LAO — app para macOS que convierte ideas en especificaciones que una IA de desarrollo puede ejecutar

LAO es una app para macOS que funciona como una especie de “oficina de diseño” entre las ideas y la IA de desarrollo.

Cuando usas IAs de desarrollo como Claude Code, Codex o Gemini CLI, es común lanzar la idea directamente al chat y empezar a desarrollar. Al principio parece rápido, pero en la práctica recién después de construir algo se nota lo que faltaba.

Cosas como cómo será el inicio de sesión, cómo se manejará el estado vacío, cómo se conectará la navegación entre pantallas, si el modelo de datos coincide con la interfaz o si existen estados de error, suelen aparecer demasiado tarde. Entonces el flujo termina siendo volver a corregir, volver a explicar y volver a corregir.

LAO es un intento de insertar un paso intermedio ahí.

Idea
→ exploración y estructuración en LAO
→ diseño de pantallas/flujo/datos/API
→ especificación que se puede entregar a una IA de desarrollo
→ implementación

Al principio quería crear una herramienta que conectara agentes de IA para hacer que trabajaran mejor. Pero después de seguir probando, me di cuenta de que el problema mayor era que el desarrollo empezaba cuando todavía no estaba suficientemente claro qué había que construir.

Por eso acoté el rol de LAO: no como herramienta de desarrollo, sino como herramienta de diseño para la etapa previa al desarrollo.

Dentro de LAO, primero se exploran las ideas en IdeaBoard. Un panel de especialistas de IA propone direcciones desde varias perspectivas, y el usuario va afinando cuál encaja mejor mediante la conversación.

Cuando la dirección queda definida, se pasa a Design Workflow. Ahí, el Director divide el trabajo en unidades como diseño de pantallas, flujo de usuario, modelo de datos y API. Luego, cada elemento es desarrollado por Step Agent en especificaciones concretas.

Lo más importante fue no arrastrar por mucho tiempo el “contenido del chat”, sino dejar los resultados intermedios como información de diseño estructurada.

Los chats largos pierden contexto con el tiempo. Las personas se confunden y la IA también. Por eso, en LAO el paso a la siguiente etapa no se basa en la conversación en sí, sino en resultados estructurados como Work Graph y Deliverable Spec.

Las funciones principales implementadas actualmente son las siguientes.

• app nativa para macOS con SwiftUI
• espacios de trabajo por proyecto
• exploración de ideas basada en IdeaBoard
• propuestas de dirección mediante un panel de especialistas de IA
• comparación y selección de enfoques
• estructuración del diseño basada en Design Workflow
• desglose de elementos de diseño como pantallas, flujos, datos y API
• conexión con proveedores Claude / Codex / Gemini CLI
• guardado de sesiones de diseño y continuación del trabajo
• gestión de relaciones entre elementos basada en Work Graph

Más que un producto terminado, por ahora se parece más a una herramienta experimental de código abierto creada para reducir problemas que yo mismo enfrenté al construir productos con IA.

En particular, me gustaría recibir retroalimentación de personas como las siguientes.

• quienes crean con frecuencia side projects con Claude Code o Codex
• quienes sienten que necesitan un proceso para ordenar la planificación y el diseño antes de delegar el desarrollo a una IA
• quienes sienten que surgen muchas ideas en el chat, pero que no se traducen bien en ejecución real
• quienes se sienten fatigados por el proceso de volver a explicar y corregir los resultados creados por agentes de IA
• quienes, como makers solistas o equipos pequeños, quieren estructurar mejor el flujo de planificación → diseño → desarrollo

Creo que, a medida que las herramientas de desarrollo con IA mejoren, la etapa de “definir con precisión qué se va a construir” será todavía más importante.

Si una IA de desarrollo puede implementar rápido, también puede implementar rápido una dirección equivocada. Por eso parece que la estructuración previa importa más que la velocidad de implementación.

LAO es un intento de trabajar precisamente esa etapa previa.

Todavía le faltan muchas cosas. En especial, necesito retroalimentación sobre la UX, el formato de las especificaciones, la forma de entregarlas a la IA de desarrollo y hasta qué punto esto resulta útil en proyectos reales.