Le Enseñé a Mi Abuela Vibe Code (Esto es Lo Que Pasó)

Mi abuela gestionó hojas de cálculo de inventario para una empresa textil durante 40 años. Calcula descuentos compuestos en su cabeza más rápido que la mayoría de las personas con calculadora, pero no tiene ninguna experiencia en programación.

Cuando le sugerí que construyéramos juntas una aplicación para rastrear un jardín usando IA, su escepticismo fue casi instantáneo.

Dos horas después, tenía una aplicación web funcionando… hasta que pedimos una cosa más y la app se rompió. Esta es una historia demasiado común en el vibe coding.

Ahora tengo un marco para entender lo que el vibe coding realmente ofrece frente a lo que promete, para que puedas ver más allá del marketing y aprovechar realmente el producto.

Primero, ¿Qué es el Vibe Coding?

El vibe coding consiste en crear software describiendo lo que quieres en un inglés sencillo y dejando que la IA escriba el código por ti.

El exdirector de IA de Tesla y cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy, acuñó el término en febrero de 2025 cuando tuiteó: “Hay un nuevo tipo de programación que llamo ‘vibe coding’, donde te entregas completamente a las vibras, abrazas los exponenciales y olvidas que el código siquiera existe”.

La publicación explotó con más de 5 millones de vistas, capturando un enfoque de desarrollo que ya se estaba extendiendo por la comunidad tecnológica.

En lugar de aprender lenguajes de programación y luchar con la sintaxis, simplemente le dices a una IA lo que quieres construir. La IA genera el código. Te conviertes en un gerente de producto en lugar de un programador, enfocándote en lo que la app debe hacer en lugar de cómo hacer que funcione.

¿Por Qué Importa el Vibe Coding Ahora?

El 87% de las empresas enfrentan escasez de talento o esperan hacerlo en los próximos años, según McKinsey.

Las herramientas de codificación con IA como Bolt.new, Lovable, Replit Agent y Cursor prometen resolver este problema al mejorar la productividad de los desarrolladores actuales y permitir que quienes no son devs prueben sus ideas rápidamente.

Los números respaldan el auge:

• En marzo de 2025, Y Combinator reveló que el 25% de su cohorte de invierno 2025 tenía el 95% de su código generado por IA.
• En abril de 2025, el CEO de Microsoft, Satya Nadella, reveló que entre el 20% y el 30% del código fue escrito por IA.
• Un cuarto de las startups en la cohorte actual de YC tiene bases de código casi completamente generadas por IA.
• El CEO de Google, Sundar Pichai, reportó cifras similares, afirmando que más del 25% del código de Google es generado por IA.

Hemos pasado del autocompletado básico a escribir aplicaciones completas con un aporte humano mínimo.

Pero las mismas características que hacen que el vibe coding sea accesible, como la entrada en lenguaje natural, la generación autónoma de código y el manejo automático de la complejidad, crean problemas serios cuando tu app necesita crecer más allá de esa primera versión.

¿Qué Puedes Construir Realmente con Vibe Coding?

Lo que realmente puedes construir con vibe coding depende de tres cosas:

• Qué tan compleja necesita ser tu aplicación
• Si puedes identificar código deficiente y fallas de seguridad
• Si sabes cuándo dejar de agregar funciones

Si los requisitos de tu app son simples, y puedes detectar vacíos técnicos y resistir agregar funciones innecesarias, el vibe coding puede ayudarte a obtener resultados funcionales rápidamente.

Sin embargo, a medida que la complejidad aumenta o si necesitas construir aplicaciones de nivel producción, la revisión profesional y la planificación arquitectónica se vuelven innegociables.

La experiencia de mi abuela construyendo una app para rastrear un jardín mostró exactamente dónde están estos límites.

¿Qué Pasó en la Primera Hora? Instrucciones Simples Funcionaron

Existen al menos una docena de plataformas de vibe coding con IA como Bolt, Lovable, OpenAI Code, Claude Code, Google Opal, etc.

Comenzamos con la extensión OpenAI Codex en VS Code porque ya tenía una suscripción, pero recomendaría empezar con Bolt.new, Lovable o Vercel para una experiencia de vibe coding más visual.

Nuestro primer prompt: “Crea una aplicación para rastrear un jardín donde pueda registrar qué planté, cuándo lo planté y cuánto coseché. Incluye una forma de ver qué plantas rindieron mejor cada temporada.”

Este prompt funcionó porque contenía tres elementos críticos:

• Estructura de datos clara (nombre de la planta, fecha de siembra, cantidad de cosecha, temporada)
• Resultado definido (comparación de rendimiento por temporada)
• Contexto específico del caso de uso (seguimiento de un jardín personal)

En pocos minutos, Codex generó una aplicación completa. Tenía una base de datos SQLite con tablas para plantas, siembras y cosechas; endpoints API REST para operaciones CRUD; un frontend en Python con tablas de datos y formularios de entrada; y estilos básicos con CSS.

Incluso traía algunos datos de demostración por defecto.

La aplicación web se veía bien. Ese es el superpoder del vibe coding… y también su mayor peligro. Pero antes de entrar en eso, déjame explicar lo que realmente está pasando detrás del razonamiento de Codex. Jugué un rato con la app, descubrí qué teníamos y qué más necesitábamos.

Lo Que Pasó Detrás de la Interfaz

El código generado tomó decisiones arquitectónicas para una aplicación de un solo usuario. El esquema de base de datos podía manejar nuevas entradas sin problema. La API seguía convenciones REST. Los componentes del frontend estaban separados de manera lógica.

Sin embargo, noté que no incorporó consideraciones críticas de seguridad por defecto. No había validación de entradas, ni capa de autenticación, ni limitación de solicitudes, ni consideraciones para evitar vulnerabilidades de inyección SQL, ni cifrado.

La arquitectura del agente de IA asumía un único usuario de confianza en un entorno controlado.

Dado que este era un proyecto para mi abuela y para nadie más, estas omisiones son riesgos manejables. Sin embargo, para cualquiera que considere usar vibe coding para construir una aplicación web multiusuario, estos son riesgos de seguridad críticos que simplemente no pueden ignorarse.

Veo discusiones sobre esto comúnmente en Reddit o PostStatus: los desarrolladores logran iterar exitosamente sobre código generado por IA porque identifican estas brechas e implementan capas de seguridad adecuadas. Los usuarios no técnicos ven una app funcionando y asumen que está lista para producción.

¿Qué Pasó en la Segunda Hora? El “Feature Creep” se Volvió Evidente

La aplicación funcionaba como estaba previsto, y ese momento de logro le dio confianza. Mi abuela empezó a pensar en mejoras. Aquí es donde las limitaciones del vibe coding se vuelven evidentes.

Probamos una solicitud de función: “Agrega la capacidad de subir fotos de cada planta para poder ver cómo se veían en diferentes etapas de crecimiento.”

Esta solicitud aparentemente simple desencadenó una cascada de complejidad arquitectónica.

Cambios necesarios en el esquema de la base de datos y en los módulos de la app:

• Nueva tabla de fotos con columnas: id, plant_id (clave foránea), photo_url, upload_date, growth_stage
• Definición de la relación entre plantas y fotos (uno-a-muchos)
• Estrategia de migración para los datos existentes

Modificaciones necesarias en el backend:

• Endpoint para subir archivos con manejo de formularios multiparte
• Solución de almacenamiento de archivos (sistema local vs. almacenamiento en la nube)
• Nuevos endpoints API para operaciones CRUD de fotos
• Actualización de los endpoints existentes de plantas para incluir datos de fotos

Cambios requeridos en el frontend:

• Componente de carga de archivos con función de arrastrar y soltar
• Vista previa de imágenes
• Galería de fotos para cada planta
• Actualización de las tarjetas de plantas para mostrar miniaturas
• Estados de carga para el progreso de subida

OpenAI Codex intentó implementar todo simultáneamente. El modelo más reciente, GPT5-Codex-High, logró hacer que esto funcionara en aproximadamente 5 minutos después de ingresar el prompt. 

El problema es que generó código con errores y sin seguridad adecuada. Esto fue lo que se rompió:

• Cambió la estructura original de la tabla de plantas
• Componentes del frontend que dependían del esquema anterior dejaron de funcionar
• Aparecieron conflictos de CSS entre los nuevos componentes de fotos y la interfaz existente (como se ve en la captura)

Y luego estuvo el problema del sobreingeniería: Codex generó un sistema complejo con procesamiento de imágenes innecesario y datos adicionales para cada foto, etc.

Cada intento de corrección introducía nuevos problemas. Actualizabas el esquema de la base de datos y se rompía la API. Arreglabas la API y se rompía el frontend. Solucionabas los problemas del frontend y aparecían nuevos errores en el backend. La base de código, que funcionaba perfectamente con 200 líneas, ahora se extendía a más de 1,500 líneas con dependencias interconectadas.

La Trampa de la Arquitectura No Extensible

La arquitectura de la aplicación estaba optimizada únicamente para lo que pedimos en la primera hora. Con vibe coding, tienes que ser muy específico, y esa es la parte difícil para quienes no son desarrolladores.

No sabrías qué significa “arquitectura extensible” aunque la IA la hubiera implementado.

Si tienes una app simple lista y luego necesitas ampliarla, una arquitectura no extensible significa que tendrás que reescribir el código desde cero para la IA.

Suposiciones arquitectónicas de la primera hora:

• Diseño de tabla única (razonable para datos simples)
• Consultas directas API→base de datos (rápido para operaciones de lectura)
• Definiciones de componentes inline (aceptable para interfaces pequeñas)
• Sin separación entre lógica de negocio y acceso a datos (bien para CRUD básicos)

Por qué estas suposiciones se convirtieron en limitaciones:

• El diseño de tabla única impedía un modelado relacional adecuado para fotos
• Las consultas directas requerían reescrituras completas cuando cambiaba el esquema
• Los componentes inline hacían que los cambios se propagaran por toda la base de código
• Sin una capa de lógica de negocio, cada función tocaba directamente la base de datos

Ya habíamos pasado el punto de retorno. Existía demasiado código como para descartarlo. Cada intento de corrección consumía más tokens al tratar de salvar una arquitectura que no podía soportar los nuevos requisitos.

¿Qué Pasó en la Tercera Hora? Agotamiento de Tokens y Código Apenas Funcional

Después de que la función de subir fotos funcionara, intentamos mejoras adicionales.

• “Agrega categorías para tipos de plantas (vegetales, hierbas, flores)”
• “Muestra recomendaciones de siembra según la temporada”
• “Permíteme marcar plantas como favoritas”

Cada solicitud siguió el mismo patrón: Codex intentó una implementación exhaustiva incluso para peticiones aparentemente simples, introdujo cambios que rompían partes existentes, creó soluciones sobreingenierizadas y consumió miles de tokens intentando arreglar los errores resultantes.

La aplicación funciona perfectamente, y mi abuela quedó satisfecha con el resultado.

Como desarrollador, sin embargo, pude ver claramente que estábamos en el último tramo en términos de código. Unas cuantas funciones más y la app sería un desastre. 

via Imgflip

¿Por Qué Es un Problema Tan Común?

Los agentes de programación son simplemente grandes modelos de lenguaje “instruidos” para generar código.

Así que tienen todos los problemas que tienen los modelos de lenguaje, incluyendo:

• No ser específicos sobre lo que se espera de ellos
• Inventar llamadas a funciones al azar (alucinaciones)
• Escribir código complicado para objetivos simples

Además, a medida que crece el historial del chat, los agentes de programación alcanzan los límites de su ventana de contexto.

• Decisiones arquitectónicas originales y su razonamiento
• Modificaciones posteriores y sus interdependencias
• Errores actuales y sus causas raíz
• Funcionalidad deseada para nuevas características

Cada nuevo prompt se interpretaba de manera aislada, sin un entendimiento completo del historial arquitectónico. La IA sugería soluciones que tenían sentido para características individuales, pero creaban conflictos sistémicos al integrarse con el código existente.

Esta guía de Reddit enfatiza: “Cuando el chat se vuelve muy grande, simplemente abre uno nuevo. La ventana de contexto de la IA es limitada. Si el chat es muy grande, olvidará todo lo anterior, olvidará cualquier patrón y diseño, y empezará a producir malos resultados.”

Pero abrir un chat nuevo significaba perder todo el contexto de lo que ya existía. Proporcionar ese contexto consumía tokens. Incluso con un contexto “resumido”, seguimos perdiendo detalles importantes cuando se trata de código.

Nos Enfrentamos al Problema de la App TEA a Menor Escala

La app TEA demostró exactamente este patrón de fallo a escala de producción. Lanzada en 2023 como una plataforma de seguridad para mujeres, creció rápidamente hasta 1,6 millones de usuarias.

Luego, en julio de 2025, falló de forma catastrófica:

• La brecha: Investigadores de seguridad descubrieron un bucket de almacenamiento de Firebase sin protección que contenía 72.000 imágenes de usuarias, incluidas 13.000 selfies de verificación y documentos de identidad oficiales. Una segunda base de datos expuso 1,1 millones de mensajes privados.
• Los fallos técnicos: Claves de API hardcodeadas en el código fuente, bucket de Firebase públicamente accesible sin autenticación, sin protecciones en tiempo de ejecución y sin una capa de revisión de seguridad. Expertos vincularon estas vulnerabilidades a prácticas de vibe coding, donde la velocidad de desarrollo de funciones eclipsó la arquitectura de seguridad.
• El resultado: Un usuario anónimo de 4chan descubrió y compartió herramientas de descarga. Se presentaron demandas colectivas en un plazo de 48 horas. La plataforma cerró. Costo promedio de la brecha: 4,88 millones de dólares.

El fallo de TEA sigue el mismo patrón que experimentamos a una escala diminuta, lo que me hace preguntarme por qué la gente no verifica el código generado por IA.

Teníamos una implementación inicial que funcionaba bien; sin embargo, la incorporación de funcionalidades complicó la arquitectura, se pasaron por alto consideraciones de seguridad para la nueva funcionalidad y vulnerabilidades sistémicas quedaron abiertas sin saberlo para su explotación.

Cómo Hacer Vibe Coding sin Sufrir los Mismos Problemas que Nosotros

Si no eres desarrollador, es imposible evitar por completo estos problemas. Sin embargo, sí hay formas de minimizarlos.

1. Empieza con un Minimalismo Implacable de Funcionalidades

Define el conjunto mínimo de funcionalidades antes de escribir el primer prompt, pero resiste siempre la tentación de agregar funciones durante el desarrollo inicial.

Marco eficaz de definición de alcance:

1. Enumera todas las funcionalidades deseadas
2. Identifica las 3–5 funciones que validan tu hipótesis central
3. Construye solo esas funciones en la versión uno
4. Lanza, valida e itera

No des prompts del tipo: “Construye toda esta funcionalidad por mí”. La IA alucinará y producirá código terrible. Divide cualquier funcionalidad en al menos 3–5 solicitudes secuenciales.

Si no puedes identificar el conjunto mínimo de funcionalidades, utiliza el “modo Plan” o el “modo Chat” disponibles en la mayoría de las herramientas de programación con IA.

Esto te permite decirle al agente lo que quieres en lenguaje natural y le permite a la IA decidir cómo dividir la aplicación en funciones o archivos individuales.

2. Haz commit en Git Después de Cada Función que Funcione

Para alguien que no es desarrollador, el control de versiones puede sonar complicado, pero es una adición necesaria. Git es una herramienta de control de versiones que crea puntos de restauración cuando la adición de nuevas funciones rompe funcionalidades existentes.

Flujo de trabajo con Git para vibe coding:

1. Inicializa el repositorio antes del primer prompt
2. Haz commit después de la primera versión funcional
3. Crea una nueva rama para cada función adicional
4. Haz commits frecuentes durante el desarrollo de cada función
5. Prueba completamente antes de fusionar con la rama principal

Puedes pedirle al agente de programación de tu preferencia que haga esto por ti si no te sientes cómoda con los comandos de Git.

3. Diseña Para la Extensibilidad en los Prompts Iniciales

Tu primer prompt define toda la base de código. Prompts simples solo te darán una app funcional… hasta que empieces a pedir nuevas funciones.

En su lugar, pide una arquitectura extensible desde el principio.

• Prompt inicial inefectivo:
  “Construye una aplicación para rastrear un jardín donde pueda registrar qué planté y qué coseché.”
• Prompt inicial efectivo:
  “Construye una aplicación para rastrear un jardín con un esquema de base de datos extensible que pueda adaptarse a futuras funciones. Usa una arquitectura modular donde los componentes del frontend, los endpoints de la API y el acceso a la base de datos estén separados. Incluye documentación clara del esquema y la estructura de la API para futuras modificaciones.”

Esto sí aumenta el uso de tokens al inicio. Sin embargo, cuando comiences a agregar nuevas funciones, la IA no necesitará desperdiciar tokens refactorizando el código antiguo para acomodar tus solicitudes.

4. Elige Herramientas Basadas en la Estabilidad de la Arquitectura

• Bolt.new, Replit agent, y Lovable: Excelentes para prototipos de una sola sesión y despliegue fácil. Malos para agregar funciones en múltiples sesiones. La arquitectura se vuelve progresivamente más frágil con cada modificación.
• Agentes de programación de Claude/OpenAI/Gemini: A veces útiles para codificación compleja, pero pueden sentirse más complicados comparados con las apps visuales que hemos visto antes.
• DreamHost Liftoff: Excelente como base en WordPress con patrones probados de extensibilidad. La arquitectura de WordPress está diseñada para modificaciones y adiciones de plugins. Esto resuelve el problema de la arquitectura no extensible comenzando con una base extensible y probada en batalla. 

5. Implementa Seguridad Desde la Primera Hora

Al igual que con la extensibilidad, quieres integrar la seguridad desde el primer prompt. Así que, junto con pedir una arquitectura modular y extensible, también debes añadir componentes de seguridad desde el inicio.

Aquí tienes un ejemplo de cómo añadiría seguridad en el primer prompt:

“Construye una aplicación para rastrear un jardín con cifrado de contraseñas usando bcrypt, validación de entrada en todos los campos, consultas SQL parametrizadas para evitar ataques de inyección, limitación de solicitudes en todos los endpoints de la API y secretos almacenados en variables de entorno que nunca se expongan al frontend.”

Si estás construyendo una app para clientes, ten en cuenta lo siguiente:

• Nunca confíes en los datos del cliente: valida y sanitiza en el servidor
• Mantén los secretos en variables de entorno
• Verifica permisos para cada acción
• Usa mensajes de error genéricos—registros detallados solo para desarrolladores
• Implementa verificaciones de propiedad para evitar accesos no autorizados
• Protege las APIs con límites de solicitudes

Entender cómo funciona la IA generativa te ayuda a reconocer cuándo la IA hace suposiciones de seguridad que generan vulnerabilidades.

6. Aprende Cuándo Empezar Desde Cero vs. Continuar

Reconoce las señales de que seguir insistiendo solo desperdiciará tokens.

Empieza desde cero cuando:

• El consumo de tokens supera los 300k sin funciones que funcionen
• Cada corrección de errores introduce dos nuevos
• Las modificaciones arquitectónicas rompen varias funciones existentes
• El historial del chat supera los 30 intercambios
• No puedes explicar la arquitectura actual del código

Continúa cuando:

• Las nuevas funciones se integran limpiamente con el código existente
• Las correcciones de errores resuelven problemas sin efectos secundarios
• El consumo de tokens se mantiene dentro del presupuesto
• La arquitectura sigue siendo comprensible

Cuando la IA se equivoca y toma el camino incorrecto, volver atrás, ajustar el prompt y enviarlo de nuevo suele ser mucho mejor que completar ese código basura.

7. Haz una Revisión con un Análisis de Seguridad por IA

Después de construir la funcionalidad principal, copia toda la base de código en Gemini 2.5 Pro para un análisis de seguridad completo. Prefiero este modelo porque tiene una ventana de contexto de dos millones de tokens, lo que te permite mover toda la base de código allí.

Prompt de revisión de seguridad: “Actúa como experto en seguridad. Analiza esta base de código completa en busca de vulnerabilidades. Identifica riesgos de inyección SQL, vulnerabilidades XSS, debilidades de autenticación, fallas de autorización, exposición de credenciales y cualquier problema del OWASP Top 10. Proporciona ubicaciones específicas del código y recomendaciones para corregirlo.”

Esto se aproxima a una auditoría profesional de seguridad a una fracción del costo.

No es suficiente para un despliegue en producción, pero sí identifica fallas catastróficas en prototipos antes de que lleguen a los usuarios.

¿Cuándo Tiene Sentido Usar Vibe Coding Para un Negocio?

No tienes que descartar el vibe coding solo porque hoy no pueda crear aplicaciones complejas. Aquí tienes algunos casos en los que un prototipo o app creada con vibe coding sí tiene sentido.

• Validación rápida de conceptos: Construye prototipos en horas para probar interés de mercado. El costo promedio de validación bajó de $15,000–$100,000+ a menos de $500. Usa vibe coding para responder: “¿Los clientes quieren esto lo suficiente como para usarlo?”
• Automatización de procesos internos: Crea herramientas para tu equipo donde tú controlas el acceso y puedes aceptar un mayor nivel de riesgo porque el radio de impacto es limitado. Las herramientas internas pueden evolucionar hacia la seguridad en lugar de requerirla desde el día uno.
• Especificación previa al desarrollo: Entiende los requisitos antes de contratar desarrolladores para reducir malentendidos costosos. Los prototipos creados con vibe coding funcionan como documentos interactivos de requisitos.
• MVP para levantar inversión: Demuestra funcionalidad a inversionistas siendo transparente sobre la madurez técnica. Muchas startups usan MVPs generados con vibe coding para conseguir inversión semilla y luego reconstruyen correctamente con equipos profesionales.

Cuando el Desarrollo Profesional se Vuelve No Negociable

Las aplicaciones orientadas a clientes que procesan cualquier tipo de datos de usuario requieren una revisión profesional de seguridad. El costo de una implementación incorrecta de seguridad supera cualquier ahorro obtenido con vibe coding.

Casos donde necesitas revisión profesional:

• Autenticación multiusuario
• Procesamiento de pagos
• Almacenamiento de información personal
• Despliegue público
• Situaciones con requisitos de cumplimiento (como GDPR, CCPA, HIPAA)

El CEO de Microsoft reveló que el 30% del código de la empresa ahora es generado por IA. Google reportó cifras similares. Ambas organizaciones mantienen procesos extensos de revisión de seguridad, pruebas automatizadas y supervisión humana.

El despliegue en producción requiere protecciones similares sin importar cómo se generó el código.

Comprender si la IA reemplazará a los desarrolladores ayuda a establecer expectativas realistas sobre lo que puedes construir y desplegar con seguridad por tu cuenta. Explora los mejores recursos en línea para aprender programación y así cerrar la brecha entre prototipos creados con vibe coding y sistemas listos para producción.

Preguntas Frecuentes Sobre el Vibe Coding

¿Qué es el vibe coding y en qué se diferencia de la programación tradicional?

El vibe coding es el proceso de crear aplicaciones describiendo los requisitos en inglés sencillo para que una IA genere el código por ti. A diferencia de la programación tradicional, que exige conocer lenguajes de programación, el vibe coding cambia el enfoque hacia la gestión del producto y la intención, en lugar de la escritura manual de código.

¿Pueden los no desarrolladores crear aplicaciones listas para producción usando vibe coding?

Aunque el vibe coding permite que personas sin conocimientos técnicos creen prototipos funcionales rápidamente, la mayoría del código generado por IA carece de la seguridad y robustez necesarias para un despliegue en producción. Dicho esto, los prototipos creados con vibe coding son excelentes para validar conceptos.

¿Cuáles son los mayores riesgos de usar código generado por IA para desarrollar apps?

Los riesgos más importantes incluyen fallas de seguridad (como falta de validación, autenticación, limitación de solicitudes y protección contra inyección SQL), arquitectura no extensible y la feature creep, que termina creando sistemas frágiles o rotos. La brecha de seguridad de la app TEA es un ejemplo de desarrollo rápido sin la revisión de seguridad adecuada, lo que resultó en consecuencias catastróficas.

¿Cuándo tiene sentido usar vibe coding para proyectos reales de negocio?

El vibe coding es ideal para prototipos rápidos, herramientas internas, especificación previa al desarrollo (recolección de requisitos) y MVPs para levantar inversión. Sin embargo, para apps orientadas al cliente o que procesan datos sensibles, siempre invierte en desarrollo profesional y revisiones de seguridad.

La Conclusión: Conoce tus Límites Arquitectónicos

Mi abuela sigue usando su rastreador de jardín simplificado para uso personal. También añadió análisis funcionales (el botón de la barra de navegación no llevaba a ninguna parte antes) para ver el rendimiento de su jardín. 

Esto funciona como una app de un solo usuario. Si estás construyendo una plataforma para múltiples clientes, aún puedes crear prototipos, MVPs, etc., usando vibe coding para comenzar. Pero depender únicamente del vibe coding sin entender qué está pasando es repetir la historia de la app TEA.

El vibe coding democratiza la creación de software, pero introduce nuevas responsabilidades. Puedes crear aplicaciones en 30 minutos. Sin embargo, debes comprender los límites arquitectónicos, las implicaciones de seguridad y los patrones de consumo de tokens antes de lanzarlas a los usuarios.

El futuro pertenece a quienes entienden la brecha entre prototipo y producción.

¿Listo para construir tu primera aplicación web? Comienza con DreamHost Liftoff, una experiencia de vibe coding basada en WordPress que incluye arquitectura extensible, hosting administrado, infraestructura de seguridad y escalabilidad comprobada desde el día uno.

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