En una era donde la información abunda pero el significado es difícil de encontrar, Why Should I Care o WSIC nació como algo más que una plataforma de contenidos: es un motor de aprendizaje capaz de transformar cualquier tema, por muy específico que sea, en una experiencia educativa interactiva y pulida. En solo tres semanas, usando Kiro, el nuevo IDE de Amazon, desarrollé una versión funcional de WSIC y comprobé cómo funciones como Spec Driven Development, Agent Steering, MCP, Agent Hooks y Vibe Mode pueden cambiar la forma de construir software.

Qué es WSIC: WSIC es una aplicación web moderna diseñada para ayudar a las personas a explorar nuevos temas y ampliar su comprensión mediante contenido atractivo y accesible. Entre sus características principales se encuentran smart search que combina búsqueda de texto con búsqueda semántica por vectores, Brew New Content que genera módulos mediante una canalización multiagente, módulos interactivos con cuestionarios y tarjetas, una interfaz moderna y un panel personal para seguir temas guardados y métricas como vistas, likes y compartidos.

Cómo Kiro me permitió entregar en 3 semanas: Kiro no es solo un IDE, es un copiloto para desarrolladores con herramientas que encajaron perfectamente en el proceso de creación de WSIC. Spec Driven Development me permitió definir la arquitectura desde el principio, generar el código base alineado con la especificación y mantener coherencia en el diseño de APIs y la estructura del frontend. Agent Steering garantizó consistencia en la UI y el estilo al incorporar código generado por distintos agentes, evitando desajustes en refactors rápidos. MCP sirvió para conectar Kiro con Convex DB y probar flujos con datos reales en un entorno de staging, lo que evitó hacks locales durante la fase de prototipo. Agent Hooks se convirtió en mi motor de documentación, generando automáticamente documentación técnica, explicaciones de flujos clave y guías de onboarding para colaboradores. Vibe Mode, usado intensamente junto a Claude 4, produjo el código más limpio y fiable que he visto en un IDE; pude entregar características de complejidad media en unas 7 a 8 iteraciones y desarrollar la página de búsqueda principal en 10 a 11 iteraciones durante el último día del hackathon.

Lo que me gustó de Kiro: la combinación de agent steering, hooks, spec driven dev y MCP abrió casos de uso que otros IDEs no ofrecen. No se trató solo de generación de código, sino de orquestar el ciclo de vida completo del desarrollo. La calidad del código generado fue consistentemente superior a otras opciones y esto redujo drásticamente el tiempo de desarrollo. La experiencia del desarrollador se sintió alineada con la forma en que quería construir, no solo con lo que quería codificar.

Mejoras deseables: una arquitectura multi modelo que permita usar distintos modelos en fases concretas sería un salto cualitativo, por ejemplo Gemini para recogida de requisitos, Claude para codificación y modelos de OpenAI para documentación y testing. También sería útil una comprensión a más alto nivel del código existente para evitar duplicaciones cuando los agentes generan funciones que ya están implementadas.

Arquitectura y estado del proyecto (aprox 85 por ciento generado por Kiro): búsqueda con texto y vectores semánticos, canalización de contenido en vivo con agentes para investigar generar y verificar hechos, módulos interactivos como quizzes y flashcards, tablero con Google OAuth y métricas, frontend en Next.js y Tailwind con diseño responsive, backend con Postgres y Convex DB, cola de trabajos y workers desplegados en servicios cloud. Gran parte del backend y despliegue está en producción.

Resumen del cronograma de 3 semanas: semana 1 asentamiento de fundamentos con spec driven setup, boilerplate en Next.js y configuración de auth y DB; semana 2 construcción de la canalización AI con agentes y embeddings; semana 3 pulido y despliegue con dashboard, página de búsqueda y optimización UX. El resultado fue un MVP funcional que mostró cómo un flujo colaborativo y orientado por especificaciones puede acelerar la construcción de productos complejos.

Sobre Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Ofrecemos soluciones integrales desde la consultoría hasta la implementación, incluyendo servicios de inteligencia de negocio y analítica con herramientas como power bi, automatización de procesos y agentes IA para potenciar la productividad de las empresas. Si buscas desarrollar soluciones personalizadas te invitamos a conocer nuestros servicios de aplicaciones a medida y si tu objetivo es incorporar inteligencia en tus procesos revisa nuestra oferta de inteligencia artificial para empresas. También brindamos servicios de ciberseguridad y pentesting, integración con plataformas cloud y proyectos de inteligencia de negocio para convertir datos en decisiones.

Reflexión final: construir WSIC en tres semanas fue ambicioso pero posible gracias a las capacidades de Kiro. La experiencia demuestra que el futuro del desarrollo puede ser colaborativo, guiado por especificaciones y potenciado por múltiples agentes e IA. Si te interesa probar WSIC o hablar sobre cómo Q2BSTUDIO puede ayudarte a crear software a medida, implementar agentes IA o mejorar tu estrategia cloud y de seguridad, contáctanos y conversemos sobre tu proyecto.