AI de ajedrez que habla basura con Kiro
Creé una aplicación de ajedrez en terminal para Kiroween que integra python-chess, puzzles de Lichess, análisis con Stockfish y una capa de IA basada en GPT-4 para hablar basura mientras juegas. La IA reacciona a tus movimientos: si cometes un error se burla, si juegas bien te respeta a regañadientes, y todo eso aporta una experiencia de juego mucho más viva y entretenida.
La puesta en marcha fue deliberada. Antes de escribir una sola línea de código redacté cuatro especificaciones: motor de ajedrez, motor de puzzles, renderizador para terminal y navegación de UI. Cada especificación describía lo que cada componente debía lograr, no cómo hacerlo. Kiro se encargó de inferir la implementación. Además añadí dos documentos de gobierno: uno para estilo de código que cubría PEP 8, type hints y manejo de errores, y otro para consistencia de interfaz con patrones de feedback, comandos de navegación y transiciones de pantalla.
El cambio más notable respecto a flujos tradicionales con asistentes de código AI fue la reducción de explicaciones repetitivas. Con especificaciones y steering docs prácticamente solo hay que explicar una vez. Cuando pedí un modo Analizar, Kiro ya conocía cómo funciona el renderizador, qué formatos de entrada aceptar y que cada pantalla necesitaba una vía de retorno al menú. Lo más impresionante generado fue la clase AIOpponent. Describí que quería una IA espeluznante que insultara en función de mi rendimiento y obtuve una implementación completa con integración GPT-4, timeouts de 3 segundos, fallback estático y detección de calidad de jugada para provocar comentarios contextuales.
La lección es clara. Las especificaciones no son solo documentación, son contexto que se acumula y facilita futuras incorporaciones. Cada nueva funcionalidad se benefició de las decisiones de arquitectura plasmadas en esos archivos markdown.
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