Conoces la sensación. Pasas tres horas un sábado por la noche con Claude o Cursor. Estás en racha. Das un prompt, genera código, pegas y la aplicación funciona. Se lo enseñas a amigos no técnicos que te consideran un genio y sientes que has desbloqueado un superpoder. La vida es buena. Luego llega la resaca. Aparece un bug, quieres añadir una funcionalidad 'rápida' o, peor aún, lo has desplegado en producción y los usuarios ya notan problemas. De repente estás frente a miles de líneas de código que no escribiste realmente y, seamos sinceros, no entiendes del todo. Le pides a la IA que lo arregle y, como no recuerda por qué tomó esas decisiones hace tres días, solo añade más espaguetis sobre la salsa. Entras en un bucle sin fin y la solución temporal se convierte en deuda técnica. Esto es la incómoda verdad del código de ambiente o vibe coding.

Vibe coding es mágico para prototipos y hackathons. Permite pasar de cero a algo funcional muy rápido. Pero para aplicaciones que debes operar, depurar y ampliar durante meses, el estilo vibe se transforma en un problema de mantenimiento enorme. No puedes promptar para salir de la deuda técnica indefinidamente. En algún momento, una persona real debe hacerse responsable del código.

La raíz del problema no es la IA sino la ausencia de restricciones y memoria externa. Cuando programamos de forma manual solemos seguir normas internas: no repetirnos, limpiar imports muertos, documentar el porqué. Con la IA tendemos a sacrificar esos estándares por velocidad. La solución práctica es dejar de tratar a la IA como una varita mágica y empezar a tratarla como un desarrollador junior muy rápido y muy olvidadizo. Es decir, hay que darle un manual de empleado estrictamente aplicado.

Recomendaciones clave para evitar la resaca del código

- Regla del Boy Scout aplicada al código Cada sesión debe dejar la base de código mejor o, como mínimo, no peor. Refactora activamente el código que encuentres, incluso fuera del alcance inmediato de la tarea cuando sea seguro hacerlo.

- Regla de las tres veces No extraigas patrones en funciones reutilizables hasta que hayan aparecido tres veces. Evita la abstracción prematura que genera helpers innecesarios y hace el código más difícil de leer.

- Higiene del código Elimina código muerto de inmediato: imports no usados, funciones y variables inutilizadas, código comentado que no se va a recuperar. Si no se ejecuta, fuera.

- Aprovechar soluciones consolidadas Prefiere librerías y paquetes battle tested antes que implementaciones ad hoc. No reinventes la rueda salvo que esté realmente rota.

- Legibilidad y documentación Haz que el código sea autoexplicativo. Los comentarios deben explicar por qué se tomó una decisión, no repetir lo que hace el código.

- Seguridad en refactors Si una refactorización tiene alto riesgo de romper funcionalidades, márcala para revisión humana en lugar de aplicarla a ciegas.

- Memoria persistente Dado que el contexto de la IA se pierde entre sesiones, hay que usar archivos que actúen como la memoria del proyecto. Implantar un Dev Log obligatorio que la IA tenga que actualizar al terminar cada tarea con cambios de código.

Implementación práctica

- DEVLOG.md como disco duro del proyecto Al completar una tarea que implica cambios en código, comprueba si existe DEVLOG.md. Si existe, añade una entrada que incluya 1 la descripción del cambio con alto nivel de los ficheros tocados 2 el razonamiento detrás de decisiones estructurales 3 la deuda técnica y recortes realizados que haya que arreglar más adelante. Si no puedes escribir en el archivo por permisos o conflictos, genera el snippet exacto que la siguiente persona o sesión debe pegar. Esto no es opcional, es una checklist obligatoria tras cualquier cambio.

- Forzar journaling Obliga a la IA a mantener un diario de desarrollo que el siguiente contexto pueda leer para entender en segundos lo que se hizo la semana pasada. Esto reduce la amnesia de los modelos y evita que las siguientes sesiones repitan o contradigan decisiones previas.

- Prompt senior engineer Configura tu prompt o system instruction para que trate a la IA como un desarrollador junior con normas de higiene, refactorización responsable y obligación de anotar en DEVLOG.md. Si usas herramientas como Claude, Cursor o un CLI de agentes, integra estas reglas como parte del prompt y hazlas verificables.

Por qué funciona

- Control de abstracción La Regla de las tres veces evita que los modelos abstraigan en exceso y creen helpers que no aportan claridad. Esto restringe la tendencia natural de las IAs a sobreingenierizar.

- Anclaje con DEVLOG.md Forzar una entrada en DEVLOG.md después de cada cambio crea una memoria externa. La siguiente sesión puede leer ese registro y saber por ejemplo que se migró a date-fns la semana pasada o que un endpoint quedó a medias. Ese anclaje es el cambio de juego para proyectos de larga duración.

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Resumen final

Vibe coding es divertido y útil para iterar rápido, pero la ingeniería verdadera exige longevidad. Si no impones restricciones y memoria externa, la IA priorizará hacer que funcione ahora frente a hacerlo mantenible para después. Implanta normas claras, obliga a la IA a documentar en DEVLOG.md y trata a los modelos como juniors de alta velocidad a los que debes dar un manual de empleado. Con estas prácticas, y el soporte adecuado de equipos como Q2BSTUDIO, puedes aprovechar lo mejor de la inteligencia artificial sin convertir tu base de código en un campo minado de deuda técnica.