Los ingenieros de hardware dedican hasta un 30% de su tiempo a navegar por código en lugar de escribirlo. Usando Kiro construí VeriGraph, un sistema que indexa, visualiza y asiste con IA el desarrollo en Verilog, todo dentro de VS Code. Transformé proyectos de hardware caóticos en flujos de trabajo estructurados y eficientes con planificación y codificación asistida por IA.
Por qué Verilog necesita mejores herramientas: los proyectos en Verilog suelen ser desordenados, los módulos están dispersos en decenas de archivos, el flujo de señales no es evidente y la documentación es escasa. Mucha herramienta de IA ignora los lenguajes de hardware o propone sugerencias irrelevantes. Quise cambiar eso y construir una solución que entienda la semántica de un diseño HDL.
Fase 0 Spec Mode Pensar antes de codificar: al abrir Kiro y pedirle ayuda para indexar bases de código Verilog, en lugar de generar código al instante planteó algo distinto: empecemos por estructurar el proyecto. Propuso generar archivos como design.md, requirements.md y tasks.md para guiar el desarrollo. Ese enfoque de especificación inicial fue decisivo y me ayudó a planificar como un ingeniero sénior.
Archivos generados por Kiro: design.md describe la arquitectura y la experiencia de usuario; requirements.md recoge requisitos funcionales, restricciones y objetivos de rendimiento; tasks.md descompone el proyecto en tareas ordenadas con dependencias y estimaciones de esfuerzo. Pasar del tanteo a la claridad cambió la forma de construir la solución.
Fase de desarrollo Tarea a tarea con Kiro como copiloto: para cada tarea hacía clic en la tarea, pedía Implementar con Kiro, revisaba el código generado, probaba, refinaba y lo commitía antes de pasar a la siguiente. Era como programar en pareja con alguien que ya leyó la especificación y que además anticipaba necesidades como detección de señales sin uso en función de los objetivos del diseño.
Características clave desarrolladas con Kiro: caché multinivel con LRU y fallback a disco para búsquedas de símbolos; un AI Service Manager que abstrae múltiples proveedores LLM con soporte de streaming; un Graph Builder que parsea ASTs de Verilog para construir grafos de módulos y flujos de señal; mejoras en la extensión de VS Code para ofrecer mejor IntelliSense, ir a definición y encontrar referencias usando el índice de símbolos y los datos del grafo; y monitorización de rendimiento y manejo centralizado de errores.
Ejemplos de prompts que organizaron el desarrollo: diseñar un CacheManager con LRU y fallback a disco resultó en interfaces TypeScript, TTL y lógica de fallback ligada al índice de símbolos; pedir un servicio de IA con fallback entre proveedores generó una arquitectura basada en registros y handlers de streaming; solicitar un constructor de grafos de señal produjo walkers recursivos, trazado de rutas y salida JSON lista para visualización con D3.
Dónde Kiro necesitó asistencia humana: no siempre entendía bloques de generación complejos hasta que le pegué ejemplos; cuando el contexto de IA era muy extenso aprendió a priorizar y truncar en función de importancia; al principio sugirió operaciones de archivo en lugar de usar la API de VS Code, y al corregirle dijo usar vscode.workspace en lugar de fs. Lección importante Kiro es un socio que piensa, no una caja mágica. Hay que alimentarlo con contexto, ejemplos y feedback constante.
Problemas comunes de IDE que encontré: autocompletado irrelevante en ficheros sin contexto, sugerencias genéricas de baja calidad y reintentos automáticos de comandos que ya funcionaban. Mejoras necesarias: mostrar diferencias de código en vista diff cuando la IA genera o modifica código, generar mensajes de commit contextuales basados en la intención del cambio, y evitar alucinaciones integrando búsquedas web y documentación para comprobar ejemplos reales.
Otras mejoras recomendadas: manejar contexto entre múltiples archivos aunque no estén abiertos, memoria basada en problemas conocidos para advertir de casos límite y patrones de rendimiento, asistente de revisión de código impulsado por IA que detecte bugs y violaciones de estilo antes de pull requests, y soporte para cambiar de contexto entre proyectos o IDEs manteniendo el estado.
Requisitos de seguridad y calidad: recomendaciones de pruebas y predicción de errores, sugerencias de pruebas automáticas, y alertas en tiempo real sobre patrones de código inseguros. Estos elementos son clave para adoptar IA en entornos de producción y asegurar que las mejoras de productividad no comprometan fiabilidad ni ciberseguridad.
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Reflexión final: Kiro no es solo un asistente de código sino un compañero de pensamiento que ayuda a planificar, construir y lanzar mejores productos. VeriGraph fue la prueba de que combinar pensamiento estructurado con asistencia de IA convierte proyectos abrumadores en flujos de trabajo manejables y productivos. Si te interesa revolucionar el desarrollo de hardware, considera incorporar especificaciones tempranas, herramientas que entiendan grafos de señal y prácticas de seguridad y pruebas integradas.
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