Aprende cómo los prompts, la iteración rápida y el refactor pueden sustituir documentos de diseño pesados en un flujo de vibe coding—sin perder claridad, alineación ni calidad.
“El vibe coding” es una forma de construir software donde empiezas con la intención y ejemplos, y dejas que la implementación evolucione mediante ciclos rápidos de prompting, ejecución y ajustes. En lugar de escribir un gran plan al inicio, sacas algo funcionando pronto, aprendes de lo que ves y orientas el código hacia el resultado deseado.
Un flujo de trabajo de vibe coding se parece a esto:
La parte del “vibe” no es adivinanza: es retroalimentación rápida. Estás usando la ejecución y la iteración para sustituir largos periodos de especulación.
La IA desplaza el esfuerzo de escribir documentación exhaustiva a dar dirección clara y ejecutable:
Esta aproximación encaja mejor en iteración de producto, herramientas internas, funcionalidades en etapas tempranas y refactors donde la vía más rápida es construir y aprender.
No es adecuada cuando necesitas aprobaciones formales, cumplimiento estricto, compromisos a largo plazo entre equipos o decisiones arquitectónicas irreversibles. En esos casos, aún quieres un registro por escrito de la decisión—solo más pequeño, ajustado y explícito.
Aprenderás a tratar los prompts como especificaciones ligeras, usar la iteración como tu herramienta de planificación y apoyarte en el refactor y las pruebas para mantener la claridad—sin recurrir por defecto a documentos de diseño pesados.
Los documentos de diseño tradicionales están pensados para crear claridad antes de cambiar el código. En desarrollos rápidos, a menudo producen lo contrario: un artefacto lento y frágil que no puede acompañar el aprendizaje.
Los documentos de diseño tienden a quedar obsoletos con rapidez. En el momento en que comienza la implementación, el equipo descubre casos límite, rarezas de librerías, restricciones de rendimiento y realidades de integración que no eran obvias el primer día. A menos que alguien edite continuamente el doc (raro), se convierte en un registro histórico en lugar de una guía.
También son lentos de escribir y lentos de leer. Cuando la velocidad importa, los equipos optimizan por enviar: el doc pasa a ser “agradable de tener”, se hojea y luego se ignora en silencio. El esfuerzo sigue existiendo—solo que sin retorno.
Un gran doc al inicio puede crear una falsa sensación de progreso: sientes que has “terminado el diseño” antes de haber afrontado las partes difíciles.
Pero las restricciones reales suelen descubrirse probando:
Si el doc retrasa esos experimentos, retrasa el momento en que el equipo aprende qué es factible.
Los desarrollos rápidos están moldeados por objetivos móviles: el feedback llega a diario, las prioridades cambian y la mejor solución varía una vez que ves un prototipo. Los docs tradicionales asumen que puedes predecir el futuro con suficiente detalle para comprometerte temprano. Ese desajuste genera desperdicio—o reescritura de documentos o forzar trabajo sobre un plan obsoleto.
El objetivo no es papeleo; es comprensión compartida: qué estamos construyendo, por qué importa, qué significa “hecho” y qué riesgos estamos vigilando. Lo demás es solo una herramienta—y en desarrollos rápidos, los docs pesados suelen ser la herramienta equivocada.
Un documento de diseño tradicional intenta predecir el futuro: qué construirás, cómo funcionará y qué harás si algo cambia. Un prompt ejecutable invierte eso. Es una especificación viva que puedes ejecutar, observar y revisar.
En otras palabras: el “documento” no es un PDF estático—es el conjunto de instrucciones que produce de forma fiable el siguiente incremento correcto del sistema.
La meta es que tu intención sea inequívoca y comprobable. Un buen prompt ejecutable incluye:
En lugar de párrafos de prosa, describes el trabajo de forma que pueda generar directamente código, pruebas o una checklist.
La mayoría de retrabajos sorpresa ocurren porque las suposiciones permanecen implícitas. Hazlas explícitas en el prompt:
Esto fuerza la alineación temprano y crea un registro visible de decisiones—sin la sobrecarga de un doc pesado.
La parte más útil de un documento de diseño suele ser el final: qué cuenta como terminado. Pon eso directamente en el prompt ejecutable para que viaje con el trabajo.
Por ejemplo, tu prompt puede requerir: pruebas unitarias que pasen, manejo de errores actualizado, verificaciones de accesibilidad y un breve resumen de cambios. Cuando el prompt es la especificación, “hecho” deja de ser un debate y se convierte en un conjunto de resultados verificables que puedes ejecutar en cada iteración.
Este flujo funciona mejor cuando prompting, ejecución, revisión y rollback están íntimamente conectados. Plataformas de vibe-coding como Koder.ai están diseñadas alrededor de ese bucle: puedes iterar vía chat para generar porciones web/servidor/móvil, usar un modo de planificación para obtener un micro-plan antes de cambiar código y apoyarte en snapshots y rollback cuando una iteración se desvía. El impacto práctico es menos “theater de prompts” y más incrementos reales y comprobables.
Los documentos de diseño tradicionales intentan “resolver” la incertidumbre en papel. Pero las partes más riesgosas de un desarrollo suelen ser las que no puedes razonar bien: casos límite, cuellos de botella de rendimiento, flujos de UX confusos, rarezas de terceros y la forma en que los usuarios reales interpretan textos.
Un flujo de vibe coding trata la incertidumbre como algo que vas a reducir mediante ciclos ajustados. En lugar de debatir lo que podría ocurrir, construyes la versión más pequeña que pueda producir evidencia y luego ajustas.
Elige el slice útil más pequeño que siga funcionando end-to-end: UI → API → datos → backend. Así evitas módulos “perfectos” que no se integran.
Por ejemplo, si construyes “búsquedas guardadas”, no empieces diseñando todas las opciones de filtros. Empieza con un filtro, un ítem guardado y una ruta de recuperación. Si ese slice funciona, amplía.
Mantén ciclos cortos y explícitos:
Un timebox de 30–90 minutos obliga a la claridad. La meta no es terminar la funcionalidad—es eliminar la siguiente mayor incógnita. Si no puedes describir el siguiente paso en una o dos frases, el paso es demasiado grande.
Cuando no estés seguro sobre factibilidad o UX, haz un prototipo rápido. Los prototipos no son código “de juguete” si los etiquetas honestamente y pones expectativas claras: responden a una pregunta.
Ejemplos de buenas preguntas de prototipo:
El feedback real supera las discusiones internas. Lanza detrás de un flag, muestra a un stakeholder o recorre el flujo tú mismo con datos de prueba. Cada bucle debe producir una salida concreta: una prueba que pasa, una pantalla funcional, un tiempo de consulta medido o un claro “esto confunde”.
Los grandes documentos de diseño intentan tomar decisiones por adelantado. Un flujo de vibe coding invierte eso: descompones el trabajo mientras creas prompts, produciendo microplanes que la base de código puede absorber y que los revisores pueden validar.
En lugar de “construir un sistema de facturación”, escribe un prompt que nombre un único resultado y las restricciones alrededor. La meta es convertir prompts amplios en tareas que la base de código pueda asimilar—lo suficientemente pequeñas como para implementar sin inventar arquitectura sobre la marcha.
Una estructura útil:
Haz que la planificación sea un paso requerido: pide a la IA un plan paso a paso antes de generar código. No buscas predicción perfecta—solo una ruta revisable.
Luego convierte ese plan en una checklist concreta:
Si el plan no puede nombrar esto, sigue siendo demasiado vago.
Los microplanes funcionan mejor cuando cada cambio es lo bastante pequeño para revisar con rapidez. Trata cada prompt como un slice del tamaño de un PR: una modificación de esquema o un endpoint o una transición de estado de UI—luego itera.
Una regla práctica: si el revisor necesita una reunión para entender el cambio, divídelo otra vez.
Para consistencia del equipo, almacena plantillas repetibles de prompts en una página interna corta (p. ej., /playbook/prompts) para que la descomposición sea una costumbre y no un estilo personal.
El refactor es el momento en que “lo que aprendimos” se convierte en “lo que quisimos”. En un flujo de vibe coding, los prompts y las iteraciones tempranas son intencionalmente exploratorias: envías un slice fino, ves dónde falla y descubres las restricciones reales. El refactor es cuando el diseño se vuelve explícito—capturado en estructura, nombres, límites y pruebas que los futuros compañeros de equipo pueden leer y confiar.
Una base de código limpia se explica sola. Cuando renombras una función vaga como handleThing() a calculateTrialEndDate() y la mueves a un módulo BillingRules, estás escribiendo un documento de diseño en forma ejecutable.
Los buenos refactors suelen parecerse a:
Los diagramas de arquitectura envejecen rápido. Las interfaces limpias envejecen mejor—especialmente cuando están respaldadas por pruebas que definen el comportamiento.
En lugar de un diagrama de cajas y flechas de “Servicios”, prefiere:
Cuando alguien pregunte “¿cómo funciona esto?”, la respuesta ya no será una presentación; serán los límites en el código y las pruebas que los hacen cumplir.
Programa los refactors cuando hayas recogido suficiente evidencia: cambios repetidos en la misma área, propiedad confusa o bugs que se remonten a límites poco claros. El prompting y la iteración te ayudan a aprender rápido; el refactor es como fijas esas lecciones para que la siguiente construcción empiece desde la claridad, no desde conjeturas.
Sustituir largos documentos de diseño no significa operar sin memoria. La meta es mantener escrito lo justo para que el futuro tú (y tus compañeros) entiendan por qué el código está así—sin congelar el progreso.
Conserva un registro sencillo de los prompts que importaron y qué cambió como consecuencia. Puede ser un archivo markdown en el repo (por ejemplo, /docs/prompt-log.md) o un hilo en tu gestor de issues.
Captura:
Esto convierte “le pedimos cosas a la IA” en una traza auditable que apoya revisiones y refactors posteriores.
/docs/notes.md para el “por qué”Apunta a medio folio por proyecto o área de funcionalidad. No es una especificación—más bien:
Si alguien pregunta “¿por qué no hicimos…?”, la respuesta debería encontrarse en dos minutos.
Una plantilla ligera de issue puede sustituir muchas secciones del doc. Incluye campos para alcance, riesgos y criterios de aceptación claros (“hecho significa…”). Esto también ayuda al trabajo asistido por IA: puedes pegar el issue en prompts y obtener salidas que respeten los límites.
Cuando sea relevante, enlaza a páginas internas existentes en vez de duplicar contenido. Mantén los enlaces relativos (p. ej., /pricing) y añádelos solo cuando realmente ayuden a tomar decisiones.
La iteración rápida solo funciona si las personas se mantienen orientadas hacia los mismos objetivos. El truco es reemplazar “un doc gigante que todos olvidan” por algunos rituales y artefactos pequeños que mantengan a los humanos al mando—especialmente cuando la IA ayuda a generar código.
Un flujo de vibe coding no elimina roles; los aclara.
Al crear prompts para software, deja visibles a estos propietarios. Por ejemplo: “Producto aprueba cambios de alcance”, “Diseño aprueba cambios de interacción”, “Ingeniería aprueba cambios arquitectónicos”. Esto evita que el impulso generado por la IA reescriba decisiones en silencio.
En lugar de pedirle a todos que lean un documento de 10 páginas, haz una alineación de 15–25 minutos en puntos clave:
La salida debe ser un pequeño conjunto ejecutable de decisiones: qué vamos a lanzar ahora, qué no vamos a lanzar y qué revisaremos. Si necesitas continuidad, captúrala en una nota corta en el repo (p. ej., /docs/decisions.md) en vez de una narrativa extensa.
Mantén una “lista de restricciones” viva y fácil de copiar en prompts y descripciones de PR:
Esto se convierte en el ancla de documentación ligera: cuando la presión por iterar sube, la lista de restricciones evita que el bucle se salga de rumbo.
Define quién puede aprobar qué—and cuándo debe escalarse. Una política simple como “cambios de alcance/UX/seguridad requieren aprobación explícita” evita que ediciones pequeñas asistidas por IA se conviertan en rediseños sin revisión.
Si hay una regla guía: cuanto más pequeño el doc, más estrictas las aprobaciones. Así te mantienes rápido sin perder alineación.
La velocidad solo ayuda si puedes confiar en lo que publicas. En un flujo de vibe coding, las puertas de calidad reemplazan largos documentos de aprobación por comprobaciones que se ejecutan cada vez que cambias el código.
Antes de escribir prompts, define un pequeño conjunto de criterios de aceptación en lenguaje claro: qué puede hacer el usuario, qué significa “hecho” y qué nunca debe ocurrir. Manténlo lo bastante corto para que un revisor pueda verificarlo en minutos.
Luego haz los criterios ejecutables. Un patrón útil es convertir cada criterio en al menos una comprobación automatizada.
No esperes a que la funcionalidad “funcione”. Añade pruebas en cuanto puedas ejecutar la ruta end-to-end:
Si tienes criterios de aceptación escritos, pide a la IA que genere casos de prueba directamente desde ellos y luego edita para mayor realismo. La meta es cobertura de intención, no una suite de pruebas enorme.
Trata la revisión de código como el checkpoint de diseño y seguridad:
Los revisores también pueden pedir a la IA que proponga “qué podría salir mal”, pero el equipo tiene la decisión final.
Los requisitos no funcionales suelen perderse sin documentos de diseño, así que hazlos parte de la puerta:
Captúralos en la descripción del PR o en una checklist corta para que se verifiquen y no se asuman.
Los flujos de vibe coding pueden moverse extremadamente rápido—pero la velocidad también facilita introducir patrones de fallo que no aparecen hasta que la base de código empieza a tensarse. La buena noticia: la mayoría son evitables con unos hábitos simples.
Si pasas más tiempo perfeccionando prompts que enviando incrementos, has recreado la parálisis del documento de diseño en un nuevo formato.
Un arreglo práctico es limitar el tiempo de los prompts: escribe un prompt “suficientemente bueno”, construye el slice más pequeño y solo entonces refina. Mantén los prompts ejecutables: incluye entradas, salidas y una comprobación de aceptación rápida para validar de inmediato.
Las iteraciones rápidas suelen enterrar elecciones clave—por qué elegiste un enfoque, qué rechazaste y qué restricciones importaron. Más tarde, los equipos re-litigarán las mismas decisiones o romperán suposiciones sin saberlo.
Evítalo capturando decisiones sobre la marcha:
/docs/decisions.md con una viñeta por cada elección significativa.Enviar rápido no es lo mismo que enviar de forma sostenible. Si cada iteración añade atajos, el flujo se ralentiza en cuanto los cambios se vuelven riesgosos.
Haz del refactor parte de la definición de hecho: una vez que una funcionalidad funciona, dedica una pasada más a simplificar nombres, extraer funciones y eliminar rutas muertas. Si no es seguro refactorizar, eso indica que necesitas pruebas o límites más claros.
Sin protecciones, cada iteración puede empujar el código en direcciones distintas—nuevos patrones, nombres inconsistentes, convenciones de carpetas mezcladas.
Evítalo anclando el sistema:
Estos hábitos mantienen el flujo rápido preservando claridad, consistencia y mantenibilidad.
Implementarlo funciona mejor como un experimento controlado, no como un interruptor a nivel empresa. Escoge un slice pequeño de trabajo donde puedas medir impacto y ajustar con rapidez.
Escoge un área funcional (o un servicio) y define una única métrica de éxito para seguir en el próximo sprint o dos—ejemplos: tiempo desde ticket hasta merge, número de ciclos de revisión, bugs escapados o interrupciones en on-call.
Escribe en una frase qué significa “hecho” antes de empezar. Esto mantiene el experimento honesto.
Introduce una plantilla compartida de prompt para que sean comparables y reusables. Mantenla simple:
Almacena los prompts en el repo (p. ej., /docs/prompt-log.md) o en el sistema de tickets, pero que sean fáciles de encontrar.
En lugar de grandes documentos, exige tres artefactos ligeros por cambio:
Esto crea una traza de intención sin frenar la entrega.
Haz un retro corto centrado en resultados: ¿Se movió la métrica? ¿Dónde se atascaron las revisiones? ¿Qué prompts causaron confusión? Actualiza la plantilla, ajusta los mínimos y decide si expandir a otra área.
Si el equipo quiere reemplazar docs pesados, ayuda usar herramientas que hagan la iteración segura: despliegues rápidos, resets de entorno fáciles y rollback accesible cuando un experimento falla.
Por ejemplo, Koder.ai está diseñado para este flujo de vibe-coding: puedes chatear tu micro-plan e implementación, generar apps web React, backends Go + PostgreSQL y apps móviles Flutter, y luego exportar código fuente cuando quieras pasar de exploración a un workflow de repo tradicional. Snapshots y rollback son especialmente útiles cuando iteras agresivamente y quieres que “probar” tenga bajo riesgo.
Los documentos de diseño no desaparecen en un flujo de vibe coding—se encogen, se vuelven más específicos y se acercan al trabajo. En lugar de un único “doc grande” escrito al inicio, la documentación en la que confías se produce de forma continua: prompts que declaran intención, iteraciones que exponen la realidad y refactors que hacen el resultado legible y duradero.
Prompting define la intención. Un buen prompt actúa como una especificación ejecutable: restricciones, criterios de aceptación y reglas de “no romper” en lenguaje claro.
La iteración encuentra la verdad. Ciclos pequeños (generar → ejecutar → inspeccionar → ajustar) sustituyen la especulación por retroalimentación. Cuando algo no está claro, no discutes—lo pruebas, lo mides y actualizas el prompt o el código.
El refactor lo fija. Cuando la solución funciona, refactoriza para hacer el diseño legible: nombres, límites, pruebas y comentarios que expliquen el “por qué”. Esto se convierte en la referencia a largo plazo más fiable que un PDF obsoleto.
Para evitar la pérdida de memoria, guarda unos cuantos artefactos compactos y de alta señal:
Adopta una plantilla consistente de prompt/PR, refuerza las pruebas antes de acelerar y mantén los cambios lo bastante pequeños para revisarlos en minutos—no en días. Si quieres una secuencia de despliegue concreta, consulta /blog/a-practical-rollout-plan-for-your-team.
Un flujo de trabajo de vibe coding es un bucle iterativo de desarrollo en el que declaras la intención en lenguaje natural, generas un pequeño incremento (a menudo con IA), lo ejecutas, observas los resultados y lo perfeccionas.
Sustituye la planificación extensa por retroalimentación rápida: prompt → implementar → probar → ajustar.
Porque tienden a quedar obsoletos tan pronto la implementación revela restricciones reales (comportamiento de APIs, casos límite, límites de rendimiento, detalles de integración).
En trabajos que avanzan rápido, los equipos suelen hojear o ignorar documentos largos, por lo que el esfuerzo se hace sin un beneficio consistente.
Incluye cuatro cosas:
Escríbelo de modo que alguien pueda generar código verificarlo con rapidez.
Pide explícitamente antes de codificar:
Luego decide qué suposiciones se convierten en restricciones, cuáles en pruebas y cuáles necesitan entrada de producto/diseño.
Elige el camino end-to-end más pequeño que aún atraviese los límites reales (UI → API → datos → backend).
Ejemplo: para “búsquedas guardadas”, empieza con un filtro + un guardado + una recuperación, y luego amplia una vez que ese slice funciona correctamente.
Limita cada ciclo a 30–90 minutos y exige una salida concreta (una prueba que pase, una pantalla funcional, un tiempo de consulta medido o un hallazgo claro de UX).
Si no puedes describir el siguiente paso en 1–2 frases, divide el trabajo.
Exige primero un plan y luego conviértelo en una micro-lista de verificación:
Trata cada prompt como un slice del tamaño de un PR que un revisor pueda entender sin reunión.
Después de haber aprendido lo suficiente por iteración para ver las restricciones reales: cambios repetidos en la misma área, límites confusos o bugs causados por estructura poco clara.
Usa el refactor para hacer la intención explícita con nombres, módulos alineados al dominio y pruebas que fijen el comportamiento.
Conserva artefactos pequeños y de alta señal:
Prefiere enlazar internamente (p. ej., ) en lugar de reescribir el mismo contexto una y otra vez.
Usa barreras de calidad que se ejecuten en cada iteración:
También registra explícitamente necesidades no funcionales (rendimiento, accesibilidad, privacidad/seguridad) en la checklist del PR.
/docs/decisions.md