Este ebook propone programar con IA sin perder control del diseño. Enseña a definir reglas, estado y transiciones antes del código, para construir apps claras y estables en HTML y JavaScript con ayuda de modelos generativos, evitando errores típicos del desarrollo asistido.
Autor: Claudio Peña
Marco mental y errores frecuentes con IA
La obra arranca explicando por qué programar no es solo escribir código, sino decidir comportamientos y límites que luego se traducen a una implementación. Cuando una IA completa huecos con patrones promedio, aparecen fallas previsibles: coherencia local pero incoherencia global, suposiciones implícitas sobre datos y formatos, arrastre de moldes conocidos que no encajan con el contexto y acumulación silenciosa de contradicciones a medida que el proyecto crece.
Se insiste en que la IA no decide, completa; por eso todo lo no dicho se convierte en regla de hecho. El texto desmonta la ilusión del “prompt perfecto” y muestra que copiar pedidos ajenos rara vez funciona si el problema no está pensado.
Aporta ejemplos claros: validaciones incompletas, cálculos de descuentos que asumen rangos sin declararlos o clases de usuario innecesarias. El patrón más común es el “buen comienzo y mal final”: la primera versión luce prolija, pero cada iteración agrega excepciones y dependencias cruzadas hasta volver el sistema difícil de modificar.
El rol humano es indelegable: definir qué datos son válidos, qué escenarios deben contemplarse, cómo separar estado, lógica y presentación, y cuándo detenerse para rediseñar.
En el ebook se muestran imágenes y recuadros didácticos que refuerzan estos conceptos, como el diagrama de generación secuencial de código en la página 18 y las capturas de resultados “que se ven bien” pero nacen frágiles en las páginas 19, 29 y 38.
Programar es definir un comportamiento: establecer qué debe hacer un sistema frente a determinadas situaciones, qué reglas debe respetar y qué resultados se consideran válidos. El código es solo la forma técnica que adopta esa definición para que una computadora pueda ejecutarla.
Método Vibe Coding paso a paso
El método propone trabajar con lenguaje natural estructurado para expresar decisiones de diseño antes de pedir código. Se pide primero la estructura y el comportamiento, después la implementación.
Las mini-apps en HTML y JavaScript se construyen con reglas fijas: un estado como fuente de verdad, renderizado centralizado, modos de uso explícitos, edición clara, persistencia donde corresponda y diagnóstico para verificar.
La clave es delegar tareas, no criterios: la IA traduce reglas a funciones y componentes, pero las decisiones sobre validaciones, alcance, transiciones y contratos entre partes quedan del lado humano.
El ebook enseña a detectar y reformular prompts peligrosos como “app simple para gestionar usuarios”, “login seguro y moderno” o “hazlo profesional con buenas prácticas”, reemplazando adjetivos por reglas verificables de negocio, seguridad y arquitectura.
Para SEO y práctica concreta, el texto destaca términos y hábitos útiles: separación de responsabilidades, estado derivado, consistencia, manejo de errores explícito, HTML semántico, JavaScript claro sin sobre-ingeniería y verificación contra casos reales.
Las figuras ilustran cómo un pedido vago empuja a CRUD genéricos y a capas de complejidad visual que no resuelven el problema de fondo.
El primer rol del humano es decidir. Decidir implica defi nir reglas antes de que exista el código. Significa tablecer qué datos son válidos, qué comportamientos están permitidos, qué casos deben contemplarse y cuáles pueden descartarse. También implica priorizar: no todo es igual de importante en un sistema. Algunas decisiones son centrales y deben permanecer estables; otras pueden cambiar con el tiempo. Si esas prioridades no se definen, el modelo no puede respetarlas.
Del ejemplo al proyecto completo
Tras el marco teórico, el ebook avanza hacia apps informativas, luego a interfaces con datos dinámicos y, por último, a un proyecto final: un gestor de gastos construido desde cero.
Se define primero el problema, se modela el estado, se implementa agregar y listar, se suma la edición sin romper reglas previas, se calcula el estado derivado para filtros y totales, se incorpora persistencia local y se agrega un modo diagnóstico para observar el estado y chequear coherencia.
El proceso muestra cómo pedir a la IA partes pequeñas, fijar contratos entre módulos y revisar cada iteración contra la fuente de verdad.
También revisa herramientas como ChatGPT, Gemini y otras opciones de codificación asistida, subrayando que la elección importa menos que el método de trabajo y la claridad del diseño.
Con actividades, tests y ejercicios, el lector adquiere un marco mental práctico para crear aplicaciones pequeñas o medianas que se puedan extender sin deuda oculta.
La obra funciona como guía de productividad técnica: enseña a pensar la arquitectura antes del prompt, a usar la IA como socia de traducción y a construir sistemas de frontend simples y robustos que favorezcan el mantenimiento, las pruebas y el posicionamiento en búsquedas sobre desarrollo con IA y Vibe Coding.
Antes de entrar en el primer apartado, conviene retener una idea sencilla: si una app simple se vuelve confusa, una app compleja será inmanejable. Por eso, todo lo que se haga en este capítulo apunta a construir hábitos que escalen bien. Pedir estructura antes que código, separar responsabilidades, resistir el embellecimiento innecesario y limpiar lo que no aporta no son técnicas avanzadas; son fundamentos. Y este es el lugar correcto para incorporarlos.
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