Metodología central del curso
VibeCoding
Programar por intención. Describir en lenguaje natural lo que quieres construir y dejar que la IA lo ejecute. Un nuevo paradigma que no elimina el criterio técnico: lo eleva.
Definición
¿Qué es el VibeCoding?
El VibeCoding es una forma de desarrollar software en la que el programador describe en lenguaje natural lo que quiere construir y delega en una IA la generación del código. No es programación clásica: es programación por intención.
"Yo intuyo, ella elabora. El programador actúa como director de orquesta: marca el ritmo y la coherencia, mientras la IA ejecuta las partituras."
— Juan Carlos, instructor · Escuela Platón 2026
El rol del desarrollador pasa de escribir sintaxis a formular peticiones precisas, evaluar resultados, refinar, iterar y mantener el criterio técnico. La IA propone; el humano decide.
El ciclo de trabajo
Cómo funciona en la práctica
01
Describe la intención
Escribe en lenguaje natural qué quieres construir, dónde va cada elemento y qué debe hacer. Sin sintaxis, sin código.
02
La IA genera el código
OpenCode (o Claude, o cualquier agente) interpreta el prompt y produce el código funcional en el lenguaje adecuado.
03
Observa el resultado
Abre el navegador o el emulador y comprueba qué ha cambiado. El resultado visible es el primer maestro.
04
Lee el código generado
Identifica los elementos nuevos en el código. No hace falta entenderlo todo: basta con reconocer las piezas principales.
05
Evalúa con criterio propio
¿El resultado es correcto? ¿Hace lo que pedías? El criterio técnico sigue siendo tuyo. La IA ejecuta, tú decides.
06
Refina el prompt
Si algo no es exactamente lo que querías, no edites el código: escribe un prompt de corrección. La iteración es el aprendizaje.
Cambio de paradigma
La programación antes y ahora
⚙️ Programación clásica
Aprendes sintaxis antes de construir nada.
El muro de entrada tarda meses en bajar.
El error bloquea: una coma mal puesta para todo.
El foco está en el cómo: cómo escribir el código correcto.
El resultado llega al final del aprendizaje.
La IA ayuda pero tú sigues escribiendo.
✨ VibeCoding
Construyes desde el primer día. El aprendizaje llega del resultado.
El primer prompt ya produce algo visible.
El error es un prompt: describes qué está mal y la IA lo corrige.
El foco está en el qué: qué quieres que haga la aplicación.
El resultado es el punto de partida del aprendizaje.
La IA ejecuta y tú diriges con criterio técnico.
Principios del curso
Cómo aplicamos el VibeCoding
🔗
Práctica única y continua
Toda la formación gira en torno a un proyecto que crece prompt a prompt. No hay ejercicios aislados: hay una app que evoluciona.
🪜
Progresión gradual
Cada prompt introduce uno o dos conceptos nuevos como máximo. La complejidad crece despacio para que la comprensión pueda seguir el ritmo.
👁️
Visibilidad inmediata
Cada paso produce un cambio observable en el navegador o el emulador. Si no puedes verlo, no puedes aprenderlo.
🔄
Iteración consciente
Cuando el resultado no es el esperado, el alumno aprende a refinar el prompt, no a editar el código directamente. Esa diferencia es clave.
🧐
Criterio propio
El alumno aprende a evaluar si lo que produce la IA es correcto. No solo a aceptarlo. El VibeCoder no es un copiador de código: es un evaluador.
📈
Sofisticación progresiva
Los primeros prompts enseñan a ser precisos. Los últimos enseñan a pedir múltiples mejoras en una sola petición organizada.
Protocolo de iteración
Cuando algo no funciona
Regla fundamental: si la IA no genera exactamente lo esperado, no edites el código manualmente. Escribe un prompt de corrección describiendo qué está mal.
Ejemplo de prompt de corrección:
// En lugar de editar el CSS a mano, escribe:
"El gradiente del fondo no tiene la profundidad que esperaba.
El negro debería ser más profundo y el azul más oscuro.
Por favor, ajusta los valores de color del linear-gradient del body
para conseguir ese efecto."
"El gradiente del fondo no tiene la profundidad que esperaba.
El negro debería ser más profundo y el azul más oscuro.
Por favor, ajusta los valores de color del linear-gradient del body
para conseguir ese efecto."
Principio didáctico central: Un alumno que sabe refinar un prompt aprende más que uno que copia la solución correcta. El docente no corrige el código del alumno directamente: le enseña a corregir sus propios prompts.