Resucité a ELIZA, el chatbot de MIT de 1966, combinando el script DOCTOR de coincidencia de patrones con GPT-4o-mini para conversaciones reales. La idea fue sencilla y a la vez técnica: mantener la ilusión de un terapeuta rogeriano de los años 60 sin permitir terminología moderna ni consejos directos, solo preguntas reflexivas y expresiones como dime más sobre eso.

El proceso arrancó con cuatro especificaciones antes de escribir una sola línea de código: motor de patrones, capa LLM, interfaz de terminal y sistema de modos. Cada especificación incluyó criterios de aceptación claros como respuestas de menos de 30 palabras y prohibición de términos modernos de terapia como CBT, mindfulness o trauma informed. A partir de esas reglas trabajó Kiro para implementar la lógica y la integración.

Añadí además dos documentos de steering. Uno para estilo de código con ES Modules, async await y degradado elegante. El otro definió la persona de ELIZA: identidad rogeriana de 1966 con normas explícitas para reflejar pronombres, hacer preguntas abiertas y nunca admitir ser una IA. Gracias a esos steering files no tuve que reexplicar el contexto cada vez que pedía cambios.

Con esa base, cuando solicité hacer ELIZA más conversacional, Kiro ya conocía las restricciones de persona, los límites de longitud y la regla de no dar consejos, por lo que las mejoras se mantuvieron en personaje automáticamente. Lo más impresionante fue el potenciador LLM: una implementación con integración de OpenAI, gestión del historial y un system prompt que mantiene la actuación del terapeuta a lo largo de múltiples turnos.

También implementé hooks que escanean por lenguaje anacrónico en cada guardado, lo que detectó dos veces el uso accidental de palabras como boundaries en plantillas de respuesta. La lección clave es que los steering files no son simples guías de estilo sino contexto persistente que modela cada interacción y acelera iteración sin romper la ilusión histórica.

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Resumen práctico: especifica reglas claras desde el inicio, define la persona o comportamiento deseado con steering files, automatiza comprobaciones de anacronismos y deja que las herramientas de integración ejecuten la arquitectura. Así resucité a ELIZA sin perder la esencia de 1966 y así abordamos proyectos de inteligencia artificial y software a medida en Q2BSTUDIO.