Introducción: este artículo reescribe y traduce al español una guía práctica para dirigir modelos de lenguaje en la generación de código y proyectos, manteniendo la idea de mejorar la productividad y la calidad del resultado sin abusar del término vibe coding.
1) El plan: crea un archivo PLAN.md que resuma la arquitectura y las reglas del proyecto de forma concisa. Incluye el objetivo principal que en este ejemplo es construir un almacén en memoria de productos que se pueda buscar por palabra clave usando el framework Echo. Define los endpoints necesarios como api slash v1 slash products para listar, api slash v1 slash products con método POST para validar y almacenar, api slash v1 slash products slash id con método GET para obtener por id, y api slash v1 slash products slash upsert con método POST para insertar o actualizar según exista el id. Establece un formato de respuesta estándar con dos campos superiores llamados messages y data donde messages es una lista de mensajes y data contiene el payload, ya sea un producto, una lista o metadatos de paginación como page, perPage, totalPages y totalRecords. Indica estilo de código: modularidad, funciones de responsabilidad única, no incluir comentarios en el código, y uso de una estructura concurrente segura como sync.Map para evitar condiciones de carrera. Propón una estructura de ficheros simple con main.go, una carpeta controllers con add_products.go y list_products.go, y models con types.go para las estructuras y store.go para el almacenamiento en memoria.
2) Dirección paso a paso: pide al modelo que lea PLAN.md y construya un mapa mental de las reglas. Tarea 1: crear la estructura de carpetas, el struct de producto en types.go y un main.go con una función main básica de Echo. El struct de producto debe basarse en conocimiento general de comercio electrónico e incluir campos habituales como id, nombre, descripción, precio, marca, categoría, stock, atributos y fecha de creación. No crear endpoints ni controladores aún. Tarea 2: en types.go crear una estructura Response que siempre devuelva los dos campos superiores messages y data según el formato definido. Crear un BaseController con un método RenderResponse que reciba la Response y un código HTTP y que genere una respuesta JSON compatible con Echo. Todos los controladores futuros extenderán BaseController. Recomienda revisar y ajustar el código tras cada paso y mantener commits limpios para facilitar diffs pequeños.
3) Agentes especializados: sugiere dividir el trabajo entre agentes o roles con responsabilidades claras, por ejemplo un agente que solo se ocupe del estilo y diseño, otro que genere pruebas unitarias, otro que implemente endpoints. Crea archivos de estilo o guías como style.md, golang.md y tests.md y limita cada agente a tareas concretas. Incluir capturas o diagramas como referencia puede ayudar. Esta división permite paralelizar tareas sin solapar archivos y facilita revisiones específicas.
4) Usar modelos pequeños cuando sea posible: no todas las tareas requieren grandes modelos. Para tareas rutinarias y replicables como generar ficheros de configuración, Dockerfiles, migraciones o CRUD simples, emplea modelos pequeños y rápidos para ahorrar tiempo y recursos. Reserva los modelos de mayor capacidad para planificación compleja, verificación y tareas que requieran razonamiento profundo.
5) Meta prompting: pide a un modelo potente que genere un conjunto de prompts pequeños y específicos optimizados para modelos más pequeños. Crea un script que itere por esos prompts y ejecute las tareas de forma concurrente cuando no haya conflictos de archivos. Al final, utiliza el modelo potente para validar que lo entregado cumple los requisitos del plan.
Consejos prácticos: mantener los prompts claros, objetivos y concisos. Documentar decisiones de diseño en pequeños archivos que los agentes puedan usar en referencia. Evitar sobrecargar el contexto con información innecesaria para mejorar la calidad de la generación.
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