vibe coding

Andrej Karpathy acuñó el término en febrero de 2025 para un bucle restringido: dar una instrucción a un modelo y aceptar el resultado con una verificación mínima. También trazó la línea que heredan la mayoría de los autores posteriores: el vibe coding eleva el suelo al democratizar el desarrollo de software, mientras que la ingeniería agéntica preserva el nivel de calidad al disciplinar la forma en que se coordinan los agentes. Su lugar declarado es el trabajo desechable: prototipos, MVP, scripts, aprendizaje.

La pregunta recurrente es dónde termina ese lugar. Donn Felker relata el caso de un CFO atrapado tras dos meses dentro de una sola sesión de Claude Cowork, sin ninguna idea de dónde residía su código, y el de un fotógrafo cuya aplicación Base44 almacenaba archivos multimedia en Google Drive a un costo de transferencia insostenible. La persistencia de la sesión, la ubicación del código y las decisiones de infraestructura son los puntos donde el método cede.

Dave Farley lo clasifica como un antipatrón: una especificación vaga delegada a una IA sin pipeline de despliegue, una bomba de complejidad con mecha retardada. Simon Wardley aplica la paradoja de Jevons y proyecta una gran empresa pasando de 30 millones a más de mil millones de líneas de código. Addy Osmani y sus coautores descartan el binarismo y sitúan la práctica en un espectro de estructura, verificación y juicio, donde su bajo CapEx y alto OpEx terminan siendo de tres a diez veces más caros por funcionalidad que la ingeniería agéntica. Andrew Ng sitúa el fallo en el practicante: el vibe coder sin experiencia no sabe qué contexto darle a su agente. Hugo Lassiège, cuyo código de producción es casi enteramente generado, rechaza la etiqueta y llama a su práctica Context Engineering en su lugar.