En Campus Party Brasil 2025 (CPBR17), dentro de la Arena BRB Mané Garrincha, en Brasilia, DW Corp y Software Craftsmanship Community Brasília (SCCB) condujeron una jornada completa de contenido técnico. Uno de los momentos más concurridos fue el workshop "Vibe coding a prueba de errores", dirigido por Danrley Pereira y Lucas Dórea. La propuesta era directa: mostrar cómo transformar ese entusiasmo de "voy a programar por impulso con IA" en algo que realmente se convierta en un producto, sin crear un monstruo imposible de mantener.
Este texto es un resumen práctico de lo que ocurrió en el escenario y de los aprendizajes que puedes llevarte.
Vibe coding no significa renunciar al control
"Vibe coding" se convirtió en un apodo cariñoso para esa práctica de dejar que el LLM guíe buena parte de la escritura del código mientras describes lo que quieres. Es potente para prototipar, pero tiene una trampa: cuando no entiendes lo que se generó, la IA deja de ser una herramienta y se convierte en una caja negra cuyo funcionamiento solo puedes esperar que se mantenga.
El mensaje del workshop fue exactamente el contrario. Usando Claude Code, Danrley y Lucas mostraron un flujo en el que el desarrollador sigue al mando: lees, cuestionas y refinas cada fragmento generado. La IA acelera la escritura y las decisiones obvias; la arquitectura, los límites y las decisiones de negocio siguen siendo tuyos. Prototipar rápido solo vale la pena si todavía puedes explicar, línea por línea, lo que está ejecutándose.
La secuencia de prompts importa más que el prompt perfecto
Uno de los aprendizajes centrales fue que un buen resultado rara vez surge de un único prompt mágico. Surge de una secuencia: primero alineas el contexto y el objetivo, después pides un esqueleto pequeño, lo validas y solo entonces avanzas en pasos cortos. Cada iteración es una oportunidad para corregir el rumbo antes de que el error se propague por todo el prototipo.
Esta cadencia recuerda mucho a lo que la comunidad de craftsmanship promueve desde hace años: pasos pequeños, feedback rápido y refactorización continua. La IA no sustituye ese ritmo; lo acelera, siempre que mantengas la disciplina de revisar en cada paso.
Ahorrar tokens también es mejorar la eficiencia energética
Otro punto que generó un buen debate entre el público fue el costo. Cada interacción con un LLM consume tokens, y los tokens cuestan dinero y energía. Los prompts demasiado extensos, los contextos enormes repetidos en cada mensaje y los ciclos de prueba y error sin dirección desperdician recursos.
La dupla mostró hábitos sencillos que reducen ese desperdicio: ser específico sobre el alcance de cada paso, reutilizar el contexto de forma concisa y dejar de "conversar" con el modelo cuando el siguiente paso es claramente una tarea manual. Escribir prompts eficientes no solo permite ahorrar costos; también es una decisión de eficiencia energética. En una época en la que se habla tanto del consumo de los centros de datos, tratar cada token con respeto es una forma concreta de desarrollar con responsabilidad, un valor que DW Corp se toma en serio.
Del prototipo atractivo al MVP sostenible
La parte final del workshop trató sobre la transición más difícil: pasar del prototipo que impresiona en una demo a un MVP capaz de enfrentarse al mundo real. El mensaje fue honesto: mucho código generado por IA parece estar listo, pero se desmorona ante el primer caso límite.
Algunas prácticas que destacó la dupla:
- Escribir pruebas desde el principio, para que la IA genere código con una red de seguridad y no basándose en tus esperanzas.
- Mantener cada cambio pequeño y fácil de revisar, evitando el enfoque de "generarlo todo de una vez", que nadie puede auditar.
- Tratar el código generado como código real: leerlo, revisarlo y refactorizarlo antes de considerarlo listo.
Un MVP sostenible es aquel que la próxima persona puede entender y evolucionar, incluido tú mismo dentro de tres meses.
Lo que puedes llevar del escenario a tu pantalla
Si hubiera que resumir las ideas principales de "Vibe coding a prueba de errores", serían estas: mantén el control y entiende lo que escribe la IA; piensa en secuencias de prompts, no en prompts aislados; considera los tokens como un costo y también como energía; y nunca confundas un prototipo atractivo con un producto robusto. La IA es una aliada extraordinaria para prototipar rápido, pero quien construye software de verdad eres tú, con criterio y cuidado.
Ese fue el espíritu que Danrley y Lucas quisieron dejar en CPBR17: programar con energía, sí, pero a prueba de errores.
