Crear una aplicación de fitness con IA en 10 días fue el reto del Kiroween Hackathon y el resultado demuestra cómo las herramientas adecuadas aceleran el desarrollo sin sacrificar calidad.

El proyecto, llamado Talent Track, es una Progressive Web App que ofrece análisis de entrenamiento al nivel profesional usando solo la cámara del smartphone; sin equipamiento extra ni wearables. Entre sus características destacan detección de postura en tiempo real con 33 puntos, validación de técnica biomecánica, modo fantasma para entrenar contra una forma perfecta generada por IA, siete tipos de prueba física adaptados incluso a para-atletas, y seguimiento completo de progreso y logros. Tecnologías empleadas incluyen React, TypeScript, MediaPipe Pose y TensorFlow.js, optimizadas para rendimiento web.

El plan tradicional habría requerido alrededor de 28 días para investigación, integración de MediaPipe, diseño de componentes, manejo de errores con la cámara y pulido final. Con Kiro AI el proyecto se lanzó en 10.5 días gracias a un enfoque estructurado que transformó el flujo de trabajo.

Escritura de especificaciones: Spec-Driven Development convirtió requisitos complejos en especificaciones ejecutables. En el caso del modo fantasma, en lugar de reescribir interfaces y lógica múltiples veces, escribir la spec permitió a Kiro generar un plan de implementación contextual y entregar la funcionalidad en horas en vez de días, ahorrando alrededor del 80 por ciento del tiempo en características complejas.

Documentos de referencia o steering documents: Definir estándares de React y TypeScript, pautas de accesibilidad, y la estética visual del proyecto permitió que cada componente nuevo siguiera convenciones únicas del proyecto. Esto redujo errores de tipos en TypeScript y discrepancias de diseño de forma notable.

Agent Hooks: Automatizaciones que se disparan con eventos, como optimización y sincronización de activos al guardar archivos, generación automática de pruebas y validaciones de consistencia temática, eliminaron tareas repetitivas y minimizan errores humanos.

MCP Extensions: Integrar detección de postura con MediaPipe habría requerido experiencia en ML y semanas de experimentación. Gracias a extensiones que conectan con servidores MCP especializados se implementó configuración óptima de MediaPipe, procesamiento de landmarks y optimización de renderizado en pocas horas, sin ser experto en machine learning.

Vibe Coding: Para ajustes de UI y experiencias rápidas se empleó un modo conversacional con Kiro que permitió iterar animaciones, textos y estilos en minutos, acelerando pruebas visuales y microajustes.

El impacto medido fue notable: reducción del tiempo de desarrollo en más del 60 por ciento, caída del 90 por ciento en errores de tipos, y disminución drástica de inconsistencias de diseño y errores manuales. En lugar de perder tiempo en boilerplate y arreglos, el equipo pudo centrarse en arquitectura, algoritmo de detección de postura, experiencia de usuario y optimización de rendimiento.

Lecciones clave: colaborar con IA es una habilidad que exige especificación clara y contextualización; la documentación activa guía el desarrollo; y la automatización inteligente libera tiempo creativo. La IA no sustituyó decisiones humanas sino que amplificó la productividad, permitiendo entregar una plataforma profesional en un lapso reducido.

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