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Hub Vibe Coding

Mi cuaderno-laboratorio sobre programación con IA, el ecosistema de Claude y geolocalización. Compartido con amigos y compañeros del equipo para profesionalizarnos juntos.

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🤖 Ecosistema de IAs

Las cuatro plataformas que más uso para trabajar con IA, qué hace cada una y cuándo elegirlas.

Claude

Anthropic

La familia que más uso. Excelente para razonamiento largo, código y trabajo con archivos. Disponible como chat web, app de escritorio, API y la CLI Claude Code.

  • Claude Code: CLI para programar acompañado por la IA
  • API: para integrar Claude en tus propios programas
  • Agent SDK: para construir agentes autónomos
  • Skills: comportamientos reutilizables
  • Hooks: scripts que se disparan en eventos
  • MCP: protocolo para conectar herramientas externas
  • Subagents: agentes especializados que trabajan en paralelo

Cuándo elegirlo: programar, leer mucho contexto, decisiones técnicas con razonamiento.

ChatGPT

OpenAI

La IA más popular. Buena versatilidad, ecosistema gigante de "GPTs" personalizados y herramientas integradas como Code Interpreter, generación de imágenes y voz.

  • GPTs personalizados: chatbots con instrucciones propias
  • Code Interpreter: ejecuta Python en una sandbox
  • Custom Instructions: contexto fijo por usuario
  • API: la más extendida del mercado
  • Sora / DALL·E: imagen y vídeo generativos

Cuándo elegirlo: tareas variadas, generar imágenes, conversación general, automatizaciones rápidas con GPTs.

Gemini

Google

La IA de Google. Su mayor ventaja: ventana de contexto enorme (puedes meterle libros enteros) e integración nativa con Google Workspace (Drive, Docs, Gmail, Maps).

  • Workspace integration: vive dentro de Gmail, Docs, Drive
  • Gemini Code Assist: autocompletado en tu IDE
  • Contexto largo: hasta millones de tokens
  • Multimodal nativo: texto, imagen, audio y vídeo

Cuándo elegirlo: analizar documentos largos, si vives dentro del ecosistema Google, o necesitas multimodalidad.

NotebookLM

Google

Una IA distinta: en lugar de "saberlo todo", solo trabaja con las fuentes que TÚ le subes (PDFs, webs, vídeos). Te las resume, las relaciona y hasta genera podcasts de audio explicándolas.

  • Sources: subes tus propios documentos
  • Audio Overviews: convierte tus fuentes en podcast
  • Notebooks: organizas conocimiento por proyecto
  • Citas verificables: cada respuesta apunta a la fuente

Cuándo elegirlo: estudiar documentación, crear resúmenes a partir de tus propios materiales, aprender un tema nuevo a tu ritmo.

✨ Vibe Coding

Programar guiándose por intención y conversación con la IA, en lugar de escribir cada línea a mano.

¿Qué es exactamente?

El término lo popularizó Andrej Karpathy a principios de 2025. Vibe coding es trabajar con un editor IA (Claude Code, Cursor, Antigravity…) donde tú describes la intención de lo que quieres construir y la IA traduce esa intención en código real. Tú revisas, corriges y aprendes leyendo.

No es "no saber programar". Es delegar la sintaxis para concentrarte en arquitectura, decisiones y producto. Quien entiende lo que está pasando bajo el capó hace vibe coding profesional; quien no, hace solo prototipos frágiles.

✅ Buenas prácticas

  • Habla con la IA como con un compañero junior brillante: dale contexto.
  • Lee lo que genera. Si no lo entiendes, pregúntale antes de aceptar.
  • Trabaja en pasos pequeños y verificables, no megaprompts gigantes.
  • Usa control de versiones (Git) para poder volver atrás sin miedo.
  • Mantén un system prompt o memoria con tus reglas y contexto.
  • Prueba lo que la IA escribe antes de subirlo a producción.

⚠️ Antipatrones

  • "Hazme un Uber" sin descomponerlo en piezas.
  • Aceptar código sin leerlo y sin probarlo.
  • Pegar contraseñas o secretos en el chat.
  • No usar Git: cuando algo se rompa, no podrás volver atrás.
  • Asumir que la IA siempre tiene razón (alucina, sobre todo con APIs nuevas).
  • Ignorar errores con "ponme un try/catch" en vez de entender la causa.

📋 Cheat Sheet

Comandos y atajos más útiles para cada IA. Cambia la IA en el selector.

📚 Glosario

Términos que aparecen todo el rato en el mundo de la IA, en lenguaje claro.

LLM (Large Language Model)
Una IA entrenada con cantidades enormes de texto que predice qué palabra viene después. Claude, ChatGPT y Gemini son LLMs.
Prompt
Lo que tú le escribes a la IA. La calidad del prompt manda directamente sobre la calidad de la respuesta.
Contexto
Toda la información que la IA tiene "a la vista" en un momento: tus mensajes, los archivos que leyó, sus respuestas anteriores.
Token
La unidad mínima en la que la IA "trocea" el texto. No son palabras exactas — más o menos 1 token = 4 caracteres en español.
Ventana de contexto
El máximo de tokens que la IA puede mirar a la vez. Claude Opus 4.7 maneja hasta 1M de tokens; eso es más o menos 750.000 palabras.
Tool use
Cuando la IA, en vez de solo responder con texto, decide llamar a una herramienta externa (leer un archivo, buscar en internet, ejecutar un comando).
MCP (Model Context Protocol)
Un estándar abierto creado por Anthropic para que las IAs se conecten a herramientas externas (bases de datos, APIs, archivos) de forma uniforme.
Embedding
Una representación numérica de un texto que captura su significado. Sirve para búsquedas semánticas: "encuentra notas parecidas a esta".
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Técnica donde la IA primero busca información relevante en una base de datos y luego la usa para responder. Es como un examen "con apuntes".
Hallucination (alucinación)
Cuando la IA inventa información con seguridad. Pasa especialmente con APIs nuevas, librerías cambiantes y datos muy específicos.
Agente
Una IA que no solo responde, sino que planifica y ejecuta acciones (leer, escribir, llamar APIs) para cumplir una tarea más larga.

🌍 Geolocalización

Mi área profesional. Aquí va creciendo lo que aprendo sobre mapas, coordenadas y el ecosistema Admin-Clientes-Técnicos que estoy planeando.

Por qué Leaflet + OpenStreetMap

Leaflet es una librería JavaScript de mapas interactivos ligera (~40 KB), open source y muy madura. OpenStreetMap es la "Wikipedia de los mapas": datos libres y gratuitos. Combinarlos te evita pagar Google Maps, no te ata a un proveedor y respeta privacidad.

Para un futuro ecosistema Admin-Clientes-Técnicos esto significa: mapa para clientes (ver técnicos cerca), mapa para técnicos (ruta a la siguiente cita), mapa para admin (cobertura, estadísticas). Todo con la misma librería.

Geocoding cortesía de Nominatim · Datos del mapa © OpenStreetMap contributors.

📓 Bitácora

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🔗 Recursos

Documentación oficial y enlaces que vale la pena tener a mano.