TL;DR: Construí The Haunted Reader, una herramienta de análisis de texto con múltiples perspectivas impulsada por IA, en 45 horas usando Kiro. La combinación de desarrollo guiado por especificaciones y vibe coding me permitió completar el 100 por ciento de las tareas sin errores críticos. A continuación explico cómo lo hice y qué aprendimos en el proceso.

El reto fue ambicioso: una aplicación web que analiza textos desde vozes literarias distintas, por ejemplo Qué diría Edgar Allan Poe sobre tu texto o Cómo interpretaría un niño de 5 años esta historia. Los requisitos técnicos incluían frontend en React con estado complejo, integración con Amazon Bedrock para generación de texto, parseo de archivos PDF EPUB y TXT, visualización del flujo emocional, despliegue en AWS con dominio personalizado y cumplimiento WCAG 2.1 AA. En un flujo tradicional habría tomado semanas. Tenía 2 días.

Primera ventaja: especificaciones como arquitectura. En lugar de lanzarme a programar, dediqué dos horas a escribir tres archivos de especificación requirements.md design.md y tasks.md con criterios de aceptación propiedades de corrección y tareas de implementación. Eso permitió que Kiro entendiera el proyecto completo y mantuviera contexto en cada interacción posterior.

Fase de vibe coding con contexto: aquí Kiro brilló. En vez de generar solo fragmentos de código repetitivo, tuve conversaciones naturales del tipo crea el componente Spectral Timeline con análisis emocional y Kiro devolvió componentes completos con algoritmo de puntuación emocional visualización interactiva accesibilidad ARIA y validaciones matemáticas para que las puntuaciones sumen uno. El código generado incluía manejo de casos borde y normalización automática cuando no había coincidencias.

El despliegue en AWS fue el momento en que realmente me convencí. Pedí ayuda para desplegar con S3 CloudFront y Cognito y Kiro generó un script completo con manejo de errores configuración de CloudFront creación de roles IAM políticas CORS ajustes para aplicaciones SPA e invalidación de caché. El resultado fue un script listo para producción que funcionó al primer intento.

Además empleé documentos de dirección en .kiro/steering para reglas de estilo y personalidad de los espíritus literarios. Eso permitió que todo el código generado siguiera normas comunes sin repetir instrucciones en cada prompt. Automatizaciones con hooks para validar sintaxis al guardar archivos y comprobar consistencia de voces atraparon más de una docena de problemas antes del despliegue.

Un ejemplo práctico: subí una foto de un ticket y la línea temporal mostraba toda la emoción como alegría. Kiro revisó el algoritmo identificó que la lógica de desempate favorecía alegría y propuso añadir una categoría neutral con palabras clave como total cantidad precio. La corrección quedó lista en cinco minutos.

Resultados tras 45 horas: 21 de 21 tareas completadas 69 tests unitarios aprobados cero errores críticos en producción cumplimiento WCAG 2.1 AA dominio personalizado con SSL 9200 líneas de código rendimiento optimizado con First Contentful Paint por debajo de 1.5s y Time to Interactive por debajo de 3s. El bundle final quedó en 413 KB gzipped.

Por qué combinar especificaciones y vibe coding funciona: las especificaciones proporcionaron arquitectura clara descomposición de tareas y propiedades matemáticas que Kiro pudo respetar; el vibe coding permitió iteración rápida en UX correcciones de bugs y exploración creativa sin perder el contexto. En resumen estructura para los cimientos y flexibilidad para los acabados.

Lecciones clave: escribir especificaciones acelera no frena; la IA respeta restricciones bien definidas y agrega validaciones y manejo de errores; los documentos de dirección escalan evitando repetir instrucciones; y el contexto es todo para conseguir que la IA genere código coherente con el proyecto entero.

Beneficios inesperados: accesibilidad por defecto al incluir WCAG en los requisitos Kiro añadió roles ARIA navegación por teclado y validaciones de contraste sin que tuviera que pedirlo en cada componente. La documentación se generó casi sola con README guías de API instructivos de despliegue y documentos de troubleshooting coherentes con el tono del proyecto.

El proceso también ahorró horas en tareas rutinarias como manejo de estados llamadas API validaciones de formularios y atributos de accesibilidad. En vez de escribir ese boilerplate manualmente dejé que Kiro lo generara a partir de las especificaciones y de las reglas en el steering document.

Despliegue sin dramas: la configuración de AWS suele ser la parte más dolorosa S3 CloudFront certificados y políticas CORS. Con una conversación bien dirigida Kiro me devolvió una solución completa que funcionó al primer intento evitando el ciclo habitual de buscar respuestas en foros y pruebas de prueba y error.

Mejoras iterativas continuas: tras el primer despliegue añadimos botón de inicio mejora del layout responsive información de archivos página About favicon y miniatura. Cada mejora llevó entre 5 y 10 minutos en lugar de 30 a 60 minutos.

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Recomendaciones para su próximo proyecto: empiece por especificar requisitos diseño y tareas incluso si no va a usar Kiro. Cree documentos de dirección con convenciones de código y personalidades de marca. Una vez especifique use prompts naturales para pedir mejoras de UX correcciones y nuevos features. Deje que la IA genere el boilerplate y dedique su tiempo a la lógica de negocio y al diseño de producto.

Conclusión: con la combinación de desarrollo guiado por especificaciones y vibe coding logré construir en 45 horas una aplicación compleja y lista para producción. La experiencia cambió mi forma de abordar proyectos: primero especificar luego iterar en lenguaje natural. Si trabaja en soluciones complejas considere adoptar este flujo y aproveche tecnologías modernas de inteligencia artificial integradas con buenas prácticas de cloud ciberseguridad y análisis de datos.

El proyecto The Haunted Reader fue construido para Kiroween 2025 y curiosamente este artículo también fue generado por la misma IA que usamos para desarrollar la aplicación. Si tiene dudas sobre cómo aplicar estos enfoques en su empresa o quiere desarrollar un producto a medida contacte con nuestro equipo en Q2BSTUDIO para explorar soluciones personalizadas en inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud y business intelligence.