Resumen Con Kiro como nuestro IDE potenciado por IA y una especificación precisa, entregamos un Visibility Coach funcional para restaurantes en horas en lugar de semanas. Kiro automatizó la conversión de especificación a código, aplicó reglas de arquitectura y hooks, y nos permitió generar una CLI estable que devuelve las 5 mejores acciones a seguir junto con un playbook de una sola página en Markdown. Cerramos el ciclo con pruebas, seguridad de tipos y gates de formato y lint para dejar la demostración sólida para el hackathon.
Problema y resultado Los restaurantes y cafeterías locales son excelentes en hospitalidad pero suelen tener problemas con la visibilidad digital. Nuestro objetivo fue ofrecer claridad y confianza: hacer evidente las cinco acciones concretas a seguir, empaquetadas en un playbook de una página que se pueda compartir. Resultado: un pipeline mínimo y reproducible que va de URL o mini perfil a puntuaciones y a un plan en Markdown. Todo es pequeño, determinista y pensado para una demo de menos de tres minutos.
Por qué Kiro Usamos Kiro para condensar el ciclo hablar, codificar, probar e iterar en un flujo guiado y repetible. Esos fueron los pilares principales que implementamos
Spec to Code Definimos una especificación clara en /.kiro/specs/visibility_coach.md con historias de usuario, criterios de aceptación y plan de pruebas.
Steering Un archivo /.kiro/steering.yaml definió la arquitectura, reglas de codificación y puertas de calidad como TypeScript strict, ESLint/Prettier y Jest.
Hooks Scripts ligeros en /.kiro/hooks mantienen sincronizados código y pruebas cada vez que la especificación o commits cambian. Este setup nos permitió concentrarnos en resultados de producto en vez de en tareas repetitivas.
Cómo lo construimos Arquitectura MVP: entrada URL o mini perfil con campos nombre, ciudad y categoría; núcleo compuesto por parser.ts para normalizar input, scorer.ts para calcular puntuaciones deterministas de visibilidad, planner.ts para seleccionar exactamente 5 acciones; renderer markdown_renderer.ts para producir el plan de una página. La fórmula de prioridad, transparente y auditable, la expresamos así: prioridad de una acción igual a peso por incremento de impacto menos esfuerzo, es decir, priority = w multiplicado por delta impact menos effort, lo que facilita explicar por qué se prioriza cada recomendación.
Registro de construcción impulsado por Kiro Tareas clave: creación de scaffold público con /.kiro, licencia MIT y README; desarrollo del núcleo y la CLI con módulos TypeScript tipados y pruebas unitarias y de snapshot; la CLI escribe output/visibility_playbook.md e imprime las Top 5 acciones; estabilización de hooks con Prettier y ESLint v9 en configuración ESM y correcciones en transform de jest, logrando que los hooks se ejecuten limpiamente en precommit y ante cambios de spec.
Resultados verificados por Kiro Salidas deterministas para la demo, ejecuciones de tests verdes, puertas de formato y lint, y una estructura de proyecto reproducible que los jurados pudieron ejecutar rápidamente. En números: 8 de 8 suites OK, 12 de 12 tests OK, 2 de 2 snapshots OK. La CLI guardó el playbook en output/visibility_playbook.md y mostró en consola un ejemplo de Top 5 acciones con prioridades.
Qué funcionó La conversión de spec a código en la que se puede confiar fue decisiva. Las guardrails de steering y hooks evitaron sorpresas tipo funciona solo una vez. Mantuvimos el alcance pequeño para priorizar claridad: no hicimos scraping ni integraciones externas en el MVP, lo que dejó una narrativa limpia de especificación a valor en menos de tres minutos.
Desafíos y feedback constructivo para Kiro Aunque Kiro es potente y se integró con nuestro flujo en AWS, encontramos áreas de mejora que harían la experiencia más robusta: tendencia a duplicar archivos cuando se introducen nuevas specs, deriva en nombres de parámetros, pérdida de contexto en cambios de sesión, acciones automáticas sin confirmación previa, caídas por sobrecarga con pérdida de historial, trabajo en segundo plano sin estado visible y ejecución parcial de prompts complejos. Compartimos estas observaciones con ánimo de mejora continua.
Lecciones aprendidas Las especificaciones son multiplicadores de fuerza. Una spec concisa hace predecible el pairing con IA. La determinismo vence al asombro momentáneo: jueces y usuarios valoran la reproducibilidad antes que la complejidad frágil. Una sola ejecución debe dejar claro el valor: URL entra, cinco acciones salen.
Próximos pasos Planificamos lanzar el Visibility Coach como MVP completo con salidas por persona y exportes robustos, pruebas de campo con adoptantes tempranos en Múnich, mecanismos de pago para los primeros clientes, panel administrativo para auditoría y cumplimiento GDPR, plantillas adaptativas por persona para A B testing de mensajes y evaluación de integraciones con modelos como Gemini o LLaMA.
Sobre Q2BSTUDIO En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y soluciones de software a medida, con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure. Ofrecemos servicios de inteligencia de negocio y power bi para transformar datos en decisiones accionables, desarrollamos agentes IA y soluciones de ia para empresas que aceleran procesos y optimizan operaciones. Si busca una solución personalizada puede conocer nuestro enfoque en desarrollo de aplicaciones y software a medida y explorar nuestras capacidades de inteligencia artificial en servicios de inteligencia artificial.
Cómo probar la demo localmente Instrucciones rápidas: instalar dependencias con npm install, compilar con npm run build y ejecutar la CLI con node dist/cli/index.js. La CLI imprime las Top 5 acciones y escribe el archivo output/visibility_playbook.md para revisión.
Cierre Kiro nos permitió convertir una especificación bien definida en un producto funcional con una historia clara: pega una URL y recibe cinco acciones decisivas y un plan de una página. Ese es el tipo de palanca que necesitan los equipos de hostelería locales y la misma disciplina de especificación y entrega es la que en Q2BSTUDIO aplicamos a proyectos de aplicaciones a medida, seguridad y soluciones cloud para escalar ideas en valor real.