Codificación Vibe
¿Qué es la codificación vibe?
Codificación vibe es un método de programación potenciado por IA introducido por Andrej Karpathy en 2024/2025. Con la codificación vibe, describes lo que quieres en indicaciones en lenguaje natural y normalmente modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) generan la mayor parte, a menudo todo, el código funcional por ti. Si tienes tiempo, revisa El Arte de la Codificación Vibe adaptado por Rick Rubin para aprender más sobre la manera de la codificación vibe.
Una gran ventaja de este nuevo método es la accesibilidad, ya que personas sin experiencia en programación pueden construir proyectos mientras que desarrolladores experimentados pueden prototipar rápidamente nuevas ideas antes de comprometerse completamente con ellas. Esto es especialmente útil para startups. La desventaja es que los desarrolladores probablemente no entenderán completamente cómo funciona el código generado. Para proyectos pequeños secundarios, esto está bien, pero para software a nivel de producción puede conducir a problemas a largo plazo y deuda técnica.
Hay muchas herramientas que hacen que la codificación vibe sea más fluida. Cursor IDE, Claude Code CLI, GitHub Copilot, Loveable, Replit, v0 y otras te permiten trabajar con IA directamente en tu entorno o proporcionan interfaces dedicadas para la codificación vibe. Personalmente, mayormente me quedé con Cursor IDE y Claude Code CLI para estos proyectos.
Esto es lo importante. Estas herramientas y modelos cuestan dinero. Con la programación tradicional, mayormente pagas con tu tiempo. Con la codificación vibe, pagas con tu billetera. Y si no sabes lo que haces, pagas con tu billetera y tu tiempo. Cada uno de los proyectos en esta página cuesta alrededor de $10 a $20 para construir. Eso se acumula si experimentas mucho. Creo que a medida que estos modelos mejoren y sean más eficientes, el costo eventualmente bajará. Por ahora, es algo a considerar cuando decidas si la codificación vibe tiene sentido para tu proyecto.
Curioso sobre lo que es posible, probé la codificación vibe por mí mismo e hice esta página para explorar el principio a través de proyectos reales. No solo estoy construyendo productos, estoy probando y demostrando de lo que la codificación vibe es realmente capaz. Esto es solo por diversión, pero ofrece un vistazo de cómo podría verse la programación en el futuro a medida que estos modelos continúen mejorando.
Teorema del mono infinito
¿Has oído hablar del Teorema del mono infinito? Es un experimento mental filosófico que dice que si le das monos infinitos máquinas de escribir infinitas y tiempo infinito, eventualmente uno de ellos producirá las obras completas de Shakespeare solo por golpear las teclas al azar.
Suena ridículo, ¿verdad? Pero aquí está la parte salvaje. La codificación vibe es algo así, excepto que en lugar de monos tenemos modelos de IA, en lugar de máquinas de escribir tenemos lenguajes de programación, y en lugar de Shakespeare estamos obteniendo software funcional.
Piénsalo. Los modelos de lenguaje a gran escala se entrenan con miles de millones de líneas de código, patrones y ejemplos. Cuando le das una indicación a un LLM, en realidad no está “pensando” en tu problema paso a paso como lo haría un desarrollador humano. En cambio, está prediciendo el siguiente token más probable basado en patrones que aprendió durante el entrenamiento. Esencialmente está haciendo conjeturas educadas generando código basado en lo que estadísticamente parece correcto.
Y de alguna manera, más a menudo de lo que uno podría esperar, funciona. El modelo produce código que realmente se compila, se ejecuta y resuelve tu problema. No mediante comprensión, sino mediante coincidencia de patrones probabilísticos a una escala absolutamente masiva. Es como si el generador de texto aleatorio más sofisticado del universo encontrara la respuesta “correcta”. Pero aquí, la diferencia es la velocidad. Esos monos necesitarían la literalidad del infinito. ¿Tu IA? Llega allí en segundos o minutos.
Así que, de alguna manera, cuando usas la codificación vibe, estás aprovechando millones de líneas de patrones de código, destiladas en un modelo, para generar soluciones. No es resolución consciente de problemas, es magia estadística. Y esa es precisamente la razón por la que es tan poderosa y, cabe admitirlo, por qué sigue importando entender lo que el código realmente hace.
La pregunta importa más que la respuesta
Aquí hay algo importante que a menudo se pasa por alto. La codificación vibe no se trata de obtener cualquier respuesta, se trata de hacer la pregunta correcta. Piensa en el Superordenador Deep Thought de Guía del autoestopista galáctico. Pasó millones de años calculando la respuesta a la pregunta definitiva sobre la vida, el universo y todo, solo para darte el número 42. La respuesta fue técnicamente correcta, pero inútil porque el verdadero problema era averiguar qué pregunta hacer en primer lugar.
La codificación vibe funciona de la misma manera. Tus indicaciones lo son todo, pero también lo es la gestión del contexto. Una indicación vaga te dará código vago, y si no proporcionas los archivos correctos, documentación o ejemplos como contexto, el modelo no entenderá lo que realmente necesitas. Si eres alguien que entiende programación, arquitectura y diseño de sistemas, puedes elaborar indicaciones detalladas y curar el contexto adecuado para guiar al LLM hacia excelentes soluciones. Pero si no sabes qué pedir o qué contexto proporcionar, la IA tampoco lo sabrá.
Esto es en realidad por lo que la codificación vibe es tan poderosa para desarrolladores experimentados. Sabemos cómo luce un buen código, entendemos las trampas y podemos escribir indicaciones que alejen al modelo de ellas. Para principiantes sin formación técnica, esto se convierte en una limitación real. Puede que obtengas código funcional, pero sin entender qué salió mal o qué pedir a continuación, quedas estancado.
Cuando la codificación vibe no es suficiente
Los modelos de IA más recientes son impresionantes, pero no son una bala de plata. La codificación vibe puede funcionar en producción, pero solo si te lo tomas en serio. Necesitas pruebas unitarias robustas. Necesitas fuentes de verdad claras sobre lo que debe hacer tu sistema. Necesitas detectar cuándo las cosas se rompen o se desvían. Y necesitas la mentalidad hacker. Piensa fuera de la caja y trata de romper tu proyecto codificado con vibe de formas inesperadas. ¿Qué casos límite no has considerado? ¿Qué vulnerabilidades de seguridad podría explotar alguien? Esto es lo que separa el código que simplemente funciona del código que realmente es robusto.
Pero aquí está la cosa. La IA no te posee. Tú posees la IA. No aceptes simplemente lo que genera. Revísalo. Pruébalo. Rómpelo. Y, honestamente, para ciertas partes de tu base de código, necesitarás volver a la programación a la antigua usanza. Enfócate, piensa profundamente, escríbelo tú mismo. La codificación vibe acelera las cosas, pero no es un reemplazo de la programación real cuando importa.
Hay otra cosa que he aprendido. A veces simplemente necesitas terminar una sesión con la IA y comenzar una nueva. A medida que tu historial de conversación crece y crece, el rendimiento del modelo se degrada. Comete más errores, genera código menos coherente y comienza a alucinar con más frecuencia. Si no detectas esto y paras, estos errores se van acumulando entre sí, empeorando progresivamente las cosas. Es como tratar de leer un documento que ha sido fotocopiado una y otra vez. Empezar de cero mantiene las cosas limpias y nítidas.
Proyectos codificados con vibe
A continuación hay dos proyectos, Escaleras (repo) y Trascendental (repo), que construí usando la metodología de la codificación vibe. Mayormente generados a partir de indicaciones, con trabajo manual limitado a proporcionar contexto, depurar y desplegar en GitHub Pages. Son experimentos de sitios estáticos divertidos que muestran lo que es posible cuando combinas ideas creativas con código mediante la codificación vibe. Ambos están alojados en GitHub.