Introducción
Participé en el Code with Kiro Hackathon y desarrollé una aplicación web afinador de guitarra en tiempo real. Aunque existen muchas apps y sitios similares, me intrigaba construir una propia. Antes lo había intentado y abandoné por la complejidad de gestionar la entrada del micrófono y los algoritmos de detección de tono. Con la ayuda de la IA de Kiro, esperaba superar esos retos técnicos y así fue.
Demo en vivo Accede al afinador en tiempo real
En este artículo comparto cómo pasé de una idea simple a una aplicación web lista para producción usando Kiro, el IDE con IA de AWS.
Sobre Kiro
Kiro es el editor de código con IA de AWS, descrito como el IDE con IA que va del prototipo a producción. Su rasgo diferencial es el enfoque de desarrollo guiado por especificaciones, donde primero se definen requisitos y diseño antes de generar una sola línea de código.
Kiro ofrece dos modos de trabajo. Vibe para conversar, explorar ideas e iterar conforme descubres necesidades. Spec para planificar primero y construir después, creando requisitos y diseño antes de empezar a codificar.
Qué construí
Afinador de guitarra en la web con detección de tono en tiempo real desde el micrófono, un medidor visual de afinación, soporte de modo oscuro y claro, diseño responsive y capacidades PWA. Stack técnico utilizado TypeScript, Vite, Web Audio API y MediaStream API.
Experiencia de desarrollo con Kiro
1. Proceso guiado por especificaciones
Elegí el modo Spec y empecé con una petición simple. Quiero crear un afinador de guitarra como app web y afinar usando el sonido capturado por el micrófono del PC o del smartphone. En lugar de generar código al instante, Kiro creó primero un documento de requisitos para clarificar alcance y funcionalidades. Tras cerrar los requisitos, generó un documento de diseño con la arquitectura del sistema. Cuando propuse usar React, Kiro recomendó JavaScript nativo para optimizar operaciones con el DOM, demostrando que no solo asiente, sino que también guía con criterio técnico. Finalmente, creó un plan de tareas ejecutables desde su interfaz para implementar las funcionalidades paso a paso.
2. Lógica compleja de audio
La detección de tono con Web Audio API es compleja. Al describir la necesidad, Kiro propuso algoritmos adecuados como autocorrelación, los implementó con precisión y los integró con el flujo de captura del micrófono, simplificando un área normalmente difícil para quienes no somos especialistas en procesamiento de señal.
3. Desarrollo guiado por pruebas
Kiro generó automáticamente pruebas unitarias y de integración. Esto fue clave para la fiabilidad de la detección de tono, validando frecuencias de cuerdas como E2 y verificando tolerancias con diferentes tasas de muestreo y señales sintéticas.
4. Accesibilidad y experiencia de usuario
Además de código, Kiro sugirió mejoras de accesibilidad y UX. Configuración ARIA adecuada, soporte de navegación por teclado, optimización de contraste de color y un diseño responsive consistente en distintos dispositivos.
Aspectos que más me sorprendieron
1. Generación de código a partir de conversación natural
Bastó con indicar Quiero soportar la afinación estándar de guitarra para que Kiro aplicara correctamente las frecuencias de E A D G B E en la lógica de referencia.
2. Evolución incremental de funcionalidades
Empecé con la detección de tono y luego pedí mejoras como modo oscuro y convertir la app en PWA. Kiro amplió el alcance sin romper coherencia, manteniendo un código consistente y escalable.
Resultados y reflexiones
La aplicación final funcionó como esperaba. La detección de tono fue precisa y la interfaz visual clara y útil. Para el modo oscuro necesité ajustes adicionales, que gestioné como una especificación separada, lo que confirmó que dividir el trabajo en entregables pequeños acelera la calidad y el avance.
Aprendizajes clave
Granularidad de especificaciones mejor pequeño y enfocado que grande y difuso. Mejoras iterativas modo oscuro, pruebas y ajustes de UI funcionan mejor como especificaciones separadas. Guía técnica con criterio Kiro aporta recomendaciones valiosas en lugar de limitarse a ejecutar instrucciones.
Conclusión
El enfoque de desarrollo guiado por especificaciones de Kiro permitió pasar de la idea a una app web lista para producción de forma eficiente. La generación de lógica de audio compleja y de pruebas exhaustivas, que en un desarrollo tradicional consumiría mucho tiempo, se aceleró notablemente con el soporte de IA.
Lo más impresionante fue cómo Kiro resolvió los retos que antes me hicieron desistir acceso al micrófono y algoritmos de detección de tono, todo integrado mediante conversación natural. La colaboración con IA se sintió más como trabajar con un socio técnico que entiende requisitos y buenas prácticas, y menos como usar una simple herramienta de generación de código.
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Repositorio del proyecto Consulta el código en GitHub
Demo en vivo Prueba el afinador de guitarra
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