Construir Nexus Explorer, un explorador de archivos acelerado por GPU en Rust, fue un desafío ambicioso y una demostración clara de cómo la combinación de experiencia humana y herramientas de desarrollo asistidas por inteligencia artificial puede convertir una idea en realidad en tiempo récord.

Cuando decidí desarrollar Nexus Explorer tenía solo 48 horas. Los exploradores de archivos son deceptivamente complejos: deben gestionar millones de ficheros, ofrecer retroalimentación instantánea, manejar I/O asíncrono sin bloquear la interfaz y mantener una experiencia pulida en múltiples plataformas. Para lograrlo tuve que priorizar investigación, arquitectura y un flujo de trabajo que permitiera usar IA como amplificador, no como sustituto del juicio técnico.

La lección más importante fue entender qué estaba construyendo antes de pedirle a la IA que escribiera código. Si no comprendes por qué el I/O asíncrono es crítico en operaciones de archivos, cómo difiere el renderizado por GPU del de CPU o cuándo usar cachés frente a datos frescos, la IA generará código plausible que se romperá en producción. Por eso dediqué tiempo a estudiar GPUI, patrones asíncronos en Rust con tokio, herramientas de recorrido de directorios como jwalk frente a walkdir y algoritmos de búsqueda como nucleo de Helix.

Usé Kiro IDE por primera vez durante este hackathon y su enfoque me cambió la forma de trabajar. Kiro no es solo un chat con IA; es un sistema estructurado que dirige la asistencia a través de tres capas: requisitos, diseño y tareas. Esa especificación tridimensional permitió que la IA entendiera el contexto completo y siguiera un plan claro. Es la diferencia entre solicitar fragmentos ad hoc y dirigir una implementación coherente.

Mi filosofía de trabajo fue lo que llamé vibe coding: describir la intención en vez de dictar la implementación, iterar conversacionalmente con la IA para refinar soluciones, centrarme en la arquitectura mientras la IA generaba boilerplate y revisar constantemente para asegurar calidad. Con Kiro la experiencia fue parecida a programar en pareja con alguien que realmente comprendía la documentación del proyecto.

En la fase de planificación estructuré los specs en carpetas por dominio para que sirvieran como contrato entre mi visión y la IA. Los requisitos definieron lo que cada característica debía lograr, el diseño explicó la arquitectura y las tareas desglosaron pasos de implementación. Esa disciplina fue clave para que la IA no tomara decisiones de arquitectura por su cuenta.

Decisiones arquitectónicas clave que tomé y que la IA implementó fueron:

GPUI para renderizado acelerado por GPU porque permite desplazamiento fluido en directorios grandes, aunque la documentación es limitada. La IA ayudó a entender patrones leyendo código fuente y generando boilerplate acorde a GPUI, pero yo validé y corregí cuando las propuestas no encajaban con el modelo de propiedad.

Arquitectura asíncrona como regla: el hilo UI nunca debe esperar al sistema de archivos. Eso exigió hilos de trabajo para I/O, canales para comunicación, actualizaciones por lotes para evitar thrashing y IDs generacionales para descartar resultados obsoletos.

Reglas de conducción de estilo persistentes en archivos de steering para mantener consistencia: evitar comentarios innecesarios, leer archivos antes de modificarlos, seguir patrones de componentes y priorizar código testable y mantenible. Esas reglas mantuvieron calidad a lo largo de decenas de miles de líneas de código.

El flujo de trabajo con la IA fue iterativo: solicitaba una implementación, la revisaba y pedía ajustes. Un ejemplo representativo fue el modelo de FileSystem con caché LRU y seguimiento de IDs generacionales. La IA generó la implementación inicial; al revisar detecté que la expulsión de la caché no consideraba la fecha de modificación y pedí tracking de mtime. La IA actualizó el código y lo probamos.

Entre las funcionalidades destacadas que desarrollamos están integración de terminal por pestaña que sigue la navegación de carpetas, carpetas inteligentes que actúan como búsquedas guardadas con constructor de consultas, y un sistema de temas para soportar modos claro y oscuro con tokens de color centralizados. El trabajo en estos módulos fue un buen ejemplo de cómo la IA acelera la implementación mientras la visión y las decisiones críticas siguen siendo humanas.

Resultados técnicos verificados tras 48 horas: 86 ficheros fuente en Rust, alrededor de 47 000 líneas de código, más de 500 tests pasando y soporte multiplataforma para macOS, Windows y Linux. Arquitecturalmente, GPUI garantiza renderizado acelerado por GPU, desplazamiento suave, conmutación de tema instantánea y una interfaz que permanece receptiva durante operaciones intensivas de I/O porque los trabajos de I/O corren fuera del hilo UI.

Lista de características relevantes: renderizado por GPU via GPUI, recorrido paralelo de directorios con jwalk, búsqueda fuzzy con nucleo, múltiples modos de vista, vista previa rápida, terminal integrado por pestaña, carpetas inteligentes, etiquetas y favoritos, soporte de pestañas y multi ventana, operaciones básicas de archivos, integración con papelera y monitorización de dispositivos.

Lecciones prácticas que quiero compartir:

1 Investigación previa: entender el dominio evita decisiones erróneas de la IA. 2 Los requisitos vienen del equipo humano: tiempos de respuesta, seguimiento generacional, cachés con mtime e identidad de estado por pestaña son ejemplos que definí antes de pedir implementaciones. 3 Escribir especificaciones y diseño al inicio acelera el trabajo asistido por IA. 4 Reglas de steering mantienen estilo y calidad en entregas automatizadas. 5 Iterar describiendo intención produce mejores resultados que dictar código línea a línea. 6 Confiar pero verificar: revisar, testear y entender el código sigue siendo imprescindible.

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En conclusión, Nexus Explorer no lo construyó la IA por sí sola. Fue un esfuerzo humano potenciado por herramientas que proporcionan velocidad y alcance. La IA aceleró la implementación, pero las decisiones arquitectónicas, las prioridades de rendimiento y el entendimiento del dominio vinieron de la experiencia humana. Esa es la promesa real: humanos con visión y juicio trabajando junto a IA para crear software que antes requería equipos enteros y semanas de esfuerzo.

El código de Nexus Explorer es open source y la metodología es reproducible. Si quieres llevar una idea a producción más rápido, aprovechando inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud, en Q2BSTUDIO podemos ayudarte a diseñar la solución adecuada y acompañarte en cada paso.