Soy Ramesh, tengo 20 años y empecé a programar a los 17. Después de ocho meses de trabajo solitario construí VebGen, una plataforma de codificación AI que podría valer un millón de dólares y que costó casi nada. La idea nació por frustración: pagan suscripciones elevadas solo para que las herramientas AI vuelvan a leer todo el código cada vez que preguntas. Eso no es ayuda para programar, es una trampa de pagos recurrentes.
El problema con la mayoría de asistentes de código es simple: cada consulta envía todo el código a modelos costosos solo para que lo lean, no para que escriban. VebGen adopta un enfoque distinto y mucho más eficiente. En lugar de quemar tokens en lectura continua, VebGen analiza el código localmente usando Abstract Syntax Trees AST para entender la estructura en 0.2 segundos y lo recuerda para siempre. Así la AI se utiliza solo para escribir código, no para volver a leerlo una y otra vez.
Ventajas clave de este enfoque: menor coste por token, comprensión profunda de relaciones entre módulos, detección de fallos y una arquitectura de agentes que se corrigen entre ellos. VebGen usa dos agentes cooperativos donde uno planifica y otro construye, lo que permite autocorregir alrededor del 70 por ciento de los errores automáticamente. Además integra validación WCAG 2.1 para accesibilidad, comprobaciones de contraste de color y verificación de texto alternativo, y funciona en un sandbox seguro de alta fiabilidad para evitar daños en el sistema.
Mi recorrido técnico fue duro pero revelador. Los primeros meses subestimé la complejidad; parsear modelos de Django y cubrir todos los casos límite fue más difícil de lo esperado. Reescribí agentes, añadí 356 pruebas unitarias y aprendí que los agentes duales superan a los monolíticos. Al final lancé la versión v0.3.0 sin gastar en infraestructura, aprovechando APIs en capa gratuita y centrándome en eficiencia con AST.
Resultados tras ocho meses: 900 KB de código de producción, 356 pruebas con 99.7 por ciento de éxito, salida compatible con WCAG 2.1 y código abierto con licencia MIT. Esto demuestra que no necesitas una gran inversión para construir herramientas potentes si diseñas correctamente la arquitectura y priorizas performance y seguridad.
Por qué importa esto para empresas y proyectos profesionales: no deberías pagar una suscripción solo para que la AI entienda tu propio código; tampoco deberías comprobar accesibilidad manualmente en 2025 ni arriesgar horas de trabajo por fallos no controlados. Herramientas como VebGen prueban que es posible ofrecer soluciones profesionales con cero financiación y APIs gratuitas si aplicas buenas prácticas de ingeniería.
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Aprendizajes finales: optar por eficiencia arquitectónica reduce costes, incorporar accesibilidad y seguridad desde el inicio protege valor y tiempo, y el código abierto acelera colaboración. Si yo pude construir VebGen desde India sin inversión, imagina lo que podemos crear juntos con el respaldo de un equipo como Q2BSTUDIO.