Hace tres meses probé un flujo Spec-Driven Development SDD y salí impresionado pero frustrado. La IA generó miles de líneas de código que eran difíciles de mantener, la CI/CD quedó rota y los tests tardaban demasiado sin aportar confianza. Este fin de semana retomé el experimento con un enfoque distinto y los resultados fueron opuestos: construí una app móvil completa usando Cursor, Gemini 3 Pro y Flutter, estructurada, probada y lista para usar en una tarde y media jornada.

Qué hice: desarrollé desde cero una app Flutter para Android y macOS que muestra la pista en reproducción, controles de media y un analizador de espectro por micrófono. Utilicé modos Plan y Agent en Cursor, añadí reglas que funcionan como guardrails y guidelines para los agentes, escribí 26 pruebas unitarias e integración, y puse en marcha CI/CD con GitHub Actions para build y test en commit más releases por petición. El esfuerzo fue una tarde y parte del domingo, con un coste de tokens moderado.

Por qué funcionó mejor esta vez: Plan Mode actuó como una ceremonia de alineación. En lugar de generar especificaciones rígidas como en SDD, gasté tokens para pensar antes de hacer, debatir decisiones técnicas, decidir qué documentación merece guardarse en el repositorio y añadir reglas que forzaran la actualización de la documentación cuando cambiara la lógica. Eso dio control y confianza para aceptar el código generado y arreglar los fallos rápidamente sin sentir que la base era una caja negra.

Lecciones prácticas que pueden aplicar equipos y desarrolladores independientes: comprobar factibilidad antes de implementar, podar el exceso de ingeniería propuesto por la IA, revisar especificaciones o planes porque detectar bugs ahí es más barato, evitar la trampa de la superficialidad aprendiendo lo suficiente del stack elegido y abandonar características de poco valor que consumen tiempo. Además establecer reglas como obligar a mantener un registro de decisiones técnicas evita deuda técnica futura.

Consejos operativos: tratar los planes como desechables pero persistir las decisiones importantes en docs, elegir stacks familiares para poder inspeccionar fácilmente código y docs generados, usar comandos de resumen para compactar el contexto de la conversación y mantener el coste y la eficacia, y validar que las integraciones de herramientas como MCP o GitHub Actions tienen las capacidades necesarias para que los agentes vean los fallos reales.

Cuándo usar cada enfoque: para proyectos greenfield, prototipos o trabajo de solopreneur, Plan Mode con guardrails suele ser más ágil y mantiene al humano en el asiento del conductor. Para bases de código legacy grandes o equipos numerosos donde el conocimiento oculto es peligroso, SDD y artefactos formales siguen teniendo sentido por su alineación y seguridad.

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