¿Recuerdas las tarjetas perforadas esos cartones con agujeros que programaban computadoras en los años 60 He recuperado esa experiencia como herramienta educativa potenciada por inteligencia artificial y la llamé PunchCard.AI Este artículo explica cómo la diseñé y desplegué paso a paso combinando técnicas modernas con una estética retro

La idea Fue traer de vuelta la sensación táctil y visual de programar con tarjetas sin renunciar al poder del código actual En la práctica los alumnos arrastran tarjetas visuales que representan acciones como Obtener entrada Ordenar números Mostrar resultado y la IA compila esa secuencia a código Python ejecutable de forma segura Así los estudiantes ven salida real errores reales y reciben retroalimentación constructiva en lenguaje apropiado para su edad

Enfoque de desarrollo Empleé una metodología impulsada por especificaciones con Kiro Planificación Creé 10 historias de usuario con criterios de aceptación usando sintaxis EARS Diseñé la arquitectura y las interfaces de servicio Elaboré 11 propiedades de corrección para pruebas y dividí el trabajo en 19 tareas implementables Implementación Ejecuté las tareas una a una con pruebas que detectaban fallos al instante El resultado 19 de 19 tareas finalizadas sin necesidad de grandes refactorizaciones La inversión inicial en planificación redujo el caos típico de construir primero y arreglar después

Documentos de guía Para garantizar calidad educativa creé tres documentos de orientación ai-behavior.md card-patterns.md y subject-generation.md Estas guías definen tono alentador lenguaje acorde a la edad diseño de tarjetas por categorías y reglas para generar temas diversos El impacto Fue mayor consistencia en retroalimentación diversidad temática y cero contenido inapropiado porque Kiro incluye estas reglas automáticamente en cada generación

Ganchos automáticos Mi equipo y yo configuramos hooks que actúan como un equipo de control de calidad silencioso test-on-save.json que ejecuta pruebas al guardar y lint-on-save.json que formatea y corrige estilo Estos ganchos detectaron más de 15 errores durante el desarrollo y mostraban qué criterios de aceptación fallaban permitiendo una validación continua

Ejecutor de código seguro El núcleo es la ejecución real de código MCP Model Context Protocol simplificó la puesta en marcha del sandbox configurando un servidor que limita tiempo y memoria ofreciendo salida stdout y stderr real con protección contra abusos Gracias a MCP no fue necesario construir infraestructura de ejecución compleja ni asumir riesgos de seguridad

Pipelines de IA Cada función usa IA de forma distinta Generación de temas genera seis ejes de aprendizaje Desafíos crea problemas únicos con objetivos claros Biblioteca de tarjetas ofrece bloques temáticos Traducción a código convierte secuencias de tarjetas en Python ejecutable con comentarios y manejo de casos límite Análisis de soluciones revisa lo hecho por el alumno referencia tarjetas usadas y propone mejoras siempre con tono constructivo

Pruebas basadas en propiedades No me limité a pruebas unitarias Traducí reglas de negocio a 11 propiedades invariantes como Unicidad de desafíos Integridad de la biblioteca de tarjetas Relevancia de la retroalimentación y Recuperación ante errores Usé fast-check para validar estas propiedades con 100 entradas aleatorias cada una y descubrí bordes que las pruebas convencionales no habrían mostrado Cobertura final 91.6 por ciento

Retos y soluciones Latencia de la API puede alcanzar 10 a 15 segundos así que añadí caché y estados de carga amigables Pruebas frágiles por variabilidad de contenido ajusté tolerancias manteniendo rigor Gestión de estado compleja definí interfaces claras y seguimiento de progreso entre servicios

Tecnologías clave React 18 y TypeScript Vite Tailwind Google Gemini MCP Vitest y fast-check almacenamiento local para progreso Cada elección orientada a rapidez y simplicidad

Qué aprendí La metodología spec-driven acelera y mejora la calidad Las guías de dirección para la IA generan coherencia sin microgestión Los hooks automáticos ahorran horas diarias MCP convierte una función compleja en una simple configuración Y las pruebas basadas en propiedades detectan fallos que ejemplos concretos no ven

Resultados PunchCard.AI ofrece temas y retos generados por IA programación por arrastrar y soltar ejecución real de código retroalimentación inteligente y seguimiento de progreso Disponible como proyecto abierto y gratuito para docentes y estudiantes

Sobre Q2BSTUDIO Somos Q2BSTUDIO una empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida con experiencia en inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud para AWS y Azure Ofrecemos soluciones integrales de software a medida y aplicaciones a medida que incluyen consultoría en servicios inteligencia de negocio y Power BI además de agentes IA y servicios de ia para empresas Nuestra experiencia en ciberseguridad y pentesting garantiza que cada entrega cumpla con los estándares más exigentes Si buscas crear una aplicación educativa o empresarial a medida visita nuestra página de servicios de aplicaciones a medida y conoce cómo combinamos diseño moderno con seguridad y escalabilidad También ofrecemos proyectos de inteligencia artificial adaptados a objetivos de negocio desde automatización hasta agentes conversacionales

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Conclusión Recuperar la filosofía física de las tarjetas perforadas con herramientas modernas demuestra que la mejor innovación a veces es combinar lo clásico con lo avanzado Con el enfoque correcto especificaciones guías de IA pruebas automáticas y ejecución segura es posible construir experiencias educativas complejas sin caos Si quieres explorar cómo este enfoque puede aplicarse a tu proyecto empresarial o educativo ponte en contacto con Q2BSTUDIO y transformemos la idea en producto