La llegada de asistentes de codificación basados en inteligencia artificial ha transformado la forma en que desarrollamos software, pero el enfoque tradicional de vibe coding puede fallar en proyectos complejos por falta de documentación y trazabilidad. En la sesión DEV314 Erik Hanchett y Nikhil Swaminathan presentaron un enfoque distinto: desarrollo dirigido por especificaciones con Kiro, el nuevo IDE agentico de AWS que propone un flujo de trabajo estructurado donde el desarrollador sigue en control pero el agente AI ejecuta y revisa con mayor disciplina.
El problema con el estilo vibe coding es que suele omitir el ciclo de vida tradicional del software. Como dijo Nikhil, muchas decisiones quedan perdidas en hilos de conversación, similar a un thread de Slack que llega a 100 mensajes y nadie recuerda por qué se tomaron las decisiones. Para abordar esto Kiro introduce la disciplina de escribir requisitos antes de generar grandes cantidades de código.
El flujo de trabajo spec driven de Kiro guía el proyecto desde requisitos hasta código listo para producción en fases claras. Fase de requisitos: empieza con historias de usuario y criterios de aceptación usando el formato EARS que modela requisitos como cuando haces X el sistema debe hacer Y, lo que facilita razonamiento formal y pruebas basadas en propiedades. Fase de diseño: genera documentos de diseño completos con arquitectura, diagramas, interfaces de componentes y modelos de datos. Fase de lista de tareas: descompone el diseño en tareas implementables que se pueden priorizar para obtener un MVP rápido. Fase de implementación: ejecuta tareas de forma individual o en lotes, con seguimiento del progreso, checkpoints y posibilidad de restaurar estados anteriores si el agente se desvía.
En la demostración construyeron una aplicación de preparación para entrevistas desde un diseño en Figma que presenta preguntas, graba audio con Web Audio API, transcribe en tiempo real, analiza respuestas con un SDK de IA y entrega feedback cualitativo y puntuaciones cuantitativas. Cuando añadieron funcionalidades como transcripción y análisis por IA, Kiro actualizó automáticamente requisitos y diseño para mantener coherencia, mostrando lo iterativo que puede ser este enfoque.
Una de las características más innovadoras de Kiro es la generación automática de pruebas basadas en propiedades. En lugar de pruebas unitarias con entradas concretas, frameworks como fast-check permiten fuzzing sobre un amplio rango de valores. Gracias al formato EARS Kiro extrae propiedades lógicas y genera pruebas que verifican esas propiedades en múltiples ejecuciones, aumentando la calidad y reduciendo bugs, tal como se demostró con una aplicación de ajedrez donde las pruebas se ejecutan 100 veces con entradas aleatorias.
Kiro también incorpora hooks o ganchos que disparan procesos automáticos en eventos del ciclo de vida como guardar o crear archivos. Casos de uso prácticos incluyen actualización automática de documentación, comprobación de estilo y tono, validación de componentes para garantizar principios como single responsibility y generación de localizaciones. Estos gates automáticos ayudan a mantener calidad sin fricciones.
Más allá del flujo, Kiro permite reglas de direccionamiento del agente para imponer estándares de codificación y patrones arquitectónicos, y se integra con servidores MCP para conectar herramientas externas y datos, incluyendo servicios cloud. Estas capacidades facilitan mantener consistencia y aprovechar modelos y servicios gestionados.
Lecciones clave: los flujos estructurados superan al vibe coding en proyectos complejos porque aportan documentación y trazabilidad. Planear requisitos y diseño antes de generar código mejora la salida de los modelos AI. Iterar en cada fase y usar checkpoints reduce riesgos. Las pruebas basadas en propiedades elevan la confianza en que el código cumple la intención. Y la automatización mediante hooks establece puertas de calidad que evitan regresiones.
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