Soy cofundador de una startup de cuatro personas, con un miembro a tiempo completo y tres a tiempo parcial, y quiero compartir nuestra experiencia codificando con Elixir y Phoenix usando agentes IA y vibe coding para acelerar el desarrollo.
Nuestro proyecto es grande, con múltiples servicios y muchas tareas concurrentes. Antes de probar vibe coding usábamos Copilot premium para sugerencias y autocompletado, lo que nos dio una mejora modesta de rendimiento alrededor de 10 a 15 por ciento. Cuando empezamos el proyecto DiSport los modelos LLM aún estaban en una fase temprana y tenían limitaciones para generar código Elixir. En los últimos años todo ha cambiado y las mejoras en modelos y herramientas nos impulsaron a probar flujo de trabajo asistido por agentes.
Primera experiencia con agentes: comenzamos por renovar la web https://ohhi.vn y buscamos mejorar la lectura y el diseño de los posts. Instalé un agente con Gemini de Google y monté servidores MCP. En pocas horas el sitio tenía una interfaz completamente renovada, más moderna y legible. El agente pudo ejecutar tests, migraciones y compilaciones y corregir errores. A veces entraba en bucles o cometía errores, pero con cambios pequeños el proceso continuaba.
Comparativa Claude Code y Gemini: probamos Claude Code junto a Gemini. Claude destaca en la generación de código y en flujos por pasos, mientras que Gemini tiene mejores herramientas visuales para rastrear cambios y trabaja bien con plantillas HEEX. Para Elixir, Claude Code produjo resultados más robustos pero Gemini fue más cómodo para tareas de UI y templates.
Construcción de servicios paso a paso: en un tercer intento creé un nuevo servicio con Claude Code guiando cada paso en lugar de un script único. Generé un proyecto Phoenix, añadí Tidewave y UsageRules y configuré Zed. El agente aceleró el proceso de forma notable, estimo una ganancia de al menos 3 veces respecto a codificar sin agente y solo con Copilot. Este enfoque facilita además iterar sobre la arquitectura y crear agentes internos para tareas repetitivas usando soluciones como Jido.
Costes y hardware: intenté levantar un LLM local en un equipo antiguo con 2 GPUs de 12 GB cada una y 64 GB de RAM. Un modelo Q4 de 30B corre, suficiente para generar esqueletos de proyectos, pero para proyectos grandes resulta lento; recomendaría al menos 70B para trabajo local más versátil. Para tareas reales y de mayor escala usamos servicios externos. Gemini resultó caro para nosotros, gastamos alrededor de 300 dólares en una tarea de mejora de UI, mientras que Claude Code fue más económico. Varias plataformas restringen servicios en Vietnam, lo que también condiciona la elección.
Ventajas y limitaciones: vibe coding es una gran ventaja para desarrolladores con experiencia y para startups con recursos limitados, ya que reduce tiempos y costes de desarrollo y permite centrarse en diseño y negocio. Sin embargo tiene un inconveniente importante: los nuevos miembros con poca experiencia pueden quedar descolgados del ritmo y les cuesta aprender el sistema sin una buena mentoría interna.
En Q2BSTUDIO aplicamos estas lecciones para ofrecer servicios integrales de desarrollo y consultoría. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Si necesitas soluciones de aplicaciones a medida y software a medida o quieres potenciar tu negocio con agentes IA y estrategias de ia para empresas puedes contar con nuestro equipo. También ofrecemos servicios de integración de modelos, arquitecturas escalables en servicios cloud aws y azure y consultoría en inteligencia de negocio y power bi para transformar datos en decisiones.
Recomendaciones prácticas: 1 Configura flujos por pasos para que el agente ejecute cambios incrementalmente y sea fácil revertir. 2 Usa Zed u otros editores que soporten integración de agentes para rastrear cambios. 3 Considera un mix de LLM local para prototipos y LLM en la nube para producción. 4 Documenta siempre las decisiones del agente para que nuevos miembros se incorporen con menos fricción.
Configuración que usamos: Gemini 2.5 Pro, Claude Code, Sonet 4, Zed IDE y LM Studio para el LLM local en un PC con AMD 3700X, 64 GB RAM y 2 x Nvidia 3060 12G. Nuestra máquina de desarrollo principal es un Macbook Pro 14 M1 Pro con 16 GB RAM. Si buscas automatizar procesos repetitivos y mejorar la eficiencia con agentes, conoce también nuestras soluciones de inteligencia artificial para empresas y consultoría para implementar agentes IA, power bi y servicios de inteligencia de negocio.
Conclusión: el vibe coding ha transformado nuestra forma de desarrollar con Elixir y Phoenix. Para startups y equipos pequeños representa una oportunidad de ahorro y aceleración, siempre y cuando se combine con buenas prácticas de documentación, formación interna y selección adecuada de herramientas. En Q2BSTUDIO estamos listos para ayudarte a adoptar estas tecnologías y optimizar tus proyectos con software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad.
