Guía práctica para desarrolladores y equipos técnicos que usan asistentes de código IA como Claude, ChatGPT, Perplexity, Vercel v0 y Lovable AI, con consejos para sacarles el máximo partido en proyectos reales y en desarrollo de software a medida.

Claude Debugging: pega el mensaje de error y el stack trace completo; Claude destaca por analizar contexto extenso y explicar causas raíz. Setup y generación: usa Claude Code CLI para flujos de trabajo en terminal, ya que puede leer el directorio del proyecto automáticamente sin añadir contexto manual. Mejor para: depuración de lógica compleja, decisiones arquitectónicas y proyectos grandes donde mantener visión del proyecto es clave.

ChatGPT Debugging: proporciona el mensaje de error, el fragmento de código relevante y lo que ya has intentado, especificando la pila tecnológica por ejemplo Node.js Express API. Setup e instalación: accede vía web, pestañas del navegador o integra en VS Code con extensiones para soporte inline sin cambiar de pestaña. Mejor para: asistente de propósito general, generación rápida de boilerplate y explicación de conceptos de programación para múltiples frameworks.

Perplexity Debugging: pega errores y usa Web Focus para soluciones en tiempo real extraídas de foros y documentación actual. Setup y research: usa Academic Focus para soluciones con respaldo de investigación o Writing Focus para generación de código. Su fortaleza es obtener prácticas recomendadas y comparativas de frameworks actualizadas. Mejor para: investigar decisiones de arquitectura, comparar frameworks y localizar documentación de API reciente para tecnologías que cambian rápido.

Vercel v0 Generación de UI: describe tu componente en lenguaje natural por ejemplo tarjeta de producto con variantes y v0 genera código React con Tailwind CSS listo para usar. Limitaciones: funciona solo con React y Next.js, por lo que otros frameworks requieren conversión. Mejor para: prototipos front rápidamente cuando la velocidad importa más que la flexibilidad de framework.

Lovable AI Full stack y scaffolding: describe el proyecto de forma natural por ejemplo construir una app de blog con Next.js y Lovable genera estructura completa frontend y backend con Supabase. Integración: indica APIs a conectar por ejemplo Stripe y genera el boilerplate necesario. Mejor para: stakeholders no técnicos y desarrollo rápido de MVP con frontend y backend listos.

Buenas prácticas generales Proporciona siempre contexto claro mensaje de error más snippet de código más pila tecnológica; prueba el código generado antes de ponerlo en producción; comprende lo que produce la IA antes de integrarlo. Combina herramientas: usa Perplexity para investigación, Claude para depuración profunda, ChatGPT para soluciones rápidas y v0 o Lovable para tareas UI pesadas. Itera: las primeras respuestas rara vez son perfectas refina prompts y ejecuta pruebas manuales.

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