Imagine poder describir una aplicación en voz alta y verla cobrar vida, sin sintaxis, sin configuración, sin estrés. Esa es la esencia de la codificación de ambientes. No es solo un nuevo estilo de codificación; Es una nueva interfaz entre los humanos y el desarrollo de software, una que está remodelando quién puede construir, qué tan rápido pueden hacerlo y lo que depara el futuro. En este artículo, analizaremos y práctica la codificación de vibos, qué es, cómo funciona, sus limitaciones actuales y hacia dónde se dirige. Codificación de ambientes: explicó simplemente Andrej Karpathy popularizó el término «codificación de vibos», que resumió como «ver cosas, decir cosas, correr cosas». La codificación de vibos es el proceso de explicar su proyecto a un sistema de IA, generalmente en lenguaje natural, y hacer que produzca código funcional para usted. Las herramientas de IA que alimentan este flujo de trabajo incluyen: Copilot de GitHub: ofrece finalizaciones de código relevantes basadas en el contexto del proyecto CHATGPT-puede generar funciones completas, explicar el código y manejar la solicitud de depuración de la lista de fantasmas-Ayuda a los desarrolladores en solitario a construir aplicaciones de pila completa rápidamente cursor-un editor vs basado en código con código AI profundo Estas herramientas se ejecutan en modelos de idiomas grandes. Como el tipo entrenado en miles de millones (sí, miles de millones) de líneas de código de código abierto. No solo adivinan lo que estás tratando de construir: prácticamente han leído el manual para cada idioma importante. Desde Python y JavaScript hasta TypeScript, Go y más allá, entienden cómo los desarrolladores del mundo real escriben código. Han estudiado patrones comunes. Conocen las bibliotecas populares. Y obtienen los marcos que usan la mayoría de los equipos. Es como tener un compañero de codificación súper bien leído, menos los descansos de café. ¿Tiene una idea de desarrollo de software? Permítanos ayudarlo a estrategias de estrategia un ciclo de desarrollo de racionalización ¿Cómo funciona la codificación de ambas? Así es como podría verse un flujo de codificación de vibra básica: elija su plataforma Comience seleccionando un asistente de codificación de IA. Cuando haga eso, asegúrese de complementar su pila y presupuesto tecnológico. Replicen, cursor, copiloto, adorable: todos te ayudan a escribir código. ¿Pero la forma en que interactúan? Totalmente diferente. Algunos se sienten como un copiloto hablador, terminando tus pensamientos antes que tú. Otros son potencias tranquilas: mínimas, rápidas y fuera de su camino. Elegir uno no se trata solo de características. Se trata de descubrir el que coincide. Una vez que hayas elegido tu herramienta, comienza la magia. Estos asistentes de IA no solo sugieren sintaxis, sino que generan código de trabajo real. Lógica de backend? Controlar. Frontend ui? Cubierto. API GANCS? Ya allí. Dígale a la IA que su sueño es su mensaje es su informe de diseño. Solicitud de ejemplo (front-end): «Cree un componente React que anima los puntos en ritmo con una pista de audio. Necesita botones de inicio/parada, colores amigables con el modo oscuro y un accesorio para BPM para poder ajustar el tempo más tarde». Consejos que pagan primero el contexto: mencione la pila tecnológica al frente (reaccionando 18, viento de cola, supabase). Objetivo sobre los detalles: concéntrese en el ‘por qué’, el ambiente que desea, luego los detalles de la capa. Las restricciones ahorran tiempo: el tamaño de la pantalla, los objetivos de rendimiento o las versiones API limitan el espacio de búsqueda para el modelo. Esculta el primer borrador que la IA responde con un «corte aproximado»: código de trabajo más comentarios. Es funcional, no impecable. Aquí es donde canalizas a tu editor de cine interior: ejecutarlo de inmediato. Vea lo que se rompe. Copie Paste cualquier error nuevamente en la solicitud de uso conversador. Trate el modelo como un desarrollador junior, actualice por qué eligió una biblioteca o patrón. Consejo profesional: Mantenga las iteraciones cortas. Si no ha mejorado la compilación después de dos ajustes, reescribe el aviso en lugar de parchear espagueti. Revise, Secure, Ship AI puede componer una melodía, pero aún así domina la pista: Análisis estático y Linting (Eslint, Flake8) Drift de estilo de captura y errores obvios. Los escaneos de seguridad (SEMGREP, SNYK) buscan inyección SQL, autores débiles, secretos expuestos. Unidad y pruebas de integración Comportamiento de anclaje antes de los refactores. La revisión por pares permanece no negociable: las inspecciones formales e informales capturan alrededor del 60-65% de los errores latentes antes de que se fusione el código. Vamos a ponerlo todo juntos, la plataforma te da el escenario. El mensaje establece el script. La iteración dirige la escena. La revisión mantiene a los críticos callados. Repita este bucle y notará un ritmo: ciclos de retroalimentación más cortos, menos interruptores de contexto y más tiempo dedicado a lo que el software debe hacer, no en cómo se deletrea en código. Esa es el ambiente real. Por qué la codificación de vibos está ganando tracción real, cortemos el zumbido y veamos por qué esta tendencia está recogiendo impulso del mundo real: la velocidad para valorar el tiempo es dinero, especialmente en tecnología. El desarrollo asistido por AI acorta el tiempo de comercialización. ¿Sabía que la investigación muestra que los desarrolladores que usan Copilot GitHub pudieron completar tareas de programación 55-56% más rápidas? AI no solo aceleró las cosas. Golpeó rápido. La disponibilidad con el aviso correcto, los gerentes de productos, los analistas, incluso los fundadores, pueden girar MVP en poco tiempo. No hay Code Bootcamp. No hay noches de insomnio. Solo ideas claras, bien redactadas. Concéntrese en las tareas de alto valor deje que la Boilerplate sea manejada por AI. Los desarrolladores pueden concentrarse en tareas como la construcción de arquitecturas escalables, etc. Estas son áreas donde la visión humana todavía se mantiene infiltrada. Bucles de retroalimentación acelerados iteración más rápida = mejores productos. AI permite pruebas rápidas, revisiones inmediatas y un desarrollo más centrado en el usuario. La democratización de los no ingenieros de construcción de software ahora puede participar significativamente en el desarrollo. Esto crea innovación interfuncional y herramientas internas más rápidas. ¿Quién está usando la codificación de vibra? Hay una indicación circunstancial (pero en crecimiento) de que se está utilizando la codificación de ambas en: Startups: los fundadores están construyendo MVP utilizando herramientas de IA con una codificación tradicional mínima. Prototipos empresariales: AI es utilizado por empresas como Visa y Snaplogic para acelerar las herramientas internas. Educación: para mejorar el aprendizaje, las escuelas de codificación y los campamentos de entrenamiento están incorporando herramientas de IA en sus planes de estudio. Desarrolladores independientes: los equipos SaaS de una persona están enviando aplicaciones más rápido utilizando la lista de replicados y el chatgpt. El informe 2025 de Snaplogic es notable. Dijo que el 50% de las empresas ya están desplegando agentes de IA en producción. Y otro 32% planeando hacerlo dentro del próximo año. Un documento técnico de IBM, 2024 proporcionó un pronóstico interesante. Afirmó que el 40% de la fuerza laboral global necesitará rekilling en los próximos tres años debido a la IA y los esfuerzos de automatización. Las limitaciones: lo que la codificación de vibra no puede hacer (todavía) a pesar de la exageración, la codificación de vibos no es una bala de plata. Estas son sus deficiencias actuales: Mates de claridad rápida: indicaciones vagas = salida vaga. Todavía se requiere un pensamiento claro. La arquitectura no es automática: la IA puede construir características. Sin embargo, no diseña sistemas mantenibles. La depuración puede ser opaca: puede obtener código de trabajo, pero comprender y arreglar errores sigue siendo un territorio humano. Problemas de seguridad: la IA no usa flujos de autores, limpia automáticamente las entradas o se adhiere a los estándares OWASP. Fragmentación de herramientas: es un dolor en crecimiento. El código generado por IA a menudo se rompe. Especialmente cuando cumple con sus pruebas, linters o tuberías CI/CD. La velocidad es excelente, pero sin precisión, es el caos. Los equipos ganadores logran el equilibrio: código rápido, transferencias limpias, ingeniería sólida. ¿Cómo pueden las empresas usar la codificación de VIBE estratégicamente? En Fingent, no perseguimos tendencias. Diseñamos soluciones prácticas, seguras y escalables. Así es como las empresas pueden experimentar con la codificación de VIBE sin asumir un riesgo innecesario: aprovecharlo por los prototipos y otras herramientas internas que esto podría resultar de alta recompensa. Además, configuraciones de bajo riesgo para la experimentación. Entrenando a sus desarrolladores en la rápida ingeniería de WritingPrompt es la necesidad de la hora. Se está convirtiendo en un conjunto de habilidades real. Establezca el código de AI de revisión del código humano en el circuito como el trabajo de un desarrollador junior; necesita verificación. Cree un aviso reutilizable TemplAtessTandardizar cómo los equipos solicitan patrones comunes como flujos de inicio de sesión, paneles o andamios API. Mida los resultados rigurosamente hechos tiempo de control, errores introducidos y ciclos de implementación para garantizar un valor real. ¡Descubra cómo Fingent está acelerando el proceso de desarrollo de software con AI Explore ahora! Pensamientos finales: ¿Vibe está codificando el futuro? La codificación de ambientes no se trata de eliminar a los desarrolladores, se trata de aumentarlos. Reframa la codificación como una combinación de pensamiento de diseño, comunicación y iteración rápida en lugar de solo una tarea técnica. La tendencia principal es cierta: la IA está acelerando significativamente el desarrollo de software, a pesar de que algunas de las estadísticas que circulan, como 95% de bases de código generadas por IA, no están verificadas. En Fingent, confiamos en que las empresas más prósperas serán aquellas que incorporan cuidadosamente la IA en lugar de las que persiguen sin atención la automatización. ¿Tiene curiosidad sobre las posibles aplicaciones del desarrollo asistido por AI en su empresa? Hablemos.