar el resultado (pruebas, lint, revisión). Menos idas y venidas.
• Skills reutilizables. Los procedimientos que se repiten (revisión, despliegue, documentación) se encapsulan para no reescribir el contexto cada vez.
• Agentes en paralelo. Las tareas independientes se delegan a agentes que trabajan sin interferir con el hilo principal.
• Revisión humana y pruebas. Nada llega a producción sin verificarse. La IA propone; una persona decide.

Lo cuento con más detalle en el artículo Vibe coding con Claude Code en proyectos fullstack reales.

Claude Code en el día a día

Claude Code trabaja directamente sobre el código de tu proyecto desde el terminal. En mi flujo lo uso para:

• Entender un código desconocido: recorrer módulos, explicar cómo se relacionan y localizar dónde tocar.
• Implementar funcionalidades siguiendo las convenciones ya existentes en el proyecto.
• Refactorizar y migrar con cambios mecánicos amplios que después reviso.
• Escribir y ejecutar pruebas para verificar que los cambios funcionan.
• Documentar APIs, decisiones y procedimientos.

La clave es que cada tarea tenga un objetivo claro y una forma de verificarse. Sin eso, la velocidad se convierte en trabajo que hay que rehacer.

Cómo preparo un repositorio para trabajar con IA

1. Documentación por dominio: convenciones de API, esquema de base de datos, infraestructura, en ficheros breves y enfocados.
2. Instrucciones del proyecto: estilo de código, comandos habituales, qué no tocar y cómo se verifica el trabajo.
3. Skills para los procedimientos repetitivos (revisar, desplegar, documentar).
4. Pruebas y lint automáticos que den una respuesta rápida sobre si un cambio es correcto.
5. Reglas sobre datos y secretos: qué ficheros y credenciales nunca deben compartirse con la herramienta.

Errores frecuentes al usar IA para programar

• Pedir demasiado de una vez, en lugar de dividir el trabajo en tareas verificables.
• Darle todo el repositorio como contexto, lo que diluye la precisión.
• No definir cómo comprobar el resultado, y aceptar código que «parece bien».
• Saltarse la revisión porque el código lo ha escrito una máquina.
• Delegar decisiones de arquitectura que requieren conocer el negocio.

Cuándo no conviene usarla

La IA no es útil para todo. Evito depender de ella en decisiones que exigen conocimiento del negocio que no está documentado, en código crítico de seguridad sin revisión experta y en tareas tan pequeñas que explicarlas cuesta más que hacerlas.

Qué puedo hacer por ti

Ejemplos de uso

Escenarios ilustrativos, no clientes concretos.

Límites y buenas prácticas

• La IA no sustituye el criterio técnico: lo amplifica cuando el flujo está bien estructurado.
• Definimos qué código y qué datos se comparten con la herramienta, y con qué configuración, antes de empezar.
• Se mantienen las pruebas y la revisión de código como puertas obligatorias.
• Se documentan las decisiones para que el proyecto sea mantenible sin depender de una herramienta concreta.

Tecnologías

Claude Code, Claude API, ingeniería de prompts, agentes y skills, PHP, Symfony, Vue.js, Python, Node.js, Git y AWS.

Experiencia relacionada

• En JAWOT CORP, como Tech Lead, formé a perfiles del equipo y definí un flujo de trabajo con IA generativa para la plataforma Secretä.
• Uso Claude Code a diario en mi trabajo y en proyectos propios, incluido este mismo portfolio.

Preguntas frecuentes

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