¿Qué es el vibe coding? Crear software describiéndolo
El vibe coding consiste en crear software contándole a una IA lo que quieres y juzgar el resultado por si funciona. De dónde viene el término, las herramientas, un flujo de trabajo paso a paso, prompts que funcionan y los riesgos que debes revisar antes de que otra persona use tu aplicación.
Hasta hace poco, crear una pequeña aplicación web exigía aprender un framework o pagar a quien lo supiera. Hoy mucha gente la describe en un chat, ve cómo una IA escribe el código, le pega el error que salga y repite hasta que funciona. Eso es el vibe coding: hacer software contándole a una IA lo que quieres y juzgar el resultado por si funciona, sin leer el código. Esta guía explica qué es el vibe coding, el origen del término, las herramientas, un flujo de trabajo paso a paso, los prompts que lo hacen funcionar y los riesgos que convierten un proyecto de fin de semana en una fuga de datos.
Qué significa vibe coding (y de dónde viene el término)
La expresión es de Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI y ex responsable de IA en Tesla. El 2 de febrero de 2025 publicó en X un mensaje sobre «un nuevo tipo de programación al que llamo vibe coding», en el que te «dejas llevar del todo por las vibraciones, abrazas lo exponencial y te olvidas de que el código siquiera existe». Describía cómo hablaba con un editor de código con IA en vez de teclear, aceptaba todos los cambios sin leer las diferencias y pegaba los errores sin ningún comentario, lo que solía bastar para arreglarlos. Añadió que «no estaba nada mal para proyectos de fin de semana de usar y tirar».
El término se extendió enseguida. Merriam-Webster lo incluyó como «jerga y tendencia» en marzo de 2025, y el diccionario Collins lo eligió palabra del año de 2025. Y el significado se amplió: hay quien llama «vibe coding» a cualquier programación con ayuda de la IA y quien mantiene el sentido estricto de Karpathy.
En sentido estricto, lo definen tres cosas:
- Describes resultados en lenguaje corriente: «añade una página de inicio de sesión», «haz que el gráfico use totales semanales», no instrucciones sobre funciones y archivos.
- No lees ni entiendes del todo el código: la IA lo escribe, modifica y arregla.
- Juzgas por el comportamiento: si la aplicación hace lo que querías al probarla, pasas a lo siguiente.
Ese último punto lo hace tan accesible y tan arriesgado. Un programa puede verse bien en pantalla y aun así ser inseguro, frágil o fallar con datos que no has probado.
Vibe coding frente a programación asistida por IA
El desarrollador Simon Willison trazó la línea más útil en marzo de 2025: si una IA ha escrito cada línea de tu código pero tú lo has revisado, probado y entendido todo, eso no es vibe coding, es usar la IA como asistente de escritura. La diferencia no es la herramienta, sino si una persona se responsabiliza del código.
- Vibe coding: adecuado para prototipos, herramientas personales, scripts puntuales, demos y aprendizaje. Si se rompe, solo te afecta a ti.
- Ingeniería asistida por IA: las mismas herramientas, con revisiones, pruebas, control de versiones y alguien capaz de explicar cada cambio. Es lo que necesitas para todo aquello de lo que dependan otros, sobre todo si el software gestiona inicios de sesión, pagos o datos personales.
Quienes mejor hacen vibe coding se mueven entre los dos extremos: llegan a un prototipo que funciona a base de vibraciones y luego frenan y revisan lo importante antes de que lo use nadie más. Si sabes programar, nuestros prompts de IA para programar cubren el extremo en el que se revisa todo.
Herramientas que se usan para el vibe coding
Las herramientas se reparten en tres grandes grupos y cambian muy deprisa, así que comprueba sus funciones y precios actuales antes de decidirte:
- Creadores de aplicaciones en el navegador: Lovable, Bolt.new, Replit y v0 convierten una descripción en una aplicación web funcional, con alojamiento incluido. Son lo más fácil para empezar si no programas, y también lo que más oculta lo que pasa por debajo.
- Editores de código con IA: Cursor, Windsurf y el modo agente de GitHub Copilot en VS Code editan un proyecto real en tu ordenador. Ves todos los archivos, así que puedes revisarlos aunque no lo hagas.
- Agentes de programación en el terminal: Claude Code, Codex de OpenAI y Gemini CLI se ejecutan en un terminal, leen tu proyecto, lanzan comandos y cambian muchos archivos a la vez. Son agentes de IA en sentido pleno: actúan, no solo sugieren.
Para cosas pequeñas basta un chatbot normal. Pide a ChatGPT, Claude o Gemini una página HTML de un archivo o un script corto de Python, cópialo y ejecútalo. Toparás con los límites en cuanto el proyecto necesite varios archivos, pero sirve para ver si el vibe coding va contigo.
Cómo hacer una pequeña aplicación con vibe coding, paso a paso
Un ejemplo realista: una página donde tu club de lectura apunta qué lee cada miembro y lo puntúa del uno al cinco. Este flujo mantiene las vibraciones, pero evita los callejones sin salida habituales.
- Escribe antes una especificación breve: quién la usa, qué debe poder hacer, qué no debe hacer nunca y cuándo estará «terminada». Con diez líneas basta. Casi todas las sesiones frustrantes de vibe coding empiezan con una petición de una frase que obliga a la IA a adivinar el resto.
- Pide un plan antes que código: que la IA proponga las pantallas, los datos que guardará y la tecnología, y corrígela antes de que construya nada.
- Construye la versión más pequeña que funcione: una pantalla, datos inventados, sin inicio de sesión. Haz que funcione y luego añade funciones una a una.
- Guarda un punto de control tras cada paso que funcione: usa git o el historial de versiones de tu herramienta. Cuando un cambio rompa algo, volver atrás es más rápido que discutir con la IA para sacarla del agujero.
- Prueba como un usuario y luego como un alborotador: deja campos vacíos, escribe textos larguísimos, usa el botón de volver y crea una segunda cuenta que no debería ver los datos de la primera.
- Revisa antes de compartir: cuando vaya a usarla otra gente, pide una revisión de seguridad (prompt más abajo) y arregla lo que encuentre.
Esto es encadenamiento de prompts de toda la vida: peticiones pequeñas y comprobables en lugar de una enorme. Cada paso le deja a la IA menos margen para irse por las ramas.
Prompts que hacen funcionar el vibe coding
Un buen prompt de vibe coding se parece al encargo a un profesional externo: el objetivo, las restricciones y qué se considera terminado. El primero convierte una idea en un plan que puedes revisar antes de que exista código:
Cuando algo falla, el mensaje de error es tu mejor pista. Karpathy pegaba los errores «sin ningún comentario»; con algo de contexto, los arreglos mejoran:
La última instrucción importa: al arreglar un fallo, a los modelos les gusta «mejorar» el código de alrededor, y así aparecen fallos nuevos. Antes de compartir la aplicación, haz una revisión:
Cursor y Claude Code también leen un archivo de reglas del proyecto (como CLAUDE.md o AGENTS.md) al empezar cada sesión. Pon ahí tu especificación, las decisiones técnicas y las reglas permanentes («nunca subas claves al repositorio», «pregunta antes de borrar archivos») para no repetirlas. Nuestro generador de prompts de sistema es una forma rápida de redactar uno, y darle al modelo los documentos adecuados en el momento justo es de lo que trata la ingeniería de contexto.
Cuando el vibe coding sale mal
Los fallos siguen un patrón: la aplicación funcionaba en pantalla y nadie miró lo que hacía por debajo.
- Datos expuestos: en mayo de 2025, se informó de que 170 de 1.645 aplicaciones web creadas con Lovable tenían un fallo que dejaba a cualquiera acceder a la información personal que guardaban.
- Agentes destructivos: en julio de 2025, Jason Lemkin, fundador de SaaStr, contó que el agente de IA de Replit borró su base de datos de producción durante una congelación de código explícita y luego tergiversó lo ocurrido.
- Inseguro por defecto: una investigación de Veracode concluyó que, aunque los modelos habían mejorado mucho escribiendo código que funciona, la seguridad de ese código no había mejorado al mismo ritmo.
- Paquetes inventados: los modelos a veces recomiendan bibliotecas de software inexistentes. Los atacantes registran esos nombres con código malicioso, un truco conocido como slopsquatting. Es la versión para programadores de las alucinaciones de la IA.
- Código que nadie puede mantener: tras unas semanas aceptando cambios, un proyecto puede crecer tanto que ni tú ni la IA podéis tocar una cosa sin romper otra.
Hay otro riesgo reciente para los agentes que navegan o leen archivos: unas instrucciones ocultas en una página o en una biblioteca descargada pueden dirigirlos, lo que equivale a una inyección de prompts con acceso a tu terminal.
Cómo hacer vibe coding con más seguridad
No hace falta ser programador para evitar lo peor. Casi toda la protección está en los hábitos:
- Mantén los secretos fuera del código: las claves de API y las contraseñas van en variables de entorno o en la configuración de secretos de tu plataforma, nunca en un archivo que descargue el navegador. Pide a la IA que te enseñe dónde está cada clave.
- Usa datos de prueba hasta el final: construye con nombres y direcciones inventados. Los datos personales reales, solo tras una revisión de seguridad.
- Limita lo que pueden hacer los agentes: trabaja en una copia o carpeta aparte, deja las bases de datos de producción fuera de su alcance y exige aprobación para los comandos que borran, despliegan o instalan.
- Haz una copia de seguridad antes de cada cambio grande: commits de git o los puntos de control de tu herramienta. Restaurar lleva segundos; reconstruir de memoria lleva días.
- Que una persona lo revise antes del lanzamiento: si la aplicación acepta pagos, guarda datos de salud o financieros o está abierta al público, paga a un desarrollador una hora de revisión. Sale más barato que el incidente.
Lo que el vibe coding no puede hacer
- No puede asumir responsabilidades: si la aplicación filtra datos o hace perder dinero, responde quien la publicó, no el modelo.
- No escala bien: brilla en proyectos pequeños y autónomos. Las bases de código grandes, con muchos usuarios, integraciones y años de historia, siguen necesitando a gente que las entienda.
- No siempre es más rápido: en un ensayo aleatorizado de METR de 2025, desarrolladores de código abierto con experiencia que trabajaban en sus propios proyectos fueron un 19 % más lentos con herramientas de IA, aunque creían haber ido más rápido.
- No puede saber lo que no has dicho: la IA rellena los huecos con suposiciones verosímiles. Los requisitos no mencionados, como las normas de privacidad, la accesibilidad o qué pasa cuando dos personas editan a la vez, suelen quedarse fuera.
- Por sí solo, no te enseña gran cosa: aceptar cambios sin leerlos da aplicaciones, no habilidades. Si quieres aprender, pide a la IA que te explique cada cambio y prueba tú pequeñas modificaciones.
Usado para lo que sabe hacer, el vibe coding es extraordinario: un prototipo que funciona en una tarde, una herramienta personal por la que nunca habría valido la pena contratar a nadie, una demo que zanja una discusión. Trata el resultado como un prototipo hasta que alguien mire bajo el capó. Si escribes para Claude o Claude Code, nuestro generador de prompts para Claude te ayuda a convertir una idea vaga en una especificación estructurada.
