22 Sep Qué es el vibe coding: cómo funciona, ejemplos y herramientas
El vibe coding es una forma de crear software dando instrucciones en lenguaje natural a una inteligencia artificial para que genere, modifique y pruebe el código. En lugar de escribir manualmente cada función, describes qué quieres conseguir, pruebas el resultado y continúas iterando hasta que la aplicación hace lo que necesitas.
El término se popularizó en 2025 a partir de Andrej Karpathy y describe una forma de programar mucho más orientada a la intención que a la implementación. La persona decide qué debe hacer el producto; la IA se ocupa de una parte creciente del cómo.
Eso ha permitido que desarrolladores, diseñadores, emprendedores y perfiles no técnicos creen prototipos y pequeñas aplicaciones con una velocidad que hace pocos años era difícil imaginar. Pero también ha creado un problema nuevo: es muy fácil generar software que parece funcionar sin saber si es seguro, mantenible o correcto.
En esta guía te explico qué es el vibe coding, cómo funciona, qué herramientas se utilizan, cómo escribir mejores prompts, dónde encaja el agentic coding y cómo evitar que un prototipo rápido se convierta en una aplicación imposible de mantener.
Describes el resultado que quieres, una IA genera y modifica el código, pruebas lo que ha hecho y sigues dando instrucciones hasta llegar a una versión útil.
Qué es el vibe coding
Vibe coding es un enfoque de desarrollo de software en el que una persona utiliza modelos y agentes de IA para generar código a partir de instrucciones en lenguaje natural.
En un flujo tradicional, el desarrollador decide la arquitectura, escribe funciones, conecta dependencias, corrige errores y prueba el resultado. En vibe coding, muchas de esas tareas pasan a la IA. El humano se concentra más en:
- definir el objetivo;
- explicar el comportamiento esperado;
- dar contexto;
- probar el resultado;
- detectar errores;
- pedir cambios;
- decidir cuándo una versión es suficientemente buena.
El cambio parece pequeño, pero altera profundamente el proceso. Ya no siempre necesitas formular una solución en términos de código. Puedes describir una necesidad de producto:
Quiero una aplicación para registrar gastos de un autónomo. Debe permitir añadir importe, proveedor, categoría y fecha, mostrar el total mensual y exportar los datos a CSV.
Una herramienta de vibe coding puede convertir esa descripción en una primera aplicación, crear archivos, instalar dependencias e incluso ejecutar el proyecto para comprobar si funciona.
De dónde viene el término vibe coding
El término fue popularizado por Andrej Karpathy en febrero de 2025 para describir una forma muy libre de programar con modelos de IA: pedir cambios en lenguaje natural, aceptar gran parte del código generado y centrarse principalmente en el resultado.
La idea se hizo popular porque puso nombre a un comportamiento que estaba apareciendo con rapidez. Herramientas de programación con IA habían dejado de limitarse al autocompletado y empezaban a ser capaces de leer proyectos completos, crear archivos, ejecutar comandos y corregir errores.
Desde entonces, “vibe coding” se utiliza de forma bastante amplia. A veces describe un prototipo creado casi enteramente mediante prompts y otras veces se usa como sinónimo de cualquier programación con IA. Conviene no confundirlos.
Vibe coding, AI-assisted coding, agentic coding y agentic engineering
En 2026 ya resulta útil distinguir varios niveles de trabajo con IA. No son categorías rígidas, sino un continuo de mayor autonomía y mayor disciplina.
| Enfoque | Qué hace la IA | Control humano | Uso típico |
|---|---|---|---|
| AI-assisted coding | Autocompleta, explica o genera fragmentos | Muy alto | Desarrollo tradicional acelerado |
| Vibe coding | Genera gran parte de la implementación desde prompts | Variable | Prototipos y exploración rápida |
| Agentic coding | Planifica tareas, modifica archivos, ejecuta comandos y pruebas | Alto, pero más orientado a supervisión | Desarrollo real con agentes |
| Agentic engineering | Trabaja dentro de procesos, límites, tests y controles definidos | Alto y estructurado | Software de producción |
La diferencia importante no es cuánta IA utilizas, sino cuánto rigor aplicas al resultado. Un desarrollador puede trabajar con un agente que escriba el 80 % del código y seguir manteniendo un proceso profesional si revisa cambios, ejecuta tests, controla permisos y entiende la arquitectura.
IBM describe actualmente el vibe coding como el extremo más informal de ese espectro y el agentic coding como una forma más disciplinada de utilizar agentes de programación. Esa distinción me parece útil porque evita llamar “vibe coding” a cualquier desarrollo moderno con IA.
Cómo funciona el vibe coding paso a paso
1. Define el problema antes de definir la tecnología
Uno de los mayores errores es empezar el prompt diciendo qué framework, base de datos o librería debe utilizarse sin haber definido todavía el producto.
Primero explica:
- quién utilizará la aplicación;
- qué problema resuelve;
- qué acciones debe poder realizar;
- qué información necesita;
- qué resultado esperas.
2. Pide un plan antes de generar el proyecto
Para una calculadora sencilla quizá no sea necesario. Para una aplicación con varias pantallas, sí.
Antes de escribir código, propón la estructura de pantallas, los datos que necesitamos almacenar y el flujo principal del usuario. No implementes nada todavía.
Esto permite detectar una mala decisión antes de que la IA cree veinte archivos alrededor de ella.
3. Construye primero el flujo principal
Empieza por la función que justifica la existencia del producto. Si estás creando una app de gastos, primero debe poder registrar y mostrar gastos. Los perfiles, notificaciones, exportaciones y paneles avanzados pueden esperar.
4. Trabaja en iteraciones pequeñas
Los agentes suelen rendir mejor cuando cada tarea tiene un objetivo verificable. “Mejora toda la aplicación” es ambiguo. “Añade validación al formulario y muestra un mensaje debajo del campo si el importe no es válido” es mucho más fácil de comprobar.
5. Ejecuta y prueba después de cada cambio importante
El vibe coding invita a avanzar muy rápido. Eso hace todavía más importante no acumular diez modificaciones sin comprobar las anteriores.
6. Pide explicación cuando el proyecto empieza a crecer
Un buen hábito es pedir periódicamente a la IA que resuma:
- cómo está organizada la aplicación;
- dónde se guardan los datos;
- qué dependencias se utilizan;
- qué partes son críticas;
- qué deuda técnica existe.
Ese resumen te ayuda a recuperar una visión global antes de continuar.
Un ejemplo completo de vibe coding
Imagina que quieres crear una pequeña aplicación para preparar presupuestos de diseño web.
Fase 1: definición
Quiero una aplicación web para calcular presupuestos de diseño web. El usuario debe elegir tipo de web, número de páginas, ecommerce sí/no, idiomas y mantenimiento. La aplicación debe calcular un rango estimado y mostrar un resumen claro. De momento no quiero usuarios ni pagos.
Fase 2: planificación
Pides a la IA que enumere las pantallas, campos y reglas de cálculo. Revisas si realmente representan tu forma de presupuestar.
Fase 3: MVP
La IA crea formulario, lógica de cálculo y pantalla de resultado. Lo pruebas con cinco casos reales.
Fase 4: corrección
Cuando selecciono ecommerce y dos idiomas el presupuesto no suma correctamente el coste de traducción. Revisa únicamente la lógica de cálculo y añade un test que cubra ese caso antes de modificar la interfaz.
Fase 5: mejora visual
Solo cuando la lógica funciona pides cambios de diseño, responsive y accesibilidad.
Fase 6: preparación para producción
Antes de publicarlo revisas dependencias, errores, seguridad, analítica y políticas de privacidad. El prototipo deja de ser simplemente “una app que funciona” y pasa a convertirse en un pequeño producto.
Herramientas actuales para vibe coding
Las herramientas se pueden dividir en dos grupos: las que trabajan sobre un repositorio y las que intentan llevarte desde una idea hasta una aplicación completa.
| Herramienta | Tipo | La usaría para | Nivel de control |
|---|---|---|---|
| Cursor | Editor con agentes de IA | Proyectos existentes y desarrollo con control del repositorio | Alto |
| Claude Code | Agente de programación | Analizar repositorios, implementar tareas y trabajar desde terminal | Alto |
| Replit Agent | Plataforma de creación de apps | Prototipos completos con despliegue integrado | Medio |
| Lovable | Generador de aplicaciones web | Interfaces y MVP construidos principalmente con prompts | Medio |
| ChatGPT | Asistente y agente general | Planificar, revisar, generar código y resolver tareas de desarrollo | Variable |
Un editor como Cursor o un agente como Claude Code tiene más sentido cuando ya existe un repositorio y quieres mantener control sobre Git, archivos y arquitectura. Lovable o Replit pueden resultar más cómodos cuando partes de una idea y quieres obtener rápidamente una aplicación funcional.
Cómo dar contexto a un agente de programación
Los modelos generan mejores resultados cuando conocen las reglas del proyecto. El contexto puede ser más importante que el propio prompt.
Antes de pedir cambios complejos, conviene que la herramienta conozca:
- estructura del repositorio;
- framework y versiones;
- convenciones de código;
- componentes reutilizables;
- modelo de datos;
- tests existentes;
- restricciones de seguridad;
- qué archivos no debe modificar.
En proyectos continuados, muchas herramientas permiten guardar instrucciones del repositorio. Es mejor definir esas reglas una vez que repetirlas de forma improvisada en cada prompt.
Cómo escribir prompts que produzcan mejor código
Un buen prompt de programación debería parecerse más a una pequeña especificación que a una frase suelta.
| Elemento | Qué explicar |
|---|---|
| Contexto | Qué producto o parte del proyecto estás modificando |
| Objetivo | Qué comportamiento debe conseguir |
| Restricciones | Qué debe conservar y qué no debe tocar |
| Casos límite | Qué situaciones especiales debe manejar |
| Validación | Cómo comprobar que la tarea está terminada |
Por ejemplo:
Añade recuperación de contraseña al login existente. Mantén el diseño actual. El enlace debe enviar un email con token de un solo uso y caducidad de 30 minutos. No cambies el sistema de autenticación actual. Añade tests para token válido, token caducado y email inexistente. Antes de modificar archivos, explícame qué partes del proyecto vas a tocar.
Prompts para diagnosticar errores
Cuando algo falla, pegar el error y pedir “arréglalo” puede funcionar, pero no siempre es la mejor estrategia.
Un proceso más útil es:
- describe qué esperabas;
- describe qué ocurrió;
- incluye el error exacto;
- explica qué cambió justo antes;
- pide que identifique la causa antes de editar;
- solicita la corrección mínima necesaria;
- añade una prueba que evite la regresión.
Eso reduce uno de los problemas clásicos del vibe coding: resolver cada error con otro parche hasta que nadie entiende el sistema.
Git es todavía más importante cuando programa una IA
Cuando un agente puede modificar muchos archivos en segundos, el control de versiones deja de ser opcional.
Yo aplicaría estas reglas:
- haz commits pequeños;
- revisa el diff antes de aceptar una tarea grande;
- no mezcles varias funcionalidades independientes en el mismo cambio;
- crea ramas para experimentos importantes;
- vuelve atrás en lugar de intentar arreglar indefinidamente una mala iteración.
Si la IA genera una modificación que empeora la arquitectura, tener un punto limpio al que regresar es mucho más eficiente que pedirle que “deshaga mentalmente” diez prompts anteriores.
Testing: la diferencia entre parece funcionar y funciona
El vibe coding favorece mucho la prueba visual: haces clic, ves una pantalla y parece que todo está bien. Pero muchas aplicaciones fallan en casos que no se ven a primera vista.
Los tests permiten convertir requisitos en condiciones comprobables. No necesitas empezar con una cobertura enorme. Empieza por la lógica importante:
- cálculos;
- validación;
- permisos;
- procesos de pago;
- transformación de datos;
- flujos que ya se han roto alguna vez.
Una petición especialmente útil para un agente es: “antes de corregir este bug, crea un test que falle por el problema actual; después corrige el código hasta que pase”.
Seguridad: el punto donde no conviene dejarse llevar por las vibes
Los agentes actuales pueden ejecutar comandos, leer archivos y utilizar herramientas externas. Esa capacidad los hace mucho más útiles, pero también aumenta el impacto de una mala instrucción o de una acción inesperada.
En entornos profesionales conviene aplicar un principio sencillo: el agente debería tener solo los permisos que necesita para realizar su tarea.
OpenAI, por ejemplo, describe controles como sandboxing, límites de acceso a red, aprobaciones para acciones sensibles y registros de actividad al desplegar agentes de programación. Anthropic también destaca que la autonomía introduce riesgos como acciones no previstas o ataques de prompt injection.
Para un proyecto propio, traduciría eso a medidas muy concretas:
- no trabajar directamente sobre producción;
- no exponer claves y secretos en prompts;
- usar variables de entorno;
- limitar permisos de bases de datos y servicios;
- requerir confirmación antes de borrar o migrar datos;
- revisar código relacionado con autenticación y pagos;
- mantener logs cuando el agente pueda ejecutar acciones importantes.
La deuda técnica puede crecer muy rápido
Una IA puede añadir una función en segundos, pero también puede resolver el mismo problema de tres formas diferentes en tres momentos distintos.
Las señales de deuda técnica en un proyecto generado mediante prompts suelen ser:
- funciones duplicadas;
- componentes casi idénticos;
- dependencias añadidas para tareas triviales;
- nombres inconsistentes;
- archivos que nadie sabe si siguen siendo necesarios;
- reglas de negocio repartidas por distintas capas;
- errores que reaparecen después de cada cambio.
Cuando aparecen varias de estas señales, no sigas añadiendo funciones. Pide una revisión de arquitectura, elimina duplicación y estabiliza primero la base.
Cómo evitar que la IA reescriba demasiado
Los agentes tienden a aprovechar la libertad que les das. Si dices “mejora esta página”, pueden cambiar componentes que ya funcionaban.
Utiliza restricciones explícitas:
Modifica únicamente el componente del formulario. No cambies rutas, autenticación, estilos globales ni esquema de base de datos. Si consideras necesario tocar otro archivo, explícame primero por qué.
Ese tipo de instrucciones reduce el radio de impacto y facilita revisar el diff.
Cuánto cuesta hacer vibe coding
El coste no es solo la suscripción a una herramienta. Hay cuatro costes distintos:
- modelo o plataforma: suscripciones, créditos o consumo;
- infraestructura: hosting, bases de datos, APIs y servicios externos;
- revisión: tiempo humano dedicado a comprobar lo generado;
- mantenimiento: corregir y evolucionar el producto cuando el prototipo empieza a utilizarse de verdad.
Para una herramienta interna pequeña, el ahorro puede ser enorme. Para una aplicación compleja, generar código más rápido no elimina el coste de operarla correctamente.
Qué proyectos encajan especialmente bien con vibe coding
Validar una idea antes de invertir en desarrollo completo.
Dashboards, formularios y utilidades para un equipo.
Primeras versiones con una función muy concreta.
Scripts para tareas repetitivas y transformación de datos.
Dónde utilizaría mucha más cautela
Hay proyectos donde la velocidad inicial importa menos que la capacidad de demostrar que el sistema funciona correctamente.
| Proyecto | Riesgo principal |
|---|---|
| Sistemas financieros | Errores económicos y cumplimiento |
| Aplicaciones sanitarias | Datos sensibles y decisiones críticas |
| Autenticación e identidad | Acceso no autorizado |
| Migraciones irreversibles | Pérdida de datos |
| Infraestructura de producción | Interrupción del servicio |
Eso no significa que no puedas usar IA. Significa que necesitas un proceso de ingeniería mucho más riguroso alrededor de ella.
¿Necesitas saber programar?
Para crear una primera aplicación, cada vez menos. Para saber si esa aplicación está preparada para producción, el conocimiento técnico sigue aportando muchísimo valor.
Un usuario sin experiencia puede detectar que un botón no funciona. Le resultará mucho más difícil identificar:
- una consulta vulnerable;
- un problema de concurrencia;
- un secreto expuesto;
- una mala política de permisos;
- una arquitectura que no escalará;
- una dependencia abandonada.
La IA reduce la barrera para crear. No elimina automáticamente la barrera para operar software con responsabilidad.
Qué habilidades se vuelven más importantes
Cuando escribir sintaxis ocupa menos tiempo, otras habilidades ganan peso:
- definir problemas: saber exactamente qué se intenta resolver;
- producto: distinguir una función útil de una función innecesaria;
- arquitectura: saber cómo deberían relacionarse las partes;
- debugging: encontrar la causa y no solo el síntoma;
- testing: traducir requisitos a pruebas verificables;
- seguridad: detectar dónde un error tiene consecuencias graves;
- revisión: evaluar cambios generados por otra entidad.
Un estudio de Anthropic sobre cientos de miles de sesiones de Claude Code publicado en 2026 encontró precisamente una relación persistente entre experiencia y buenos resultados: los usuarios con mayor conocimiento del dominio pueden delegar más trabajo por instrucción y siguen obteniendo mejores resultados.
Vibe coding para diseñadores y perfiles no técnicos
Uno de los efectos más interesantes es que personas que antes se detenían en Figma, una hoja de cálculo o un documento pueden llegar a una versión funcional.
Un diseñador puede transformar un flujo en una interfaz real. Un consultor puede construir una calculadora específica. Un especialista SEO puede preparar una herramienta interna para analizar datos. Un ecommerce puede crear un pequeño panel para operaciones.
Eso reduce la distancia entre idea y prototipo, pero también hace importante reconocer el momento en el que conviene incorporar a alguien con más experiencia técnica.
Vibe coding para desarrolladores
Para un desarrollador experimentado, el mayor valor no está necesariamente en “programar sin mirar el código”. Está en delegar unidades de trabajo completas.
Un flujo profesional puede ser:
- definir requisitos;
- pedir al agente que explore el repositorio;
- solicitar un plan;
- revisar el plan;
- autorizar la implementación;
- revisar diff;
- ejecutar tests;
- hacer revisión de seguridad si procede;
- integrar el cambio.
Eso se parece menos al vibe coding original y más a la ingeniería agéntica que empieza a consolidarse como forma profesional de trabajar con agentes.
Errores frecuentes al empezar
Pedir demasiado en un solo prompt
Cuantas más decisiones tenga que tomar la IA a la vez, más difícil será saber cuál produjo el problema.
No guardar puntos de retorno
Sin Git puedes acabar intentando reparar una mala iteración durante horas.
Dejar que instale cualquier dependencia
Una nueva librería puede resolver una tarea en segundos y crear una dependencia que tendrás que mantener durante años.
No escribir tests
La aplicación puede parecer correcta hasta que un cambio rompe silenciosamente una función anterior.
Dar permisos excesivos
Un agente no necesita acceso total a producción para modificar un componente de frontend.
Confundir velocidad con calidad
Producir diez funcionalidades en una tarde no significa que tengas un producto preparado para usuarios.
Seguir acumulando prompts sobre una base rota
Cuando los arreglos empiezan a generar nuevos errores, detente y revisa la arquitectura.
Preguntas frecuentes sobre vibe coding
¿Qué significa vibe coding?
Es una forma de desarrollar software utilizando lenguaje natural y herramientas de IA que generan y modifican el código. El usuario describe lo que quiere conseguir y trabaja iterando sobre el resultado.
¿Quién creó el término vibe coding?
Andrej Karpathy popularizó el término en febrero de 2025 para describir una forma muy libre de programar delegando gran parte de la implementación en modelos de IA.
¿Vibe coding es lo mismo que usar ChatGPT para programar?
No necesariamente. Pedir ayuda con una función es programación asistida por IA. El vibe coding implica delegar una parte mucho mayor de la implementación y trabajar principalmente mediante instrucciones y pruebas.
¿Qué diferencia hay entre vibe coding y agentic coding?
El vibe coding suele priorizar velocidad y experimentación. El agentic coding utiliza agentes con un proceso más estructurado, tareas definidas, revisión, tests y restricciones.
¿Qué herramientas sirven para vibe coding?
Cursor, Claude Code, Replit Agent, Lovable y ChatGPT son ejemplos de herramientas que pueden participar en distintos flujos de desarrollo con IA.
¿Se puede hacer vibe coding sin saber programar?
Sí para muchos prototipos y herramientas sencillas. El conocimiento técnico se vuelve más importante cuando aparecen autenticación, pagos, datos sensibles, rendimiento, integraciones o mantenimiento a largo plazo.
¿Es seguro el vibe coding?
Depende de los permisos, el proyecto y el nivel de revisión. Para producción conviene trabajar en entornos controlados, limitar acceso a secretos y sistemas, revisar cambios sensibles y utilizar tests y controles de seguridad.
¿Qué puedo crear con vibe coding?
Prototipos, aplicaciones web, herramientas internas, dashboards, calculadoras, automatizaciones, scripts y primeras versiones de productos digitales.
¿Vibe coding sustituirá a los programadores?
La IA automatiza una parte creciente de la implementación, pero sigue haciendo falta definir producto, revisar arquitectura, validar seguridad, mantener sistemas y asumir responsabilidad sobre el software que llega a producción.
Lo realmente útil del vibe coding
El mayor cambio no es que una IA pueda escribir código. Eso ya ocurre desde hace tiempo. Lo importante es que cada vez podemos trabajar a un nivel más cercano a la intención: describir una función, una experiencia o un problema y dejar que un agente transforme esa intención en una primera implementación.
Para prototipos, herramientas internas y experimentos, eso puede reducir muchísimo el tiempo entre una idea y algo que funciona. Para software serio, el mismo enfoque necesita evolucionar: prompts más precisos, control de versiones, pruebas, revisión, límites de permisos y una arquitectura que alguien entienda.
El vibe coding es excelente para construir más rápido. Lo que no hace es transferir la responsabilidad del producto a la IA. Cuando una aplicación llega a usuarios reales, alguien sigue teniendo que saber qué hace, cómo falla y qué puede ocurrir cuando algo sale mal.
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