Recientemente participé en el hackathon Code with Kiro y desarrollé Credi, una aplicación web que analiza perfiles en redes sociales para identificar voces creíbles y distinguir contenido fiable del ruido promocional. Credi realiza investigaciones profundas sobre perfiles sociales para evaluar credibilidad, originalidad, intención, corrección y utilidad del contenido, aplicando ocho criterios específicos para cada perfil. Este artículo resume mi experiencia con Kiro y cómo esa herramienta aceleró la construcción de Credi.
Qué construí y stack técnico: Credi incorpora scrapers para Twitter X y LinkedIn con limitación de llamadas y cacheo, un marco de consenso multiagente que combina modelos de distintos proveedores, salida estructurada de LLM validada con Zod y LangChain, mecanismos de reintento y manejo de errores para respuestas AI confiables, frontend en Next.js con TypeScript y Tailwind CSS y una base de datos SQLite con Prisma ORM para almacenar los análisis. Aunque tenía amplia experiencia en TypeScript, Node.js y bases SQL, nunca había usado Prisma ni Next.js en producción, y Kiro se encargó de gran parte de la configuración y detalles de implementación.
Tiempo y enfoque: Trabajé a tiempo completo y dediqué fines de semana y tardes durante un mes. Gran parte del mérito del progreso se debe al enfoque basado en especificaciones que impone Kiro y a mi insistencia en definir correctamente la fase inicial de requisitos. Las tareas que más tiempo consumieron fueron no técnicas: afinar requisitos, diseñar prompts de análisis confiables y sortear las restricciones de las APIs de redes sociales. El desarrollo de funciones fue, por el contrario, notablemente fluido gracias a haber dedicado suficiente tiempo al diseño previo.
Ventajas del enfoque spec driven: Kiro destaca por retroceder y forzar buenas prácticas de ingeniería antes de generar código. La fase de requisitos es guiada y detallada, ayudando a crear user stories y criterios de aceptación claros. La fase de diseño produce diagramas de clases, módulos, servicios e interfaces con declaraciones de funciones públicas, ofreciendo una visión de caja negra que facilita el trabajo colaborativo y evita saltos prematuros a la implementación. En mi experiencia, esto restauró un flujo de diseño que a menudo se omite en proyectos reales.
Gestión de tareas y aprendizaje: Kiro genera listas de tareas a partir del diseño, aunque en mi caso tuve que reorganizarlas para priorizar microcaracterísticas que fuesen verificables por usuario. Reestructurar las tareas para que cada una fuera testeable como usuario permitió iterar sin preocuparme por el detalle del código. Kiro ejecuta una nueva sesión por tarea, lo que evita el ruido de contexto y mejora la fiabilidad de los fragmentos de código generados.
Aspectos técnicos prácticos que mejoran la experiencia: el sistema de diff de Kiro muestra sólo los segmentos modificados, el control de comandos mediante patrones estilo regex permite delegar ejecución con seguridad, y los prompts del agente son más concisos y útiles. Además Kiro genera automáticamente archivos de dirección del proyecto como product.md, tech.md y structure.md que funcionan como guía de estilo y memoria del proyecto.
Limitaciones y estado beta: Kiro todavía está en beta y tiene fallos ocasionales, como desconexiones con el terminal o perder prompts en algunas sesiones. En el hackathon se reportaron más de 1400 incidencias y la comunidad es activa, lo que me hace ser optimista respecto a la evolución de la herramienta.
Elevando el nivel de abstracción: Una lección clave es que cuando los modelos disponen de requisitos claros y firmas de funciones bien definidas, su implementación suele ser correcta. Esto permite que los ingenieros trabajen a un nivel de abstracción mayor, centrados en arquitectura y diseño en vez de detalles de implementación. Imagino un flujo donde las funciones aparecen colapsadas por defecto y los desarrolladores revisan conexiones entre módulos, estimulando la productividad y permitiendo a equipos pequeños construir productos más complejos.
Quién se beneficia más: El enfoque de Kiro resulta especialmente valioso para empleados técnicos en empresas y fundadores de startups. En entornos empresariales la disciplina de documentación y especificaciones mantiene la alineación y facilita cambios arquitectónicos. Para startups y productos en crecimiento, la integración de requisitos, tareas y código en un mismo repositorio acelera la entrega y reduce dependencia de herramientas externas.
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Reflexión final: Kiro no es una varita mágica, pero su valor reside en templatear buenas prácticas de ingeniería y facilitar la colaboración entre humanos y agentes IA. La mejor persona para operar herramientas como Kiro sigue siendo un ingeniero de software, y plataformas que refuercen la disciplina de especificaciones y diseño permitirán construir soluciones más duraderas. Si te interesa explorar cómo llevar tu idea a producción con un enfoque profesional en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud, en Q2BSTUDIO estamos preparados para ayudarte a dar ese salto.
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Si participaste en el hackathon o quieres comentar sobre Credi y Kiro, puedes contactarme para intercambiar impresiones y lecciones aprendidas.