Validar una idea hoy en día ya no requiere escribir código desde cero gracias a herramientas que permiten iterar rápido. Esto es el núcleo de lo que algunos llaman vibecoding, un término de moda que pocos definen con precisión. Para saber si era realmente una habilidad comparable a programar me lancé a un experimento.

Todo comenzó al abrir una nueva IDE descargada del sitio antigravity.google. Primera instrucción en la IDE: init me a next-js project with shadcn. Ver al agente instalar dependencias y validar el proyecto recién creado fue sorprendente y a la vez peligroso, porque la tentación de tomar el control era grande. Esperé. Un par de minutos más tarde la tarea estaba lista y seguí: configura una landing decente y escribe un copy para una app que asesora carreras tecnológicas. Añade un drop para el CV con un estilo card y un formulario de acceso para usuarios recurrentes.

Al instante, la app aparecía en Chrome con exactamente lo solicitado. Pedí luego arreglos de diseño, preferencia por SSR o estático para SEO y un interruptor de modo oscuro. No todo fue perfecto al primer intento: tuve que insistir en la colocación y los paddings del navbar y en que el selector de tema respetara la configuración del sistema. Un minuto después estaba corregido. Ver al bot iterar en errores acabó aburriéndome y pensé que estaba haciendo mal la ingeniería de prompts, que debía especificar exactamente qué archivos crear y qué cambiar. Pero funcionaba, así que continué.

Me ocupé de la experiencia: el área para subir el CV no estaba bien etiquetada y el formulario de registro se mezclaba con el flujo de onboarding. Pedí hacer el onboarding más prominente y reposicionar el formulario para que la UX pareciera más un SaaS. Tras comprobar en el navegador, empecé a revisar el código generado y surgieron dudas: estructura de archivos, patrones, y prácticas que no seguiría. Cerré la IDE para un descanso y al volver la historia siguió.

Siguiente paso: integrar una base de datos. Añadí Supabase y el agente creó .env con las entradas necesarias. Luego pedí que el componente de CV aceptara archivos txt o md y que al subirlos el usuario pasara a una pantalla donde ver su propio CV. A continuación pedí integrar OpenAI en el servidor con una función reutilizable. Todo ello funcionó tras añadir la clave al .env y reiniciar el servidor.

El flujo de autenticación presentó una peculiaridad: después de crear una cuenta aparecía el mensaje Please check your email to confirm your account que confunde a usuarios, así que lo cambiamos por un flujo más claro con pasos de sign-up y sign-in vinculados a Supabase. Durante el proceso empezaron a aparecer limitaciones prácticas: probar cambios era lento. Hacer login, navegar, reiniciar el servidor y repetir se volvió más costoso que esperar al agente. Antigravity usaba internamente playwright, pero no tuve acceso a los scripts. Caí en la clásica trampa del desarrollo temprano entre automatizar pruebas y seguir construyendo producto, y decidí priorizar producto.

Solicité que el sistema cacheara los resultados del análisis y evitara reanalizar el mismo CV. Aquí aparecieron límites de tokens y, tras recuperarlos, el agente propuso cambios pero olvidó que yo no había creado la tabla en Supabase. Al crear la tabla e informar al modelo, iniciamos un vaivén de ajustes hasta resolver el mapeo entre DB y servidor y arreglar la lógica de cache. También aclaré que si un usuario no está autenticado y pulsa analizar, el sistema debe llevarlo a la pantalla de registro sin mostrar un error.

El desarrollo continuó: corregir enlaces rotos, añadir páginas estáticas, prototipar una función de guidance avanzada que aprovecha el análisis del CV y hasta crear una página mock de checkout. Tras varios intentos enlazamos Stripe, añadimos las variables de entorno y creamos la tabla subscriptions en Supabase para controlar suscripciones. En pocas rondas y con mi supervisión, el agente terminó el esqueleto y la app estuvo lista para desplegar vía CI y pasar a producción.

En resumen fue un ciclo MVP clásico: scaffolding del proyecto, landing, onboarding, refinamiento de UX, modelo de datos, integración de servicios externos como Supabase, OpenAI y Stripe, pruebas y despliegue. Fue una demostración real de cómo herramientas modernas y agentes inteligentes permiten construir un SaaS de manera muy acelerada, aunque requieren supervisión humana para decisiones de arquitectura y calidad.

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