Llevo un tiempo diciendo, en reuniones y por aquí, que el futuro de construir software no es “pídele a la IA que te escriba una función”. Es darle un método: que antes de tocar una línea entienda qué quieres, lo escriba como especificación, lo parta en tareas pequeñas y demuestre con pruebas que funciona. Le llamo trabajar spec-driven, y es parte de lo que hago cuando entro en una empresa como Head of AI externo.
El empujón me lo dio un post de Diego Garcimartín Rey que me removió: confundimos la rapidez que da la IA con decidir qué problema resolver, y sin método acabas con un producto imposible de mantener. En vez de darle un like, me picó y decidí probarlo. Como no me gusta predicar sin haber pisado el barro, cogí una de las herramientas que menciona, Superpowers, y la puse a trabajar en el sitio más a mano que tengo: este.
Qué es Superpowers
No es un plugin que escribe código por ti. Es una colección de skills (rutinas) que obligan a tu agente a comportarse como un buen ingeniero: primero te hace preguntas y saca una especificación, te la enseña a trozos para que la apruebes, monta un plan en tareas de dos minutos, y solo entonces programa, con una regla de hierro: ninguna línea de código sin un test que falle antes. El famoso rojo-verde-refactor de toda la vida, pero ahora quien lo respeta a rajatabla es la máquina.
La prueba: un bug de verdad
No quería un ejemplo de juguete, así que busqué un fallo real. Lo encontré en cómo esta web arma los resúmenes de mis artículos: quitaba las etiquetas HTML pero no traducía los símbolos codificados (esos ’ que salen en vez de un apóstrofo) y cortaba el texto a mitad de palabra. Feo.
Seguí el método al pie de la letra:
- Especificación. Escribí en un documento qué debía hacer exactamente la función, y qué no (nada de reescribir medio sitio). Aprobado antes de programar.
- Test primero. Escribí ocho pruebas describiendo el comportamiento correcto. Las ejecuté. Fallaron todas, claro: la función aún no existía. Eso es bueno: si no ves fallar el test, no sabes si comprueba lo que crees.
- Código mínimo. Implementé lo justo para poner las pruebas en verde.
- Y aquí saltó lo bueno: una prueba seguía fallando por un espacio invisible (un “espacio duro” que se colaba). Sin las pruebas, ese bicho habría llegado a producción sin que nadie lo viera. Con ellas, imposible seguir adelante hasta arreglarlo.
Resultado: ocho pruebas en verde, el resumen ahora se lee limpio, y un fallo tonto pero real cazado por el camino.
Mi veredicto
Lo que más me gustó no es que escriba código: es que te frena. El 80% de los desastres con IA vienen de que se lanza a programar antes de entender el problema. Superpowers convierte esa prisa en un proceso: entender, especificar, probar, verificar. Y la manía de “no cantes victoria sin evidencia” (no digas que algo funciona si no has ejecutado la comprobación en ese mismo momento) debería estar tatuada en cualquiera que trabaje con agentes.
¿Lo pega todo? No. En un sitio ya terminado, la parte de tests encaja regular; brilla cuando construyes algo nuevo. Y su proceso completo, con subagentes trabajando solos durante horas, es más de lo que necesita un proyecto pequeño.
Pero la dirección es la correcta, y no es una intuición mía: cada vez más gente construye así. El que siga tratando a la IA como un becario al que le sueltas “hazme una web” va a acumular deuda técnica a velocidad de récord. El que le dé método va a ir más rápido y más seguro.
Si en tu empresa estáis metiendo agentes de IA en el desarrollo y no tenéis claro cómo hacerlo sin que se convierta en un caos, es justo la conversación que me gusta tener. Ya sabes dónde encontrarme.
Gracias a Diego Garcimartín Rey por el post que me puso a probar esto. Las herramientas son de gente que las construye en abierto: Superpowers (Jesse Vincent) y GSD Core. Las dos con licencia MIT.
