Siento que así es trabajar con la inteligencia artificial cuando todavía recuerdas cómo pensar como desarrollador pero ya no codificas como antes. Con más de 30 años en administración de sistemas empresariales y gestión IT, y habiendo escrito en ensamblador, C y Perl en el pasado, mi habilidad para programar se había quedado en scripting de shell y mantenimiento. La llegada de la IA me abrió una puerta: historias de vibe coding, respuestas rápidas y soluciones que parecían hechas a medida.

Probé la IA y fue divertido. Me dio herramientas útiles y respondió preguntas que me rondaban la cabeza, pero el código que salía, aunque funcional, se volvía rápidamente inmantenible. Apareció entonces una oportunidad perfecta para aplicar todo esto: un gestor de cuadro de eliminación doble para el club de dardos. Tan nicho que nada similar existe. Nuestra única alternativa era papel y un macro de Excel que terminó fallando de forma irreversible en cuatro de cinco torneos. Necesitábamos algo fiable, sin dependencias externas, que funcionara sin conexión y que fuera mantenible.

Antes de empezar definí reglas claras: cero dependencias, solo HTML, JavaScript y CSS ejecutados en el navegador; máxima resiliencia usando localStorage; lógica del torneo embebida como única fuente de verdad; historial transaccional por torneo que aplica la lógica embebida; y la máxima reutilización mediante un conjunto estándar de funciones para presentar y tratar la fuente de verdad en el contexto adecuado. Además debía incluir registro de jugadores y cobro de inscripciones, configuración global, gestión de localStorage, crear/exportar/importar torneos, sorteo, manejo justo de BYE, resultados de matches, puntuación, clasificación, detección de conflictos, gestión del progreso del torneo y un historial inmutable de solo lectura.

Excepto por los primeros elementos de registro y pago, pude reutilizar una y otra vez los brackets embebidos y el historial transaccional como mis únicas fuentes de verdad. El desarrollo no fue sencillo: trabajar con la IA puede ser extremadamente frustrante. Hay días en que la herramienta capta mi intención y resuelve todo con elegancia; otros días genera capas y capas de código duplicado y hace caso omiso de las reglas que impongo. Fueron días perdidos que me costaron trabajo extra hasta que aprendí a alejarme y volver otro día.

Donde la IA brilla sin discusión es en la resolución de errores, debugging y documentación. Cuando una base de código crece, pedir a la IA que verifique partes concretas ahorra horas o días. AI es fantástica para crear changelogs y notas de release a partir de commits crípticos. También me ayudó a crear una imagen Docker autoalojable mediante GitHub Actions en el primer intento, sin rondas largas de pruebas.

Tras tres meses de trabajo tengo una base de código mantenible que se adapta a mis requisitos. Es responsive, resiliente, offline first, con un diseño que minimiza vectores de ataque y que me permite revisar y entender el código aunque yo ya no programe de la misma forma. Fue necesario ser estructurado y terco; al final fue más programación tradicional que vibe coding, pero la experiencia me devolvió confianza como desarrollador.

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Si te interesa probar implementaciones similares, te animo a experimentar y mantener reglas firmes de diseño: una fuente de verdad única, historial transaccional, sin dependencias externas y pruebas constantes. Esa disciplina combinada con herramientas de IA puede producir resultados robustos, escalables y mantenibles por equipos que no dependen de un único programador.

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