[Adaptación empresarial a Vibe Coding] Parte 2: desafío de desarrollar un MVP con Vibe Coding basado en documentos de diseño

1. Contexto
   •Se comparte la experiencia de cómo, tras venir de un desarrollo tradicional basado en OOP y patrones de diseño, impactó la productividad de nuevos enfoques como MSA y Vibe Coding.
   •Últimamente, con el avance de los LLM y los AI IDE (CLAUDE, Cursor, etc.), la forma misma de escribir código está cambiando.

2. ¿Qué es DDVC?

Design-Driven Vibe Coding es un enfoque nombrado por CrowdWorks, una metodología sistemática de Vibe Coding en la que se le solicita desarrollo al LLM con base en documentos de diseño.
•La clave es una estructura en la que, después de redactar documentos PRD y Requirements, la IA genera el código a partir de ellos.
•La redacción de documentos también sigue el flujo de borrador inicial por IA → revisión y corrección por parte de personas para completarlos.
•PRD: incluye objetivo del producto, requisitos funcionales, historias de usuario, prioridades, etc.
•Requirements: incluye visión general de módulos, requisitos funcionales, estructura de archivos, código relacionado y reglas.

3. Dos estrategias de desarrollo
   •Estrategia 1: desarrollo secuencial por módulos → similar al método tradicional, estable. Más adecuado para Production que para PoC.
   •Estrategia 2: generación simultánea de módulos → más rápida, pero con mayor dificultad para pruebas y validación. Se responde a esto generando también código de pruebas.

4. Experimento de desarrollo de MVP en 3 días
   •Para superar la realidad de recursos limitados, se realizó un experimento para desarrollar un MVP en solo 3 días.
   Day 1: documentos de diseño (PRD + Requirements) + diseño técnico
   Day 2: generación de código + pruebas básicas
   Day 3: pruebas de integración + frontend + validación

5. Caso de MVP: sistema RAG basado en permisos de documentos
   •Un sistema con parsing de documentos y registro en Vector DB, gestión de permisos y función de búsqueda tipo chat.
   •Generación de PRD/Requirements → la IA genera código → generación de código de pruebas → depuración con Cursor AI.
   •En el frontend, se generó automáticamente una UI de prueba con Next.js + TailwindCSS.

6. Tips de ejecución y aprendizajes
   •Regenerar puede ser más económico que modificar código.
   •Se enfatiza la importancia de imprimir logs (se recomienda un formato que incluya números de línea)
   •Es necesario confiar en la capacidad de codificación de la IA (especialmente con base en Claude 3.7)
   •El código asíncrono también es difícil de depurar para la IA → se recomienda escribirlo primero de forma síncrona y luego cambiarlo
   •Al principio, la cantidad de código puede resultar abrumadora, pero al acostumbrarse la productividad aumenta ↑

7. Cómo expandir la cultura
   •Plan de hackatón interno: difundir DDVC y compartir experiencia práctica en Vibe Coding
   •Diseñado para que tanto desarrolladores como no desarrolladores puedan acceder al AI coding, separando tracks para cada grupo

Conclusión:
Vibe Coding está transformando no solo la forma de producir código, sino también el rol del desarrollador, la cultura y la manera de colaborar. El artículo cierra compartiendo la idea de que experimentar y adaptarse rápidamente en la práctica puede convertirse en una ventaja competitiva.