Un libro de vibe coding en español: 30 días de práctica

 Presentación de ¿Qué puede crear una sola persona con IA, 20 dólares y 30 días?, de Kihong Kim

Portada de ¿Qué puede crear una sola persona con IA, 20 dólares y 30 días?, de Kihong Kim, edición en español

El primer resultado parecía un panel financiero. Todavía no era un sistema en el que pudiera confiar.

Soy Kihong Kim. En mi libro ¿Qué puede crear una sola persona con IA, 20 dólares y 30 días? documento un experimento como profesional sin formación como desarrollador: crear un panel financiero, vídeos cortos, webtoons y un blog con ayuda de IA.

Este es uno de los aprendizajes del primer capítulo: pedir una pantalla no basta. También hay que definir de dónde salen los datos, cuáles necesitan intervención humana y qué ocurre cuando falta información.

La primera petición

Empecé con esta instrucción:

Crea un panel donde pueda ver en una sola pantalla mis acciones coreanas y estadounidenses y el porcentaje de efectivo.

Era fácil obtener una pantalla atractiva. Lo difícil era saber qué cifra estaba actualizada, qué valor se había introducido a mano y qué información no se había podido comprobar.

La instrucción que cambió el trabajo

La siguiente versión describía primero el proceso y las excepciones. Este es el texto incluido en el libro:

Cuando cierran los mercados de Corea y Estados Unidos, vuelvo a abrir varias pantallas y una hoja de Excel para revisar la misma información.
El objetivo no es crear una pantalla atractiva, sino un sistema de revisión que pueda utilizar todos los días.

Separa las entradas en cuatro grupos:
1. Información que puede actualizarse automáticamente
2. Información que requiere una conexión mediante API
3. Valores que debe introducir una persona
4. Información que no puede verificarse en este momento

La salida debe mostrar el patrimonio total, el porcentaje de efectivo, los cambios a lo largo del tiempo, las anomalías más importantes y las siguientes acciones.
No estimes valores sin verificar. Márcalos como «No verificado».
Propón primero el flujo de datos y la distribución de la pantalla. No lo implementes hasta que yo lo apruebe.

Tres cambios concretos

  • De una cifra a una cifra con contexto: fuente, momento de actualización y distinción entre API y entrada manual.
  • De un dato ausente que parecía normal a un estado explícito: no verificado, retrasado o pendiente de intervención.
  • De abrir el panel cada día a revisar avisos: el flujo incorporó Telegram para señalar anomalías y siguientes acciones.

Mi regla de trabajo pasó a ser: entrada → proceso → salida → excepción → revisión humana. La pantalla debía reflejar ese recorrido.

Una prueba que puedes hacer en tu proyecto

Antes de pedir más funciones, elige un solo resultado y responde: ¿cuál es su fuente?, ¿cuándo se actualizó?, ¿qué ve el usuario si falta el dato?, ¿qué decisión necesita todavía una persona?

Si esas respuestas no están claras, mejorar el diseño no resuelve el problema.

El experimento completo, en español

El libro desarrolla este caso y otros proyectos de creación y publicación de contenido. Si utilizas IA en tu trabajo o para producir contenido, estos ejemplos muestran cómo pasar de un primer resultado a un proceso que puedas comprobar, corregir y repetir. Incluye seis hojas de trabajo: definición del proyecto, revisión de prompts, registro de fallos, comprobación antes de publicar, seguimiento de resultados y plan de 30 días.

Qué significan los 20 dólares: se refieren a la suscripción mensual inicial de la herramienta principal de IA. No representan el coste total del proyecto; equipo, API, voces de pago y otros servicios pueden tener costes adicionales.

Ver la edición en español en Amazon.

¿Qué te ha costado más al trabajar con IA: conseguir un primer resultado o convertirlo en algo que puedas utilizar de forma repetida?

Los dos prompts anteriores proceden del capítulo 1 del libro. Este artículo resume ese caso; no es el capítulo completo.

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