Tag: Claude Code

  • OpenSpec y Claude Code: integración paso a paso del flujo OPSX

    OpenSpec y Claude Code: integración paso a paso del flujo OPSX

    El lunes le pedí a Claude Code que añadiera paginación a un listado. Lo hizo bien.

    El miércoles abrí una sesión nueva en el mismo proyecto y le pedí un filtro. Se inventó otra forma de paginar, distinta a la del lunes, y reescribió la que ya funcionaba.

    No fue culpa del modelo. El contexto de Claude Code vive en la sesión: cierras la terminal y se evapora.

    OpenSpec con Claude Code resuelve eso: lo acordado vive en archivos versionados dentro del repo y el agente los lee antes de tocar código.

    Tutorial de integración OpenSpec Claude Code, paso a paso: instalación, inicialización y el flujo OPSX de principio a fin.


    Aviso rápido: OpenSpec no es OpenAPI

    Comparten cuatro letras y nada más.

    OpenSpec es un framework open source de spec-driven development para asistentes de código, de Fission-AI. No describe endpoints REST. Si has llegado buscando Swagger, este no es tu post.

    Lo que hace es meter una capa de especificación entre tú y el agente: propuesta, diseño, tareas y spec del cambio. Todo en Markdown, todo dentro del repo, todo bajo control de versiones.


    Paso 1: instalar (y el error de scope que arrastran los tutoriales viejos)

    npm install -g @fission-ai/openspec@latest
    

    Fíjate bien en el scope, porque esto:

    # ❌ NO es OpenSpec
    npm install -g openspec
    

    instala otro paquete distinto, sin relación con el framework. Es el fallo más repetido en tutoriales de hace unos meses, y luego pasas media hora preguntándote por qué openspec init no hace lo que dice la documentación.

    Instala siempre el paquete con scope @fission-ai/.


    Paso 2: inicializar OpenSpec en Claude Code

    Desde la raíz del repo:

    cd tu-proyecto
    openspec init
    

    El init te pregunta qué herramienta usas. Selecciona Claude Code.

    Y aquí el detalle que casi nadie explica bien: para Claude Code te crea las dos cosas.

    .claude/skills/openspec-*/SKILL.md    ← una skill por cada acción del flujo
    .claude/commands/opsx/<id>.md         ← los slash commands
    openspec/config.yaml                  ← la configuración del proyecto
    

    Las skills las carga Claude Code solo, sin que tú hagas nada. Los comandos son la puerta de entrada manual cuando quieres disparar una fase concreta. No eliges entre unas y otros: conviven.

    El config.yaml guarda además tus preferencias entre ejecuciones de init y update. Si mañana actualizas OpenSpec, no te vuelve a preguntar todo.


    Paso 3: llena el config.yaml antes de pedir nada

    Este paso parece opcional. No lo es.

    openspec/config.yaml no es un README que el agente abre si le apetece. Su contenido se inyecta en cada petición de planificación. Va dentro del prompt, siempre.

    Dedica cinco minutos a describir de verdad tres cosas: el stack real con sus versiones, las convenciones que sigues (naming, estructura de carpetas, patrón de tests) y lo que está prohibido en el proyecto — esa librería que ya migraste, ese patrón que odias.

    La diferencia se nota en la primera propuesta. Con el config vacío recibes una propuesta genérica de manual. Con el config bien puesto recibes una que usa tus carpetas, tus nombres y tu forma de testear.

    Un apunte honesto: no inventes claves en el YAML. Completa las que el propio init deja generadas y, si necesitas un campo que no existe, mira la doc oficial.

    Es la misma lógica que trabajamos en el curso Construye con IA: el resultado de un agente depende mucho menos del prompt del momento que del contexto estable que le dejaste montado antes.


    Paso 4: el flujo OPSX de principio a fin

    En Claude Code los comandos van con dos puntos: /opsx:<id>. Este detalle importa y ahora verás por qué.

    /opsx:explore — pensar sin comprometerte

    /opsx:explore
    

    Fase de planificación pura. Exploras el problema, discutes enfoques, descartas caminos. No genera artefactos ni te ata a nada.

    Es el comando que más se omite en los tutoriales y el que más rentabilidad da. Cuando saltas directo a propose, el agente propone algo — y lo propone bien argumentado, con lo cual te lo crees. En explore es donde descubres que el problema real era otro, antes de tener cuatro archivos que revisar.

    /opsx:propose — generar la propuesta

    /opsx:propose añadir filtros por categoría al listado de productos
    

    Aquí se materializa el trabajo:

    openspec/changes/<nombre-del-cambio>/
    ├── proposal.md    ← qué se va a hacer y por qué
    ├── design.md      ← cómo, a nivel técnico
    ├── tasks.md       ← el desglose ejecutable
    └── specs/         ← la delta spec del cambio
    

    Y ahora tu parte: leerlo. Este es el punto exacto donde el flujo funciona o no funciona. Corriges asunciones, ajustas el diseño, partes tareas demasiado grandes. Cuesta minutos ahora y ahorra horas después.

    /opsx:apply — implementar contra la spec

    /opsx:apply
    

    El agente implementa tarea por tarea, referenciando la spec acordada. La diferencia con pedirle código a pelo es que ya no hay margen de interpretación.

    /opsx:update y /opsx:sync — mantener la spec viva

    Antes de archivar, el perfil por defecto trae dos comandos más que casi nadie menciona: /opsx:update revisa los artefactos de un cambio si algo se movió a mitad de camino, y /opsx:sync fusiona la delta spec del cambio dentro de las specs generales del proyecto, para que la spec principal quede al día sin tocarla a mano.

    /opsx:archive — cerrar el cambio

    /opsx:archive
    

    Mueve el cambio a openspec/changes/archive/ y actualiza la fuente de verdad del proyecto. A partir de ahí eso ya no es un cambio pendiente: es cómo funciona tu sistema.

    El perfil extendido (y dónde vive /opsx:verify)

    El perfil por defecto (core) trae los seis comandos que acabas de ver: explore, propose, apply, update, sync y archive. Si necesitas control más granular, cambias de perfil:

    openspec config profile
    openspec update
    

    Eso desbloquea /opsx:new, /opsx:continue, /opsx:ff, /opsx:bulk-archive, /opsx:onboard y, el que más se echa en falta, /opsx:verify: contrasta la implementación contra la spec acordada. No es un test runner, es la comprobación de que no se coló nada que nadie pidió y que no falta nada que sí se pidió.

    Empieza sin el perfil extendido. Actívalo cuando el ciclo base (explore → propose → apply → archive) te sepa corto.


    Delta specs: por qué esto sirve en un proyecto que ya existe

    Aquí está la decisión de diseño que hace a OpenSpec usable en el mundo real.

    La spec de un cambio no describe tu sistema entero. Describe solo lo que se mueve:

    ## ADDED Requirements
    
    ### Requirement: Filtrado por categoría
    El listado DEBE permitir filtrar productos por categoría.
    
    #### Scenario: Usuario selecciona una categoría
    - WHEN el usuario selecciona la categoría "Audio"
    - THEN el listado muestra solo productos de esa categoría
    
    ## MODIFIED Requirements
    
    ## REMOVED Requirements
    

    Escenarios en Markdown plano con sintaxis WHEN/THEN. Sin Gherkin, sin herramientas extra, sin plugins.

    Piensa en la alternativa: especificar entera una aplicación con tres años de historia para poder añadir un filtro. No lo hace nadie, y por eso la mayoría de intentos de SDD en brownfield mueren en la segunda semana. Con deltas, la unidad de trabajo es el cambio, no el sistema.

    Si quieres el marco completo detrás de esto — cómo se escribe una spec que un agente pueda ejecutar sin rellenar huecos por su cuenta — lo desarrollo en el libro de Spec-Driven Development. Y para el reverso de la moneda, ya escribí sobre por qué una spec falla con un agente de IA.


    La sintaxis cambia según la herramienta

    Dato práctico que ahorra confusión cuando copias comandos de un tutorial grabado con otro editor:

    Herramienta Sintaxis
    Claude Code /opsx:propose
    Cursor /opsx-propose
    GitHub Copilot /opsx-propose
    Amazon Q @opsx-propose
    Codex $openspec-propose

    Mismo flujo, distinto prefijo. Si el comando no autocompleta en tu editor, casi siempre es esto.


    Si vienes de un tutorial de hace unos meses

    El flujo pre-OPSX está muerto. Pasó de fases cerradas a acciones, y la traducción es esta:

    Antes Ahora
    /openspec:proposal /opsx:propose
    openspec/project.md openspec/config.yaml
    changes/active/ openspec/changes/

    Si tienes un proyecto con la estructura antigua, no lo migres a mano. Vuelve a ejecutar openspec init y deja que la herramienta reconstruya lo suyo.


    Qué hacer hoy con esto

    Abre un proyecto que ya tengas — uno real, con código feo dentro — y no empieces por una feature grande.

    Instala, ejecuta openspec init, dedica cinco minutos de verdad al config.yaml y lanza un /opsx:explore sobre el próximo cambio pequeño que tenías pendiente. Sigue hasta /opsx:archive. Media hora, un ciclo completo.

    Lo que vas a notar no es velocidad. Es que la siguiente sesión de Claude Code arranca sabiendo lo que se decidió en la anterior. Eso es lo que compras aquí.

    Dos avisos para terminar. Esto no sustituye a revisar el código: sustituye a discutir el mismo diseño tres veces. Y no todo cambio merece el ciclo completo — un fix de dos líneas no necesita una propuesta, y sobre eso escribí en cuándo NO usar spec-driven development.

    Si quieres ver este flujo aplicado a proyectos completos, con los casos donde se rompe y cómo se arregla, lo trabajamos dentro de Dominicode Labs.


    Preguntas frecuentes

    ¿OpenSpec es lo mismo que OpenAPI?

    No. OpenSpec es un framework open source de spec-driven development para asistentes de código, creado por Fission-AI. OpenAPI es una especificación para describir APIs REST. Comparten cuatro letras y nada más.

    ¿Por qué mi instalación de OpenSpec no funciona?

    Lo más probable es que hayas instalado el paquete equivocado. El comando correcto es npm install -g @fission-ai/openspec@latest, con el scope @fission-ai. El paquete llamado openspec a secas es otro proyecto distinto, y es el error que arrastran muchos tutoriales antiguos.

    ¿OpenSpec sirve en un proyecto que ya existe o solo en proyectos nuevos?

    Sirve en proyectos existentes, y esa es su mejor característica. La spec de cada cambio es una delta: solo describe lo que se añade, se modifica o se elimina, con las secciones ADDED, MODIFIED y REMOVED Requirements. No necesitas especificar tu sistema entero para empezar.

    ¿Se puede usar OpenSpec con Cursor o Copilot en vez de Claude Code?

    Sí. El flujo es el mismo y lo que cambia es el prefijo de los comandos. Claude Code usa /opsx:propose con dos puntos, Cursor y Copilot usan /opsx-propose con guion, Amazon Q usa @opsx-propose y Codex usa $openspec-propose. Lo seleccionas al ejecutar openspec init.

    ¿Puedo saltarme el comando explore e ir directo a propose?

    Puedes, pero es donde más gente pierde tiempo. El comando explore es la fase de planificación sin compromiso y sirve para descartar enfoques antes de generar propuesta, diseño, tareas y spec. Si vas directo a propose, acabas revisando cuatro artefactos de una solución que quizá resuelve el problema equivocado.

    ¿Qué hago si seguí un tutorial con el flujo antiguo de OpenSpec?

    Ese flujo ya no es válido. El comando /openspec:proposal pasó a /opsx:propose, el archivo openspec/project.md pasó a openspec/config.yaml y la carpeta changes/active/ pasó a openspec/changes/. Lo más limpio es volver a ejecutar openspec init en el proyecto en lugar de renombrar archivos a mano.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Integrar OpenSpec con Claude Code: el flujo OPSX paso a paso

    Integrar OpenSpec con Claude Code: el flujo OPSX paso a paso

    El lunes le pedí a Claude Code que añadiera paginación a un listado. Lo hizo bien.

    El miércoles abrí una sesión nueva en el mismo proyecto y le pedí un filtro. Se inventó otra forma de paginar, distinta a la del lunes, y reescribió la que ya funcionaba.

    No fue culpa del modelo. El contexto de Claude Code vive en la sesión: cierras la terminal y se evapora.

    OpenSpec con Claude Code resuelve eso. OpenSpec es un framework open source de spec-driven development creado por Fission-AI que guarda lo acordado — propuesta, diseño, tareas y spec — en archivos Markdown versionados dentro del repo, para que Claude Code los lea antes de tocar código. En esta guía lo instalamos, lo inicializamos con openspec init y recorremos el flujo OPSX completo sobre un proyecto que ya existe.


    OpenSpec no es OpenAPI: la diferencia en una tabla

    Comparten cuatro letras y nada más.

    OpenSpec OpenAPI
    Qué es Framework de spec-driven development para asistentes de código Especificación para describir APIs REST
    Quién lo mantiene Fission-AI OpenAPI Initiative (Linux Foundation)
    Formato Markdown dentro del repo YAML o JSON
    Para qué sirve Que un agente implemente lo acordado Que un cliente sepa llamar a tu API

    Si has llegado buscando Swagger, este no es tu post.


    Cómo instalar OpenSpec para Claude Code (y el error de scope de npm)

    OpenSpec se instala como CLI global. Requiere Node.js 20.19.0 o superior, y la versión actual es la 1.8.0.

    npm install -g @fission-ai/openspec@latest
    

    Fíjate bien en el scope, porque esto:

    # ❌ NO es OpenSpec
    npm install -g openspec
    

    instala otro paquete distinto: openspec a secas es la versión 0.0.0 publicada el 9 de abril de 2019, sin relación alguna con el framework y sin una sola actualización desde entonces. Es el fallo más repetido en tutoriales, y luego pasas media hora preguntándote por qué openspec init no hace lo que dice la documentación.

    Instala siempre el paquete con scope @fission-ai/.


    Qué crea openspec init en un proyecto con Claude Code

    Desde la raíz del repo:

    cd tu-proyecto
    openspec init
    

    El init te pregunta qué herramienta usas. Selecciona Claude Code.

    Y aquí el detalle que casi nadie explica bien: para Claude Code te crea las dos cosas.

    .claude/skills/openspec-*/SKILL.md    ← una skill por cada acción del flujo
    .claude/commands/opsx/<id>.md         ← los slash commands
    openspec/config.yaml                  ← la configuración del proyecto
    

    Las skills las carga Claude Code solo, sin que tú hagas nada. Los comandos son la puerta de entrada manual cuando quieres disparar una fase concreta. No eliges entre unas y otros: conviven.

    El config.yaml guarda además tus preferencias entre ejecuciones de init y update. Si mañana actualizas OpenSpec, no te vuelve a preguntar todo.


    Qué poner en openspec/config.yaml (y por qué no es opcional)

    openspec/config.yaml es el archivo donde defines el schema por defecto, el contexto del proyecto y las reglas por artefacto. No es documentación que el agente abre si le apetece: es entrada del modelo. La doc oficial lo dice sin rodeos — "When generating any artifact, your context and rules are injected into the AI prompt".

    Sus claves de nivel superior son cuatro:

    Clave Para qué
    schema El schema por defecto de los artefactos
    context La información de tu proyecto. Aparece en todos los artefactos
    rules Restricciones por artefacto. Solo aparecen en el artefacto que coincide
    operations Guía opcional para apply y archive

    Ese matiz de context y rules importa: el contexto viaja siempre, las reglas solo cuando toca. Así que lo que quieras que el agente tenga presente en cada decisión va en context.

    Dedica cinco minutos a describir de verdad tres cosas ahí: el stack real con sus versiones, las convenciones que sigues (naming, estructura de carpetas, patrón de tests) y lo que está prohibido en el proyecto — esa librería que ya migraste, ese patrón que odias.

    La diferencia se nota en la primera propuesta. Con el config vacío recibes una propuesta genérica de manual. Con el config bien puesto recibes una que usa tus carpetas, tus nombres y tu forma de testear. El detalle de cada clave está en la doc de customization.

    Es la misma lógica que trabajamos en el curso Construye con IA: el resultado de un agente depende mucho menos del prompt del momento que del contexto estable que le dejaste montado antes.


    El flujo OPSX paso a paso en Claude Code

    En Claude Code los comandos van con dos puntos: /opsx:<id>. Este detalle importa y ahora verás por qué.

    /opsx:explore — pensar sin comprometerte

    /opsx:explore
    

    Fase de planificación pura. Exploras el problema, discutes enfoques, descartas caminos. No genera artefactos ni te ata a nada.

    Es el comando que más se omite en los tutoriales y el que más rentabilidad da. Cuando saltas directo a propose, el agente propone algo — y lo propone bien argumentado, con lo cual te lo crees. En explore es donde descubres que el problema real era otro, antes de tener cuatro archivos que revisar.

    /opsx:propose — generar la propuesta

    /opsx:propose añadir filtros por categoría al listado de productos
    

    Aquí se materializa el trabajo:

    openspec/changes/<nombre-del-cambio>/
    ├── proposal.md    ← qué se va a hacer y por qué
    ├── design.md      ← cómo, a nivel técnico
    ├── tasks.md       ← el desglose ejecutable
    └── specs/         ← la delta spec del cambio
    

    Y ahora tu parte: leerlo. Este es el punto exacto donde el flujo funciona o no funciona. Corriges asunciones, ajustas el diseño, partes tareas demasiado grandes. Cuesta minutos ahora y ahorra horas después.

    /opsx:apply — implementar contra la spec

    /opsx:apply
    

    El agente implementa tarea por tarea, referenciando la spec acordada. La diferencia con pedirle código a pelo es que ya no hay margen de interpretación.

    /opsx:archive — cerrar el cambio

    /opsx:archive
    

    Mueve el cambio a openspec/changes/archive/ y consolida lo implementado en openspec/specs/, que es la fuente de verdad del proyecto — "Specs are the source of truth — they describe how your system currently behaves". A partir de ahí eso ya no es un cambio pendiente: es cómo funciona tu sistema.

    Los otros dos del perfil por defecto

    /opsx:update revisa los artefactos de planificación de un cambio y los mantiene coherentes entre sí, en cualquier dirección: si editas el diseño, la propuesta se ajusta.

    /opsx:sync fusiona las delta specs en openspec/specs/ sin archivar el cambio. Útil cuando quieres consolidar antes de cerrar.

    Los extendidos, y por qué /opsx:verify no te va a funcionar todavía

    Aquí está el detalle que hace perder media hora a mucha gente: el perfil por defecto no trae verify.

    El perfil core son los seis de arriba — propose, explore, apply, update, sync, archive. Los extendidos son otros seis: /opsx:new, /opsx:continue, /opsx:ff, /opsx:verify, /opsx:bulk-archive y /opsx:onboard. Si escribes /opsx:verify recién instalado, no autocompleta y no pasa nada.

    Para activarlos:

    openspec config profile   # selecciona el perfil ampliado
    openspec update           # aplica los cambios en el proyecto
    

    Con el perfil ampliado activo, /opsx:verify contrasta la implementación contra la spec. No es un test runner: es la comprobación de que no se ha colado nada que nadie pidió y de que no falta nada que sí se pidió.

    Empieza por los seis del perfil core. Los extendidos los necesitarás cuando tengas el ciclo rodado y lleves varios cambios a la vez.


    Delta specs: por qué esto sirve en un proyecto que ya existe

    Una delta spec es una spec que describe solo lo que cambia — lo añadido, lo modificado y lo eliminado — en vez de redescribir el sistema entero. Es lo que hace viable OpenSpec en un proyecto que ya existe.

    Así se ve una:

    ## ADDED Requirements
    
    ### Requirement: Filtrado por categoría
    El listado DEBE permitir filtrar productos por categoría.
    
    #### Scenario: Usuario selecciona una categoría
    - GIVEN el listado de productos cargado
    - WHEN el usuario selecciona la categoría "Audio"
    - THEN el listado muestra solo productos de esa categoría
    
    ## MODIFIED Requirements
    
    ### Requirement: Paginación del listado
    El listado DEBE conservar el filtro activo al cambiar de página.
    

    Dos cosas que conviene saber antes de copiar esto. Las etiquetas son literales y no se traducen: ADDED, MODIFIED, REMOVED, Requirement:, Scenario: y GIVEN/WHEN/THEN van en inglés aunque el cuerpo esté en español. Y solo incluyes las secciones que uses — si el cambio no elimina nada, no dejes un ## REMOVED Requirements vacío.

    Sobre los escenarios: es vocabulario Gherkin, pero en Markdown plano. Sin ficheros .feature, sin Cucumber, sin plugins.

    Piensa en la alternativa: especificar entera una aplicación con tres años de historia para poder añadir un filtro. No lo hace nadie, y por eso la mayoría de intentos de SDD en brownfield mueren en la segunda semana. Con deltas, la unidad de trabajo es el cambio, no el sistema.

    Si quieres el marco completo detrás de esto — cómo se escribe una spec que un agente pueda ejecutar sin rellenar huecos por su cuenta — lo desarrollo en el libro de Spec-Driven Development.

    Y para el reverso de la moneda, ya escribí sobre por qué una spec falla con un agente de IA.


    La sintaxis cambia según la herramienta

    Dato práctico que ahorra confusión cuando copias comandos de un tutorial grabado con otro editor:

    Herramienta Sintaxis
    Claude Code /opsx:propose
    Cursor /opsx-propose
    GitHub Copilot /opsx-propose
    Amazon Q @opsx-propose
    Codex $openspec-propose

    Mismo flujo, distinto prefijo. Si el comando no autocompleta en tu editor, casi siempre es esto. La lista completa está en la tabla de herramientas soportadas, que cubre más de treinta.


    Cómo migrar del flujo antiguo de OpenSpec al flujo OPSX

    El flujo pre-OPSX está muerto. Pasó de fases cerradas a acciones, y la traducción es esta:

    Antes Ahora
    /openspec:proposal /opsx:propose
    openspec/project.md openspec/config.yaml
    changes/active/ openspec/changes/

    Si tienes un proyecto con la estructura antigua, no lo migres a mano: ejecuta openspec update, que regenera los ficheros de skills y comandos para las herramientas que tengas configuradas.


    Qué hacer hoy con esto

    Abre un proyecto que ya tengas — uno real, con código feo dentro — y no empieces por una feature grande.

    Instala, ejecuta openspec init, dedica cinco minutos de verdad al config.yaml y lanza un /opsx:explore sobre el próximo cambio pequeño que tenías pendiente. Sigue hasta /opsx:archive. Media hora, un ciclo completo.

    Dos avisos antes de que te lances. Esto no sustituye a revisar el código: sustituye a discutir el mismo diseño tres veces. Y no todo cambio merece el ciclo completo — un fix de dos líneas no necesita una propuesta, y sobre eso escribí en cuándo NO usar spec-driven development.

    Si quieres ver este flujo aplicado a proyectos completos, con los casos donde se rompe y cómo se arregla, lo trabajamos dentro de Dominicode Labs.

    Lo que vas a notar no es velocidad. Es que la siguiente sesión de Claude Code arranca sabiendo lo que se decidió en la anterior. Eso es lo que compras aquí.


    Preguntas frecuentes

    ¿OpenSpec es lo mismo que OpenAPI?

    No. OpenSpec es un framework open source de spec-driven development para asistentes de código, creado por Fission-AI. OpenAPI es una especificación para describir APIs REST. Comparten cuatro letras y nada más.

    ¿Por qué mi instalación de OpenSpec no funciona?

    Lo más probable es que hayas instalado el paquete equivocado. El comando correcto es npm install -g @fission-ai/openspec@latest, con el scope @fission-ai. El paquete llamado openspec a secas es otro proyecto distinto, y es el error que arrastran muchos tutoriales antiguos.

    ¿OpenSpec sirve en un proyecto que ya existe o solo en proyectos nuevos?

    Sirve en proyectos existentes, y esa es su mejor característica. La spec de cada cambio es una delta: solo describe lo que se añade, se modifica o se elimina, con las secciones ADDED, MODIFIED y REMOVED Requirements. No necesitas especificar tu sistema entero para empezar.

    ¿Se puede usar OpenSpec con Cursor o Copilot en vez de Claude Code?

    Sí. El flujo es el mismo y lo que cambia es el prefijo de los comandos. Claude Code usa /opsx:propose con dos puntos, Cursor y Copilot usan /opsx-propose con guion, Amazon Q usa @opsx-propose y Codex usa $openspec-propose. Lo seleccionas al ejecutar openspec init.

    ¿Puedo saltarme el comando explore e ir directo a propose?

    Puedes, pero es donde más gente pierde tiempo. El comando explore es la fase de planificación sin compromiso y sirve para descartar enfoques antes de generar propuesta, diseño, tareas y spec. Si vas directo a propose, acabas revisando cuatro artefactos de una solución que quizá resuelve el problema equivocado.

    ¿Por qué no me funciona el comando /opsx:verify?

    Porque no viene en el perfil por defecto. OpenSpec usa el perfil core, que trae seis comandos: propose, explore, apply, update, sync y archive. El comando verify pertenece al perfil ampliado, junto a new, continue, ff, bulk-archive y onboard. Para activarlo ejecuta openspec config profile y después openspec update.

    ¿Qué comandos trae OpenSpec por defecto?

    El perfil core incluye seis: propose para generar la propuesta, explore para planificar sin compromiso, apply para implementar, update para mantener coherentes los artefactos de planificación, sync para fusionar las delta specs en openspec/specs/ y archive para cerrar el cambio.

    ¿Qué hago si seguí un tutorial con el flujo antiguo de OpenSpec?

    Ese flujo ya no es válido. El comando /openspec:proposal pasó a /opsx:propose, el archivo openspec/project.md pasó a openspec/config.yaml y la carpeta changes/active/ pasó a openspec/changes/. Lo más limpio es ejecutar openspec update en el proyecto, que regenera skills y comandos, en lugar de renombrar archivos a mano.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Por qué Spec-Driven Development (SDD) triplica tu velocidad cuando programas con agentes de IA

    Por qué Spec-Driven Development (SDD) triplica tu velocidad cuando programas con agentes de IA

    Hace unas semanas estaba viendo trabajar a un desarrollador senior con bastante experiencia. Usaba una de las mejores herramientas de IA del mercado.

    Su flujo era este: escribía un prompt en el chat ("Agrégame la autenticación con OAuth y guarda el token en cookies HTTP-only"), la IA generaba 150 líneas de código, el código fallaba, le volvía a pedir que corrigiera el error, la IA cambiaba tres archivos sin avisar, se rompía el tipo de una interfaz… y de repente llevaba dos horas haciendo el famoso "prompt ping-pong".

    Tenía la sensación de ir rapidísimo porque la IA escribía texto a toda velocidad. Pero al final de la jornada, la mitad de su tiempo lo había pasado arreglando las suposiciones que la IA había tenido que inventar porque nadie se las definía.

    El problema no era la IA. El problema es que estaba intentando construir una casa pidiéndole al albañil que pusiera ladrillos sin enseñarle los planos. Aquí es donde Spec-Driven Development (SDD) transforma la forma en que los desarrolladores senior trabajan con los agentes de IA.

    El espejismo del "Vibe Coding" sin rumbo

    Nos han vendido que programar con IA consiste en hablarle en lenguaje natural como si fuera un colega y dejar que el LLM deduzca todo lo demás.

    Para un script de 20 líneas o un prototipo que vas a tirar mañana, funciona. Para software en producción con arquitecturas reales, es una trampa.

    Cuando no defines las reglas del juego antes de pedir código, obligas al agente de IA a tomar decenas de decisiones implícitas:

    • ¿Qué nombres le da a las variables y modelos?
    • ¿Cómo maneja los casos de borde y errores?
    • ¿Qué contrato sigue la API?
    • ¿Qué dependencias o utilidades existentes en el proyecto debe reutilizar?

    Si el agente adivina mal una sola de esas cosas, el código generado es basura técnica que tendrás que mantener tú. Como explicamos en nuestro artículo sobre por qué tu spec falla con un agente de IA, la falta de claridad en las restricciones es la causa número uno de código roto.

    ¿Qué es Spec-Driven Development (SDD)?

    Spec-Driven Development no es burocracia ni escribir documentación de 50 páginas que nadie lee.

    SDD consiste en invertir el flujo de trabajo: en lugar de usar la IA para que redacte código directamente desde tu cabeza, utilizas la IA para definir una especificación estructurada y verificable ANTES de escribir la primera línea de código.

    En nuestro workflow de producción, una especificación SDD se divide en tres piezas muy concretas:

    1. spec.md (La Especificación Funcional y Técnica)

    Define el QUÉ y el POR QUÉ.

    • Contexto del problema y objetivo.
    • Requisitos funcionales explícitos.
    • Contratos de datos, tipos e interfaces.
    • Reglas de negocio y lo que NO debe hacer el sistema.

    2. plan.md (La Arquitectura e Impacto)

    Define el CÓMO.

    • Qué archivos se modifican, cuáles se crean y cuáles se eliminan.
    • Estrategia de testing y verificación.
    • Modificaciones en dependencias o firmas de API.

    3. tasks.md (El Plan de Ejecución)

    Define el ORDEN.

    • Lista de tareas atómicas e independientes que el agente de IA puede ejecutar paso a paso sin perder contexto ni alucinar.

    Eso sí, ten en cuenta que no siempre necesitas cargar con toda la estructura: en nuestra guía sobre cuándo NO usar Spec-Driven Development detallamos los escenarios donde un enfoque más directo resulta más eficiente.

    El cambio mental: De programador a Director de Arquitectura

    Mira lo que ocurre cuando le das a un agente (como Claude Code, AGY o Cursor) una especificación bien acotada:

    # Spec: Interceptor de Telemetría HTTP
    ## Requisitos
    - Interceptar todas las peticiones salientes HttpClient.
    - Añadir el header X-Correlation-ID usando un UUID v4 si no existe previamente.
    - Si la petición responde con status 401, reintentar una sola vez tras renovar el token vía AuthService.refreshToken().
    - NO interceptar peticiones hacia /api/v1/auth/login.
    
    ## Contrato
    - Firma de error devuelta: ApiErrorResponse { code: string; message: string; timestamp: number }.
    

    Cuando un agente lee este archivo antes de tocar el código:

    1. El contexto entra limpio: El LLM no necesita adivinar el nombre del header ni la estrategia de reintento.
    2. Las respuestas son deterministas: El código generado encaja al primer intento con la arquitectura de tu aplicación.
    3. El tiempo de revisión tiende a cero: En lugar de leer 300 líneas de diff intentando adivinar qué pretendía hacer la IA, solo verificas que el código cumple los puntos de la spec.

    Cómo empezar con SDD hoy mismo

    No necesitas instalar un framework complejo ni cambiar la estructura de tu empresa.

    La próxima vez que vayas a pedirle una funcionalidad a tu agente de IA, haz esto:

    1. Escribe un archivo .md rápido en tu proyecto describiendo qué quieres lograr, qué archivos se verán afectados y cuáles son los tipos/interfaces involucrados.
    2. Pásale la spec al agente y pídele: "Revisa esta especificación. Identifica ambigüedades o contradicciones antes de proponer cambios".
    3. Una vez alineados en la especificación, pídele que genere la solución siguiendo las tareas definidas.

    Te aseguro una cosa: escribir esa spec te llevará 4 minutos. Te ahorrará 45 minutos de depuración descontrolada.

    Programar rápido con IA no consiste en teclear prompts más deprisa. Consiste en pensar con claridad antes de pedir el código.


    Si quieres llevar tus habilidades al siguiente nivel, explora los Cursos de Dominicode donde profundizamos en arquitecturas modernas y herramientas de desarrollo. Además, en Dominicode Labs acompañamos a developers a construir productos reales y workflows autónomos asistidos por IA.

    Preguntas frecuentes

    ¿SDD reemplaza a TDD (Test-Driven Development)?

    No, se complementan. SDD define el contrato y las expectativas de alto nivel antes de construir, mientras que TDD asegura la corrección del código a nivel unitario durante la implementación.

    ¿Cuánto tiempo lleva escribir una especificación SDD?

    Para una tarea típica de feature, redactar una spec básica toma entre 3 y 8 minutos. Ese pequeño esfuerzo inicial ahorra habitualmente horas de refactorización y depuración.

    ¿Qué herramientas son ideales para trabajar con Spec-Driven Development?

    SDD es agnóstico a la herramienta, pero brilla especialmente con agentes CLI como Claude Code y AGY, o entornos con contexto profundo como Cursor y Windsurf.

    ¿Es necesario usar SDD para correcciones de bugs pequeñas?

    Para bugs triviales o cambios de una sola línea no es necesario crear una spec completa. SDD es más valioso en tareas que involucran múltiples archivos, lógica de negocio o contratos de interfaz.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Marcas de agua en Claude Code: ¿pueden detectar tu código?

    Marcas de agua en Claude Code: ¿pueden detectar tu código?

    Un compañero me mandó el titular por Telegram a las siete de la mañana. Debajo, una sola línea: "¿Entonces pueden saber que este commit lo escribí con Claude Code?".

    Es la pregunta correcta. Y la respuesta corta es incómoda: hoy nadie te lo puede demostrar, porque el detector público de las marcas de agua de Claude todavía no existe.

    La respuesta larga es más interesante. Va de por qué estas marcas funcionan razonablemente bien sobre prosa y se deshacen casi solas dentro de un repositorio de código.

    La familia de marcas de agua más documentada en la literatura no es un carácter oculto ni un metadato: es un sesgo estadístico introducido durante la generación, en la elección misma de las palabras, que deja una firma detectable sin alterar el significado. Anthropic no ha confirmado que la suya funcione así. Solo dice que va "tejida dentro del propio texto".

    He leído la documentación entera. Esto es lo que dice, y lo que no.

    Documentación de Anthropic actualizada el 11 de agosto de 2026. Última revisión de este post: 12 de agosto de 2026.


    Qué ha anunciado Anthropic exactamente

    Cuatro hechos, sin adornos.

    1. Anthropic ha firmado el Código de Buenas Prácticas del Artículo 50(2) del Reglamento Europeo de IA sobre transparencia del contenido generado por IA. Esto no es marketing: es cumplimiento normativo.
    2. Los modelos Claude lanzados a partir del 2 de agosto de 2026 salen con marcado machine-readable desde el primer día. Para los modelos anteriores hay un periodo transitorio y Anthropic dice que está trabajando en incorporarlo.
    3. El alcance cubre Claude Platform (la API), Claude, Claude Code, Claude Cowork y Claude Tag, además de Claude servido desde AWS, Google Cloud y Microsoft Foundry. Se aplica en todo el mundo, no solo en la Unión Europea. Con una salvedad que conviene retener para más adelante: la marca en el texto sí viaja por esas tres nubes, pero los metadatos de procedencia firmados "puede que no estén soportados en todas las plataformas, según las funcionalidades que ofrezca cada una".
    4. La documentación no contempla ningún opt-out: el marcado se aplica a la salida de los modelos soportados, también cuando consumes la API.

    Que Claude Code aparezca escrito con todas las letras en esa lista es lo que hace que este post exista.

    Sobre el mecanismo, la documentación de Anthropic dice esto y nada más:

    "Teje una marca de agua imperceptible directamente en el propio texto. No la verás, y no cambia el significado, la calidad ni la legibilidad de la respuesta de Claude."
    ("…it weaves an imperceptible watermark directly into the text itself. You won't see it, and it doesn't change the meaning, quality, or readability of Claude's response.")

    Punto. No publican el algoritmo.


    Cómo se mete una marca de agua dentro de un texto

    La técnica estándar sesga la elección de tokens: en cada paso el modelo parte el vocabulario en una lista verde y una roja usando un hash secreto, y empuja suavemente la generación hacia la verde. El texto sigue siendo natural, pero contiene más tokens verdes de los que el azar explicaría.

    Aclaración previa: Anthropic no ha publicado su algoritmo. Lo que viene ahora es cómo funciona la familia de técnicas conocida en la literatura académica —sobre todo el trabajo de Kirchenbauer et al., "A Watermark for Large Language Models" (2023)—, no una descripción de lo que hace Claude por dentro.

    Lo explico porque es didáctico y porque es la familia plausible. No porque sea un dato confirmado.

    Un modelo de lenguaje no escribe palabras: escribe tokens. En cada paso genera un vector de logits, una puntuación para cada token del vocabulario, y de ahí sale la distribución de la que se muestrea el siguiente. Si nunca has visto por dentro cómo se trocea el texto, en Tokens en español: por qué cuestan un 26 % más que en inglés lo explico con ejemplos reales.

    La técnica clásica hace esto:

    1. Toma los últimos tokens generados y calcula un hash con una clave secreta.
    2. Usa ese hash como semilla para partir el vocabulario en dos: una lista verde y una lista roja.
    3. Suma un pequeño sesgo a los logits de la lista verde antes de muestrear.
    4. Repite en cada token.

    El texto resultante es perfectamente natural. Pero contiene muchos más tokens "verdes" de los que el azar justificaría. Quien tenga la clave recalcula las listas y saca un valor estadístico de confianza.

    La gracia del método es que el detector no necesita el modelo. Solo la clave y suficiente texto.

    Ahí está la palabra que lo condiciona todo: suficiente.


    Marca de agua no es lo mismo que detector de IA

    Un detector de IA adivina a partir del estilo; un detector de marca de agua busca una firma concreta que el propio modelo insertó. Son dos tecnologías distintas, con tasas de error distintas, y confundirlas es el error que más circula esta semana.

    Detector de IA Detector de watermark
    Analiza estilo No
    Conoce la firma No
    Necesita clave No Posiblemente
    Es probabilístico
    Identifica proveedor Difícil Potencialmente

    Un detector de IA clásico —los que llevan años suspendiendo a estudiantes por escribir demasiado bien— hace estadística sobre el estilo: perplejidad, longitud de frase, variedad léxica. Adivina. Un detector de watermark no adivina: busca una firma concreta que sabe que está ahí.

    Anthropic dice que "está trabajando para permitir que usuarios y terceros detecten las marcas de agua incrustadas de Claude y los metadatos de procedencia" y que publicará los detalles más adelante. Traducido: hoy no hay detector público de la marca de agua de Claude, ni fecha.

    De ahí sale la frase que más falta hace repetir esta semana: cualquier web que hoy te diga "este texto contiene el watermark de Claude" sin acceso al mecanismo de verificación de Anthropic, está vendiendo humo. Sin ese mecanismo no hay verificación posible. Hay marketing.


    El problema de la baja entropía cuando escribes código

    Una marca de agua estadística es más débil sobre código que sobre prosa porque el código tiene poca entropía: en cada punto hay muy pocas continuaciones válidas y casi ningún margen para elegir un token en lugar de otro equivalente.

    Y esto no me lo invento yo. Kirchenbauer et al. le dedican una sección entera del paper, titulada "A caveat: The difficulty of watermarking low-entropy sequences", y la abren así: "El texto de baja entropía crea dos problemas para el marcado. El primero: tanto humanos como máquinas producen terminaciones parecidas, si no idénticas, ante prompts de baja entropía, lo que hace imposible distinguir unas de otras."

    Lo que sí es inferencia mía es aplicárselo a Claude. Anthropic no ha publicado su algoritmo ni ninguna política específica sobre código.

    Una marca de agua estadística necesita libertad de elección. Si el modelo tiene veinte formas igual de válidas de continuar una frase, puede empujar hacia la lista verde sin que se note. En prosa esto sobra: "rápido" o "veloz", "por tanto" o "así que".

    El código no funciona así.

    Después de const user = await this.userService. hay dos o tres continuaciones razonables y el resto son errores de compilación. La entropía se hunde. El modelo no puede elegir un nombre de método "más verde" si el método se llama como se llama en la interfaz, y no puede reordenar los argumentos porque la firma es la que es.

    Cuanto más determinista es la salida, menos sitio hay donde esconder señal. Y el código es el texto más determinista que produce un modelo. Es la misma naturaleza probabilística que explico en por qué la IA se inventa cosas: ese margen de maniobra permite tanto la alucinación como la marca de agua. En código, el margen se estrecha.

    Añade que la mayoría de los diffs que revisas en un PR son de veinte o treinta líneas. Anthropic no da ningún umbral, pero sí reconoce el límite: un pasaje muy corto deja "demasiado poco texto para una señal fiable".

    El paper de Kirchenbauer sí da números. En sus experimentos detectan el 98,4 % de las generaciones al umbral z=4, que se alcanza a los 128 tokens. Y avisan, en la misma sección: "Las secuencias de alta entropía se detectan con relativamente pocos tokens, mientras que las de baja entropía requieren más tokens para ser detectadas."

    Junta las dos frases y verás por qué el número engaña. Ciento veintiocho tokens son del orden de diez o quince líneas de TypeScript, bastante menos que un commit cualquiera. Parece buena noticia para quien quiera detectarte. No lo es: ese 98,4 % está medido sobre prosa periodística, y el código es exactamente el material de baja entropía que, según los propios autores, necesita bastantes más tokens. Cuántos más, no lo dice nadie. Echa tú la cuenta con el tamaño de tus commits.


    Por qué tu flujo de trabajo real lava la marca

    Formatear, refactorizar, renombrar y revisar código altera la secuencia de tokens, y eso es lo que deshace una marca estadística sin que nadie se lo proponga.

    Separemos las dos mitades del argumento, porque solo una está documentada. La documentada: Anthropic dice que la marca puede dejar de detectarse si el texto "ha sido editado en profundidad, parafraseado, traducido o mezclado con otra escritura" ("heavily edited, paraphrased, translated, or mixed into other writing"). La mía: que tu flujo de trabajo normal, el de cualquier martes, cuenta como editar en profundidad.

    Conviene citar también la otra mitad, porque Anthropic la dice y casi nadie la está recogiendo: la marca "viaja con el texto cuando se copia y pega en otro sitio, y puede sobrevivir a algunas ediciones". Es cierto y no contradice lo anterior. Copiar y pegar no toca la secuencia de tokens: la marca sigue ahí intacta. Lo que la rompe es cambiar el orden de esos tokens, y eso es precisamente lo que hacen el formateador, la extracción de método y el renombrado.

    Lee las dos frases otra vez y piensa en cómo trabajas de verdad con Claude Code a diario.

    Spec-Driven Development reduce la libertad del modelo

    Cuando trabajas con una spec detallada —nombres de tipos, contratos, estructura de carpetas, criterios de aceptación— no le pides al modelo que invente. Le pides que transcriba una decisión que ya tomaste tú.

    Si la marca funciona como creo —y esto sigue siendo inferencia mía—, cuanto más rigurosa sea la spec, menos libertad probabilística le queda al modelo y menos espacio hay donde incrustar señal. Un efecto secundario curioso de una metodología que adopté por razones completamente distintas, y que tienes desarrollada entera en el libro de Spec-Driven Development.

    El efecto Prettier

    Esto es más brutal todavía, y pasa cada día sin que lo pienses.

    Guardas el archivo y el formateador reparte los saltos de línea a su manera. Extraes un método. Renombras data por invoiceLines porque el nombre no decía nada. Mueves el bloque a otro archivo. El linter reordena los imports. Pasa por code review y alguien cambia tres cosas.

    Cada una de esas operaciones altera la secuencia de tokens. Y cualquier marca estadística de la familia que describí arriba depende, literalmente, del orden exacto de esos tokens. Que la de Claude funcione así es inferencia mía. Que editar en profundidad pueda dejarla indetectable lo dice Anthropic.

    No es que estés intentando borrar nada. Es que hacer bien tu trabajo la borra. Auditar y refactorizar lo que genera el asistente en lugar de aceptarlo tal cual es justo el flujo que enseño en Construye con IA, y resulta que además tiene este efecto colateral.


    Lo que sí aguanta: C2PA en los archivos que genera Claude

    Hay un caso donde la marca sí resiste: los archivos. Cuando Claude genera un .svg, .png o .jpg entra un segundo mecanismo: incrusta metadatos de procedencia firmados criptográficamente con el estándar C2PA, de la Coalition for Content Provenance and Authenticity. Anthropic no dice que esto sustituya a la marca del texto; dice que esos formatos llevan además procedencia.

    Otra liga. Una firma criptográfica no es probabilística: o valida o no valida. Y permite detectar si el archivo fue manipulado después.

    Y aquí está el contraste que más importa: la marca de agua del texto no la puede verificar nadie fuera de Anthropic, pero el C2PA sí se verifica ya hoy con herramientas públicas como c2patool o contentcredentials.org. Uno es una promesa; el otro funciona esta tarde.

    Un detalle técnico que conviene fijar: un .svg es un archivo de texto, XML, no un binario. Los metadatos viven dentro del propio documento. Y aplica a los archivos que Claude genera, no a los que ya tienes en el proyecto.

    O sea: si le pides a tu agente los iconos SVG de la aplicación y los commiteas tal cual, esos archivos sí llevan procedencia verificable dentro del repo. Puedes comprobarlo tú mismo:

    c2patool icono-generado.svg
    

    Durarán hasta que alguien los pase por un optimizador, los convierta de formato o los vuelva a guardar: Anthropic avisa de que la conversión de formato, el re-guardado y las capturas de pantalla eliminan los metadatos.

    Y hay una limitación más, la que dejé apuntada al principio: los metadatos firmados "puede que no estén soportados en todas las plataformas". Si consumes Claude a través de AWS, Google Cloud o Microsoft Foundry, la marca del texto viaja igual, pero la procedencia de los archivos depende de lo que ofrezca cada plataforma. Anthropic lo incluye entre las causas por las que un contenido marcado puede no dar señal: haberse producido "a través de una plataforma, funcionalidad o tipo de archivo donde ese tipo de marcado no estaba soportado".

    Robusto, pero no indestructible.


    El falso positivo: detectar la marca no prueba autoría

    Todo lo anterior va de falsos negativos: la marca está y se pierde. Pero hay un problema en la dirección contraria, y lo reconoce la propia Anthropic.

    Detectar una marca de Claude te dice que el contenido "puede haber sido procesado por Claude" ("may have been processed by Claude"). No que Claude lo escribiera. La documentación lo desarrolla sin rodeos: "Claude puede no ser el autor original. La gente usa Claude a menudo para corregir, traducir, resumir o convertir archivos."

    Léelo despacio, porque cambia la conversación entera.

    Si coges una función que escribiste tú y le pides a Claude que la refactorice, que le añada tipos o que te traduzca los comentarios al inglés, la salida sale marcada igual. La marca prueba paso por el modelo, no autoría del modelo.

    Y el reverso también está escrito: "la ausencia de marca detectada no significa que el contenido no fuera generado o procesado por IA".

    O sea que la señal falla en las dos direcciones. Quien pretenda usar una detección como prueba de que no escribiste tú el código está leyendo mal la herramienta, y ahora tienes la frase del fabricante para decírselo.


    ¿Qué otras IAs marcan el contenido que generan?

    Anthropic no es la primera ni va sola. El Artículo 50(2) empuja a todo el sector en la misma dirección, pero cada uno ha llegado hasta un punto distinto.

    Proveedor Marca el texto Marca archivos ¿Verificable hoy por ti?
    Anthropic (Claude) Sí, desde agosto de 2026 Sí, C2PA en .svg, .png, .jpg Texto: no. Archivos: sí, C2PA
    Google (Gemini) Sí, SynthID-Text Sí, SynthID en imagen, audio y vídeo No: leer SynthID requiere la clave de Google
    OpenAI (ChatGPT) No Sí, C2PA en imágenes y SynthID en audio Solo lo que expone C2PA

    Google llegó antes: SynthID-Text lleva desplegado en Gemini desde 2024 y fue el primer marcado de texto en producción a escala. Firmó el mismo Código de Buenas Prácticas el 24 de julio de 2026, una semana antes de que el Artículo 50 fuera aplicable, y anunció acuerdos con Apple, ElevenLabs, Kakao, NVIDIA y OpenAI para que el marcado sea interoperable entre proveedores.

    Fíjate en la casilla que se repite: nadie tiene detector público de texto. Ni Anthropic ni Google. SynthID lleva dos años funcionando y sigue necesitando la clave privada de Google para leerse. Eso te dice más sobre el plazo real de Anthropic que cualquier promesa de documentación futura.

    Y el caso de OpenAI merece un párrafo, porque es el más honesto sobre los incentivos del negocio: tenía el marcado de texto construido y lo aparcó en septiembre de 2024, cuando una encuesta interna reveló que cerca del 30 % de los usuarios de ChatGPT lo usarían menos si supieran que marca lo que escribe. Marca imágenes y audio, donde nadie protesta. Texto no.


    Entonces, ¿debería preocuparte?

    Respuesta corta: no, si escribes software y auditas lo que genera el asistente. Sí, si tu empresa firma contratos con cláusulas sobre uso de IA y nadie las ha leído.

    La iniciativa es buena ingeniería y buena regulación. La web abierta se está llenando de texto sintético que se hace pasar por humano, y marcarlo en origen es mejor que dejarlo en manos de detectores que funcionan por corazonadas estilísticas.

    Para quien escribe software, el código sigue siendo código.

    Tu repositorio no es un canal de distribución de texto sintético. Es un artefacto de ingeniería que pasa por specs, revisión, formateo, refactor y tests. Mientras controles la arquitectura y audites lo que genera el asistente, es poco probable que una marca estadística sobreviva a ese recorrido. Y mientras no haya detector público, ni tú ni nadie puede comprobarlo.

    Lo único que te recomiendo hacer hoy: si tu empresa firma contratos con cláusulas sobre uso de IA, sube el tema tú antes de que lo suba un cliente. No para justificarte —usar Claude Code no es hacer trampas—, sino para tener una política escrita en lugar de una improvisación en una llamada incómoda.

    Si quieres seguir estas cosas con gente que las aplica en producción y no solo lee titulares, en Dominicode Labs es de lo que hablamos cada semana.


    Preguntas frecuentes

    ¿Puede alguien saber hoy si usé Claude para escribir este código?

    No. Anthropic no ha publicado ni el algoritmo ni un detector público, y no ha dado fecha. Dice que trabaja para que usuarios y terceros puedan detectar las marcas, y que compartirá los detalles en documentación técnica futura. Hasta entonces, cualquier herramienta que afirme lo contrario no puede demostrarlo.

    ¿La marca de agua afecta a la calidad del código que genera Claude?

    Anthropic afirma que no cambia el significado, la calidad ni la legibilidad. En prosa es creíble: el sesgo se reparte entre alternativas equivalentes. En código las alternativas equivalentes escasean, así que —y esto es deducción mía, no dato publicado— cualquier esquema de marcado tendría mucho menos margen de actuación. No hay motivo para esperar peor código por esto.

    ¿Puedo desactivar la marca de agua?

    La documentación de Anthropic no menciona ninguna opción para desactivarlo, tampoco para quien usa la API. Se aplica a Claude Platform, Claude, Claude Code, Claude Cowork y Claude Tag, incluido Claude servido a través de AWS, Google Cloud y Microsoft Foundry, y rige en todo el mundo.

    ¿La marca de agua sobrevive a copiar y pegar el código?

    Sí. Anthropic dice que la marca "viaja con el texto cuando se copia y pega en otro sitio, y puede sobrevivir a algunas ediciones". Copiar y pegar no altera la secuencia de tokens, así que no hay motivo para que se pierda. Lo que sí puede romperla, según la propia documentación, es editar en profundidad, parafrasear, traducir o mezclar el texto con otra escritura.

    ¿Cómo compruebo si un archivo generado por Claude lleva metadatos C2PA?

    Con c2patool desde la terminal (c2patool archivo.svg) o subiendo el archivo a contentcredentials.org. Esto es lo único verificable hoy sin depender de Anthropic, y solo aplica a archivos .svg, .png y .jpg generados por Claude. Los metadatos desaparecen si conviertes el formato, vuelves a guardar el archivo o haces una captura de pantalla.

    ¿Afecta la marca de agua a quién es dueño del código que genera Claude?

    No. La marca es un mecanismo de transparencia sobre el origen del contenido, no un mecanismo de propiedad. La titularidad de lo que generas con Claude se rige por los términos de servicio de Anthropic y por el contrato que tengas con tu cliente o tu empresa, no por si el texto lleva firma estadística. Lo que sí conviene es que esa relación esté escrita antes de que alguien pregunte.

    ¿Los detectores de IA como GPTZero o Turnitin detectan la marca de agua de Claude?

    No. Son mecanismos distintos. Un detector convencional analiza el estilo y estima una probabilidad; no conoce ninguna firma y se equivoca a menudo en las dos direcciones. Un detector de watermark busca una señal concreta que sabe cómo se incrustó. Que un detector clásico marque tu texto como generado por IA no significa que haya encontrado la marca de Anthropic, porque no puede.

    Si detectan la marca, ¿significa que el código lo escribió Claude?

    No, y lo dice Anthropic: detectar una marca de Claude indica que el contenido "puede haber sido procesado por Claude", no que Claude lo escribiera. Si le pasas tu propio código para que lo refactorice o te lo traduzca, la salida sale marcada igual. La marca prueba paso por el modelo, no autoría del modelo. Cualquiera que use una detección como prueba de que no escribiste tú el código está leyendo mal la señal.

    ¿Me afecta si no estoy en la Unión Europea?

    Sí. El marcado nace del Código de Buenas Prácticas del Artículo 50(2) del Reglamento Europeo de IA, pero Anthropic lo aplica globalmente. Dónde esté tu empresa no cambia nada.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Context Engineering: Cómo estructurar la memoria de tus agentes de IA para eliminar alucinaciones

    Context Engineering: Cómo estructurar la memoria de tus agentes de IA para eliminar alucinaciones

    Hace unas semanas estaba ayudando a un desarrollador senior a configurar su entorno de trabajo con herramientas de IA. Para asegurarse de que el agente no cometiera errores, pegó en la ventana del chat un bloque gigante de 12.000 tokens que incluía la documentación entera del proyecto, 15 reglas de linteo, 4 archivos de tipos y la estructura del árbol de carpetas.

    Cuando le pidió a la IA que implementara un módulo simple, la IA ignoró por completo las reglas situadas en la mitad del texto y generó importaciones obsoletas.

    El desarrollador exclamó frustrado: "¡Le di toda la información en el prompt y aun así alucina!".

    El problema no era la falta de información; era el exceso de ruido mal estructurado. Context Engineering no es escribir mejores prompts (Prompt Engineering). Es la disciplina de diseñar la arquitectura de información que alimenta a la ventana de contexto de los modelos LLM para maximizar la atención del modelo y erradicar las alucinaciones.

    El fenómeno "Lost in the Middle" y la curva de atención

    Los modelos de lenguaje basados en la arquitectura Transformer no leen el texto de la misma manera que los humanos.

    Cuando la ventana de contexto supera los miles de tokens, ocurre un fenómeno estudiado minuciosamente por investigadores conocido como "Lost in the Middle" (Perdido en el medio):

    • La IA presta máxima atención a los primeros tokens del prompt (Primacy Bias), que corresponden habitualmente al System Prompt.
    • La IA presta máxima atención a los últimos tokens recibidos (Recency Bias), que corresponden a la última instrucción del usuario.
    • La información situada en el tercio central de la ventana de contexto sufre una caída drástica de atención, aumentando el riesgo de alucinaciones o instrucciones ignoradas.
    Nivel de Atención del LLM
     ▲
    1.0 ┼──────┐                                 ┌──────┐
        │      │                                 │      │
    0.5 ┤      └───────────┐         ┌───────────┘      │
        │                  │         │                  │
    0.0 ┴──────────────────┴─────────┴──────────────────┴──►
        [System Prompt]    [Zona Central]     [Último Prompt]
          (Alta Atención)  (PERDIDO EN EL MEDIO) (Alta Atención)
    

    Prompt Engineering vs. Context Engineering

    • Prompt Engineering: Se enfoca en el redactado del mensaje. "Escribe una función en TypeScript limpia y responde en formato JSON".
    • Context Engineering: Se enfoca en la gestión dinámica del espacio de memoria. ¿Qué archivos se deben incluir? ¿En qué formato se presentan los datos? ¿Cómo se poda el historial de conversación cuando se sobrecarga?

    Como demostramos en nuestro análisis sobre por qué tu spec falla con un agente de IA, entregar especificaciones ambiguas o mal estructuradas es la razón principal por la que los agentes generan código inservible.

    4 Pilares de Context Engineering para Developers

    1. Etiquetado Semántico con XML y Markdown

    Los modelos LLM avanzados (como Anthropic Claude) han sido entrenados específicamente para interpretar etiquetas XML como delimitadores de contexto. En lugar de enviar texto plano continuo, envuelve la información en secciones etiquetadas:

    <system_instructions>
      Eres un desarrollador Senior en TypeScript. Sigue estrictamente las reglas definidas en <coding_standards>.
    </system_instructions>
    
    <coding_standards>
      - Usa siempre tipos estrictos sin 'any'.
      - Utiliza el patrón Result para manejo de errores.
    </coding_standards>
    
    <context_files>
      <file path="src/types/user.ts">
        export interface User { id: string; email: string; }
      </file>
    </context_files>
    
    <user_request>
      Crea una función para validar el correo de la interfaz User.
    </user_request>
    

    2. Podado Dinámico de Contexto (Context Pruning)

    No arrastres el historial de chat indefinidamente. Si llevas 20 mensajes iterando sobre una funcionalidad, el historial acumulado satura la memoria. Limpia el contexto generando un resumen del estado actual e inicia una sesión limpia con los artefactos actualizados.

    Como analizamos al calcular el coste de subagentes al cambiar de modelo, reducir el volumen de tokens enviados reduce los costes y acelera la velocidad de respuesta.

    3. Graph Engineering (Indexación de Dependencias)

    En lugar de enviarle al agente archivos enteros de 1.000 líneas, utiliza herramientas de indexación que entreguen únicamente las firmas de funciones, interfaces y grafos de dependencias requeridos. Revisa nuestra guía completa de graph engineering para aprender a crear mapas de código precisos.

    4. Separación de Tareas mediante Subagentes

    Delegar sub-tareas a subagentes independientes garantiza que cada subagente trabaje en su propia ventana de contexto de 2.000 tokens hiperenfocada, devolviendo únicamente el resultado consolidado al hilo principal.


    Diseñar el contexto adecuado es lo que transforma a un asistente conversacional genérico en una herramienta de ingeniería precisa y predecible.

    Si quieres aprender a dominar arquitecturas avanzadas de desarrollo asistido por IA, descubre los Cursos de Dominicode. Y si quieres aplicar estas técnicas en proyectos reales de producción junto a desarrolladores senior, súmate a Dominicode Labs.

    Preguntas frecuentes

    ¿Por qué los modelos con ventanas de 1 millón de tokens siguen necesitando Context Engineering?

    Aunque un modelo pueda "procesar" 1 millón de tokens técnicamente, la calidad del razonamiento y la precisión en la recuperación de datos disminuyen a medida que aumenta la ventana. Mantener la información acotada y estructurada garantiza la máxima precisión.

    ¿Cuál es la diferencia entre RAG (Retrieval-Augmented Generation) y Context Engineering?

    RAG es una técnica específica de Context Engineering que utiliza búsquedas semánticas o vectoriales para seleccionar qué fragmentos de información recuperar de una base de datos. Context Engineering engloba la estrategia completa de empaquetado, podado, etiquetado y presentación de esos fragmentos al modelo.

    ¿Es mejor enviar código en formato JSON, XML o Markdown?

    Markdown con bloques de código delimitados por tres acentos graves (“`) y etiquetas XML (<file>, <spec>) es la combinación óptima. Los modelos actuales reconocen esta estructura de forma nativa por la abundancia de repositorios de GitHub en sus datos de entrenamiento.

    ¿Cómo afecta el idioma del contexto a la precisión del modelo?

    Los modelos de lenguaje procesan los tokens de instrucciones en inglés con una ligera ventaja de atención debido a la densidad de datos de entrenamiento. Sin embargo, para la lógica de negocio y comentarios del proyecto en español, mantener el contexto en español estructurado mediante etiquetas XML ofrece resultados excelentes sin pérdida de coherencia.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Cómo crear skills y subagentes personalizados para automatizar tu flujo diario de desarrollo con IA

    Cómo crear skills y subagentes personalizados para automatizar tu flujo diario de desarrollo con IA

    Cada mañana, durante semanas, me sorprendía a mí mismo haciendo exactamente lo mismo. Abría mi herramienta de IA y pasaba los primeros 10 minutos explicándole la arquitectura de mi proyecto, las normas de linteo de nuestro equipo, qué librerías no debía usar y cómo estructurar los tests unitarios.

    Si cambiaba de conversación o abría un nuevo hilo para otra tarea, tenía que volver a escribirlo todo de nuevo.

    Estaba tratando a los asistentes de inteligencia artificial como un becario que llega nuevo a la oficina cada dos horas y sufre amnesia. Ahí fue cuando me di cuenta de que el verdadero salto de productividad no está en perfeccionar los prompts, sino en construir skills y subagentes personalizados que encapsulen tu conocimiento y el de tu equipo en tu flujo de desarrollo con IA.

    El problema del prompt de 500 líneas en la ventana de contexto

    Muchos desarrolladores intentan solucionar este problema pegando gigantescos bloques de contexto en el system prompt o en archivos de instrucciones globales.

    Eso crea dos problemas graves:

    1. Degradación del contexto: Si sobrecargas la ventana inicial del modelo con reglas que solo aplican a una tarea específica (por ejemplo, cómo migrar la base de datos), el LLM pierde precisión al razonar sobre la tarea actual.
    2. Coste descontrolado de tokens: Cada mensaje que envías vuelve a procesar todo ese system prompt gigante. Como analizamos en nuestro artículo sobre el coste de subagentes al cambiar de modelo, acumular tokens innecesarios encarece y ralentiza drásticamente la ejecución.

    La solución arquitectónica correcta es separar el conocimiento en dos conceptos: Skills (habilidades bajo demanda) y Subagentes (agentes especializados con ventana de contexto aislada).

    ¿Qué es una Skill y cuándo usarla?

    Una Skill es una carpeta de instrucciones y recursos que se activa solo cuando el agente la necesita para resolver una tarea concreta.

    Piensa en una skill como el "manual de procedimientos" para una tarea específica:

    • Crear una nueva spec arquitectónica.
    • Configurar el tracking de analítica.
    • Auditar la accesibilidad UI de una página.
    ---
    name: angular-signals-migration
    description: Guía paso a paso para migrar componentes de RxJS BehaviorSubject a Angular Signals en v22+
    ---
    
    # Instrucciones de Migración
    1. Reemplaza `BehaviorSubject<T>` por `signal<T>`.
    2. Para valores derivados, utiliza `computed()`. No uses `effect()` para modificar estado.
    3. Asegúrate de actualizar la plantilla eliminando el pipe `async`.
    

    Cuando tu agente (como Claude Code o AGY) detecta que tu petición requiere migrar componentes, lee este SKILL.md bajo demanda, aplica las reglas y libera el espacio cuando termina.

    ¿Qué es un Subagente personalizado?

    Un Subagente es un agente secundario que se lanza en una conversación en segundo plano completamente aislada.

    Recibe un rol específico (por ejemplo: Code Reviewer, Database Debugger o SEO Auditor), un conjunto acotado de herramientas y su propia ventana de contexto. Cuando termina su labor, devuelve únicamente el resultado sintetizado al agente principal.

    Al igual que explicamos en nuestro post sobre graph engineering, estructurar la información en nodos especializados evita que la IA se pierda en un laberinto de contexto irrelevante.

    Ejemplo de definición de Subagente

    ---
    name: code-reviewer-senior
    description: Revisa pull requests buscando vulnerabilidades de seguridad, memory leaks y falta de tipos estrictos.
    tools: read_file, grep_search
    ---
    
    # Rol: Senior Code Reviewer
    Eres un auditor de código ultrarreciso. Revisa las líneas modificadas en la PR y evalúa:
    1. ¿Hay algún `any` implícito o explícito en TypeScript?
    2. ¿Se están liberando los subs de observables no finitos?
    3. Devuelve únicamente una lista de hallazgos críticos prioritarios.
    

    Guía paso a paso para crear tu primera Skill

    Para implementar skills en tu repositorio o configuración global de IA:

    1. Estructura el directorio

    Crea una carpeta dentro de .agents/skills/ (o la ruta de configuraciones de tu herramienta):

    .agents/
      skills/
        db-migration/
          SKILL.md
          template.sql
    

    2. Escribe el SKILL.md con Frontmatter claro

    Define en la cabecera YAML el nombre y una descripción precisa de cuándo debe activarse la skill. El agente utilizará la descripción para saber cuándo consultar estas instrucciones.

    3. Mantén los pasos de ejecución atómicos

    Define un flujo paso a paso que el agente pueda verificar en cada etapa antes de continuar.


    El resultado es inmediato: dejas de repetir las mismas explicaciones una y otra vez. Tu equipo comparte la misma carpeta de .agents/ en el repositorio Git, garantizando que todos los desarrolladores (y sus agentes de IA) sigan exactamente los mismos estándares.

    Si deseas ver más sobre la integración de IA en tu organización, revisa nuestra guía sobre cómo formar a tu equipo de desarrollo en IA en 6 semanas.

    Para seguir perfeccionando tu workflow, consulta los Cursos de Dominicode donde profundizamos en desarrollo asistido por IA. Y si buscas construir productos reales en comunidad, te esperamos en Dominicode Labs.

    Preguntas frecuentes

    ¿En qué se diferencia una Skill de un Prompt tradicional?

    Un prompt tradicional se envía manualmente en cada mensaje. Una Skill es modular, vive en el disco como archivo de código y es descubierta y cargada de forma autónoma por la IA solo cuando la tarea lo requiere.

    ¿Puedo compartir mis skills con otros miembros de mi equipo?

    Sí, al almacenar la carpeta .agents/skills/ dentro del propio repositorio de Git, todo el equipo comparte automáticamente las mismas instrucciones y mejores prácticas del proyecto.

    ¿Los subagentes consumen más tokens que una conversación normal?

    Inicialmente, lanzar un subagente consume tokens de inicialización, pero a medio y largo plazo ahorra miles de tokens porque evita arrastrar el historial de chat acumulado de la sesión principal.

    ¿Qué herramientas soportan el uso de Skills y Subagentes?

    Herramientas avanzadas como Claude Code, Google Antigravity (AGY), Cursor y entornos habilitados con arquitecturas de agentes permiten definir e invocar skills y subagentes de forma nativa.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Cómo conectar Claude Code a tus DBs y APIs mediante MCP (Model Context Protocol)

    Cómo conectar Claude Code a tus DBs y APIs mediante MCP (Model Context Protocol)

    Durante mucho tiempo, la mayor limitación de los asistentes de desarrollo basados en IA no era su capacidad para escribir código, sino su ceguera ante el mundo real.

    Le pedías a la IA que investigara un bug sutil en producción, y el modelo empezaba a inventar tablas que no existían, asumir tipos de columnas equivocados o sugerir llamadas a endpoints obsoletos. Tenías que hacer de "puente humano": copiar la respuesta del terminal, pegarla en el chat, pedirle una SQL, ejecutarla tú en tu cliente de base de datos y pegarle el resultado.

    Ese trabajo manual se acabó. Model Context Protocol (MCP) es el estándar abierto propuesto por Anthropic que permite a asistentes como Claude Code conectarse de forma nativa a tus bases de datos, APIs de staging, repositorios y servicios internos.

    ¿Qué es exactamente Model Context Protocol (MCP)?

    Piensa en MCP (Model Context Protocol) como el estándar USB-C para los modelos de lenguaje.

    Antes de MCP, si querías que un LLM interactuara con Postgres, tu API GraphQL o un canal de Slack, tenías que escribir integraciones ad-hoc y wrappers frágiles para cada herramienta.

    MCP unifica todo bajo una arquitectura cliente-servidor muy simple:

    • Host (o Cliente MCP): Tu entorno de desarrollo o agente (por ejemplo, Claude Code, AGY o Cursor).
    • Servidor MCP: Un proceso ligero que expone herramientas (tools), recursos (resources) y prompts hacia el cliente mediante un protocolo JSON-RPC estándar over stdio o HTTP/SSE.

    Cuando el agente necesita saber qué tablas existen en tu base de datos, llama a la herramienta list_tables expuesta por tu servidor MCP, recibe la respuesta estructurada y actúa en consecuencia sin que tú tengas que mover un dedo.

    Cómo configurar un servidor MCP en Claude Code

    Conectar Claude Code a una base de datos o servicio externo es cuestión de minutos. Puedes usar servidores MCP creados por la comunidad o construir el tuyo propio.

    1. Usar un servidor existente (Ejemplo: PostgreSQL / Supabase)

    Puedes añadir un servidor MCP directamente a la configuración de tu entorno con un comando sencillo:

    claude mcp add postgres npx -y @modelcontextprotocol/server-postgres postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb
    

    A partir de ese momento, Claude Code tiene acceso a herramientas seguras como query para inspeccionar esquemas y ejecutar consultas de lectura cuando se lo pidas en lenguaje natural.

    2. Crear tu propio servidor MCP personalizado en TypeScript

    Si tienes una API interna o reglas de negocio propietarias, puedes construir tu propio servidor MCP en TypeScript con muy pocas líneas:

    import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
    import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
    import { CallToolRequestSchema, ListToolsRequestSchema } from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";
    
    const server = new Server(
      { name: "mi-api-interna", version: "1.0.0" },
      { capabilities: { tools: {} } }
    );
    
    // 1. Listar herramientas disponibles para la IA
    server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => ({
      tools: [{
        name: "buscar_usuario_por_email",
        description: "Busca los datos de un usuario en el entorno de staging por su email",
        inputSchema: {
          type: "object",
          properties: { email: { type: "string" } },
          required: ["email"]
        }
      }]
    }));
    
    // 2. Ejecutar la lógica cuando la IA invoca la herramienta
    server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
      if (request.params.name === "buscar_usuario_por_email") {
        const { email } = request.params.arguments as { email: string };
        const user = await miApiStaging.getUser(email);
        return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(user) }] };
      }
      throw new Error("Herramienta no encontrada");
    });
    
    const transport = new StdioServerTransport();
    await server.connect(transport);
    

    Seguridad: Evitando riesgos en producciones reales

    Darle acceso a un agente de IA a tus bases de datos y servicios requiere precauciones claras:

    1. Principio de mínimo privilegio: Configura tus servidores MCP con credenciales de solo lectura para entornos de desarrollo o staging.
    2. Protección contra inyecciones: Tal como explicamos en nuestro análisis sobre inyección indirecta de prompts en agentes de IA, nunca permitas que datos no confiables provenientes de la base de datos o de usuarios modifiquen el comportamiento del agente sin sanitizar.
    3. Control de contexto: Utiliza técnicas de graph engineering para estructurar los datos expuestos por tus herramientas MCP y evitar saturar la memoria del modelo.

    El protocolo MCP cambia drásticamente la relación entre el desarrollador y la IA. Dejas de copiar y pegar respuestas del terminal para convertir a tu agente en un miembro activo del equipo que consulta métricas, ejecuta tests y verifica estados en tiempo real.

    Si quieres llevar tus habilidades al siguiente nivel y dominar la integración de agentes con infraestructuras reales, explora los Cursos de Dominicode. Y si buscas construir proyectos con arquitecturas avanzadas de IA, entra en Dominicode Labs.

    Preguntas frecuentes

    ¿MCP funciona solo con Claude Code o con cualquier cliente de IA?

    MCP es un estándar abierto. Aunque fue creado por Anthropic, puede ser implementado por cualquier cliente, IDE o framework de agentes (como Cursor, Antigravity, VS Code o agentes personalizados).

    ¿Es seguro conectar una base de datos de producción a través de MCP?

    Se recomienda conectar únicamente entornos de desarrollo, staging o réplicas de solo lectura. Para operaciones de escritura en producción, el servidor MCP debe solicitar siempre confirmación explícita del usuario antes de ejecutar cualquier cambio.

    ¿Qué diferencia hay entre una llamada a una API tradicional y un servidor MCP?

    Una llamada a API tradicional requiere que tú programes la petición exacta en tu código. Un servidor MCP le enseña a la IA la firma de la herramienta para que el modelo decida de forma autónoma cuándo y cómo invocarla según el contexto de la conversación.

    ¿Dónde puedo encontrar servidores MCP listos para usar?

    Existen repositorios oficiales y comunitarios con servidores MCP para PostgreSQL, GitHub, Slack, Puppeteer, Brave Search, Google Drive y decenas de servicios populares.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Por qué tu spec falla con un agente de IA: 7 fallos y su arreglo

    Por qué tu spec falla con un agente de IA: 7 fallos y su arreglo

    La spec tenía 900 palabras, títulos bien puestos, listas numeradas y hasta un diagrama. El agente la leyó entera y construyó otra cosa.

    El dev que me la pasó estaba convencido de que el problema era el modelo. Probó con otro. Mismo resultado.

    Le hice una sola pregunta: cuando el agente termine, ¿qué comando ejecutas para saber si lo ha hecho bien?

    Silencio. No había ninguno.

    Ese silencio es el diagnóstico completo. La mayoría de las specs que fallan —también las de quien ya aplica Spec-Driven Development a diario— no fallan por estar mal escritas. Fallan por no ser verificables. Y una spec que no se puede comprobar no es una especificación: es una carta de intenciones. Un agente no ejecuta intenciones.

    El SDD no consiste en redactar un documento bonito antes de programar — de eso hablé cuando expliqué por qué el Spec-Driven Development evita el caos. Consiste en escribir un contrato que una máquina pueda dar por cumplido o por incumplido, sin que tú tengas que opinar.

    Esto no es otro tutorial de redacción. Para la estructura desde cero ya tienes la anatomía de una spec para Claude Code. Esto es el diagnóstico de la spec que ya escribiste y no funcionó.

    Siete fallos, ordenados por lo que más veo. Los cinco primeros los detectas leyendo el documento. Los dos últimos, no.

    Busca tu síntoma: por qué tu spec falla con un agente de IA

    Lo que ves cuando el agente termina El fallo en la spec El arreglo
    Dice "está hecho" y no sabes si está hecho Criterios de éxito no comprobables Un comando debajo de cada criterio
    Hace las cosas como las hace todo el mundo, no como tu repo Ambigüedad sin marcar Señala el fichero que manda
    Toca ficheros que nadie le pidió No hay límites Sección "Fuera de alcance"
    Ignora la mitad de tus instrucciones técnicas Mezcla el qué con el cómo Cierra el qué, deja el cómo abierto
    catch vacíos y fallos que devuelven 200 Solo describe el camino feliz Tabla de estados de error
    Empieza bien y se desmadra a la mitad La spec es demasiado grande Pártela por unidad verificable
    Cumple la spec, pero la spec ya no es verdad Spec desactualizada Vive en el repo o se borra

    Fallo 1: criterios de éxito que nadie puede comprobar

    Un criterio de éxito es comprobable cuando existe un comando que lo declara cumplido o incumplido sin que nadie opine. Este es el fallo padre: los otros seis son variaciones suyas.

    Mira esta spec. La he leído con distintos nombres decenas de veces:

    ## Feature: listado de productos
    
    Endpoint para listar el catálogo.
    Tiene que ser rápido y soportar filtros.
    La respuesta debe ser consistente con el resto de la API.
    Gestionar bien los errores.
    

    Cuatro frases. Tres deseos y un título. ¿Rápido comparado con qué? ¿Consistente con cuál de los catorce endpoints que ya tienes? ¿Gestionar bien es devolver un 400 o un 422?

    Ninguna de esas preguntas la puede responder el agente ejecutando algo. Así que las responde inventando, y tú te enteras después.

    Ahora la misma feature escrita para que se pueda comprobar:

    ## Feature: GET /products
    
    ### Criterios de aceptación
    1. `GET /products?limit=20` devuelve 200 con
       `{ items: Product[], nextCursor: string | null }`.
    2. Paginación por cursor sobre `created_at DESC, id DESC`.
       `GET /products?cursor=<nextCursor>` devuelve la página siguiente
       sin repetir ni saltarse elementos. Nada de offset/limit.
    3. `limit` acepta 1-100, por defecto 20.
       Fuera de rango devuelve 400 con `{ code: 'INVALID_LIMIT' }`.
    4. p95 por debajo de 200 ms con 10.000 productos en tabla.
    
    ### Cómo se verifica
    - `bun test test/products.e2e.ts` en verde (cubre los puntos 1 a 3).
    - `bun run bench:products` imprime el p95 y sale con código 1
      si supera los 200 ms.
    

    La diferencia no es la longitud. Es que la segunda tiene una sección Cómo se verifica.

    "Que sea rápido" es un deseo. "Que GET /products responda por debajo de 200 ms de p95 con 10.000 registros, y aquí está el comando que lo mide" es un criterio. El primero obliga a que alguien juzgue. El segundo se cierra solo.

    Regla corta: debajo de cada criterio, el comando que lo prueba. Si no puedes escribir el comando, no tienes un criterio, tienes una preferencia.

    Y cuando el criterio es ejecutable pasa lo interesante: puedes delegar el ciclo entero —escribe, ejecuta, lee el fallo, corrige— en lugar de revisar cada iteración a mano. Es el flujo diario que describí en cómo usar Claude Code a diario, y depende por completo de que exista ese comando.

    Fallo 2: la ambigüedad la rellena el modelo, no tú

    Todo hueco de la spec se rellena. Siempre. La pregunta no es si el agente va a improvisar, es con qué.

    Y improvisa con lo más común de su entrenamiento: la mediana de internet. Tu repo no es la mediana de internet.

    Si tu API pagina por cursor y la spec solo dice "con paginación", el agente escribe offset y limit, porque es el patrón que domina en el código público con el que se entrenó. Si tu proyecto devuelve Result en vez de lanzar, escribirá try/catch. Si tus tests usan Testing Library, te meterá un TestBed clásico.

    Ninguno de esos es un error del modelo. Son la respuesta estadísticamente correcta a una pregunta que no hiciste.

    Aquí está el matiz que casi nadie aplica: la spec no tiene que decirlo todo. Tiene que decir dónde no se puede improvisar.

    Y la forma más barata de decirlo no es describir tu patrón en tres párrafos. Es apuntar al código que ya lo hace:

    ### Referencias obligatorias
    - Paginación: copia el patrón de `src/orders/orders.controller.ts` (solo lectura).
      Si hay conflicto entre este documento y ese fichero, manda el fichero.
    - Errores: usa los helpers de `src/common/http-errors.ts`.
      Prohibido lanzar `Error` pelado.
    
    ### Libre elección
    - Nombres internos, orden de los métodos, dónde partes los helpers.
      No preguntes por esto.
    

    Ese último bloque parece de relleno y no lo es. Marcar lo que sí es libre evita el otro extremo: el agente que se para cada dos minutos a preguntar cómo llamar a una variable.

    Tu trabajo no es documentar el proyecto entero dentro de la spec. Es marcar las tres o cuatro fronteras donde una decisión razonable sería, en tu repo, la decisión equivocada.

    Fallo 3: no dice qué NO hacer

    Los desastres que he visto con agentes casi nunca vienen de lo que el agente no hizo. Vienen de lo que hizo de más.

    Le pides un endpoint y te reformatea 40 ficheros porque detectó que el estilo era inconsistente. Le pides un filtro y te instala una librería de query building. Le pides un fix y "de paso" refactoriza el módulo de auth, que estaba feo.

    Todo eso es técnicamente razonable. Ninguna spec lo prohibía.

    Los límites son parte del contrato, no una nota al margen:

    ### Fuera de alcance
    - No tocar `src/auth/**` ni `src/orders/**`.
    - No añadir dependencias. La paginación sale del query builder
      que ya está en `src/common/pagination.ts`.
    - No crear migraciones. Si hace falta un índice, lo propones
      en el PR y paras.
    - No cambiar la forma de respuesta de endpoints existentes.
    - No reformatear ficheros que no toque la feature.
    

    Cinco líneas. Te ahorran la revisión de un diff de 40 ficheros donde lo que importa está en tres. Es, por cierto, uno de los patrones que aparece una y otra vez en los errores comunes al adoptar Claude Code: falta de guardarraíles, no falta de capacidad.

    No es opinión mía: las buenas prácticas oficiales de Claude Code lo dicen con todas las letras — las specs más útiles "nombran los ficheros e interfaces implicados, declaran qué queda fuera de alcance, y terminan con un paso de verificación end-to-end que demuestra que la feature funciona". Los tres primeros fallos de esta lista son exactamente esas tres cosas, en negativo.

    Fallo 4: la spec que ya decide la implementación

    Este falla al revés que los anteriores. No peca de vaga, peca de mandona.

    Crea un `ProductsCacheInterceptor` en `src/products/interceptors/`.
    Usa un `Map<string, { data: Product[]; ts: number }>` en memoria.
    TTL de 60 s, limpieza con un `setInterval` cada 30 s.
    La clave del Map es `JSON.stringify(req.query)`.
    

    Eso no es una spec. Es pseudocódigo con saltos de línea.

    Y tiene un agujero que probablemente no has visto: JSON.stringify(req.query) genera claves distintas para ?limit=20&cursor=x y ?cursor=x&limit=20. Son la misma petición. El agente puede implementar ese documento al pie de la letra, perfectamente, y aun así pegarle dos veces a la base de datos.

    La versión que sí es un contrato:

    ### Criterio
    Dos peticiones con los mismos parámetros a `GET /products` en menos de 60 s
    golpean la base de datos una sola vez, independientemente
    del orden de los parámetros en la query string.
    
    ### Cómo se verifica
    `bun test test/products.cache.e2e.ts` — el test espía el
    repositorio y afirma que solo hubo una query.
    
    ### Restricciones
    Sin dependencias nuevas. Sin Redis: todavía no está en infra.
    

    Fíjate en la paradoja. La versión que no dice cómo implementarlo es más exigente que la que lo dictaba línea a línea. La primera se puede cumplir y estar mal. La segunda no se puede fingir.

    Además, cuando cierras el cómo, cierras también las soluciones mejores que la tuya. Y en cachés, colas y consultas, el agente propone alternativas buenas más a menudo de lo que resulta cómodo admitir.

    Tú decides el qué observable. Él decide el cómo. El test decide quién tiene razón.

    Fallo 5: la spec solo describe el camino feliz

    Abre tu última spec y cuenta cuántas líneas hablan de qué pasa cuando algo falla. Lo normal es cero.

    Aquí está la trampa: el agente no deja el manejo de errores sin hacer. Lo inventa. Y su versión inventada suele ser un catch que loguea y sigue, o un 200 con array vacío cuando la base de datos no responde. Un endpoint que miente en lugar de fallar.

    Cuatro filas arreglan esto:

    Caso Respuesta Qué se loguea
    cursor malformado 400 INVALID_CURSOR warn, sin volcar el cursor entero
    limit fuera de 1-100 400 INVALID_LIMIT nada
    Timeout de la base de datos (>2 s) 503 DB_TIMEOUT error, con query y duración
    Fila de producto sin precio se excluye del listado warn con el id

    La última fila separa una spec escrita por alguien que ha estado de guardia de una escrita de memoria. Los datos sucios existen, y si no decides tú qué hacer con ellos, decide el agente.

    Dos minutos de escritura. Es lo que hay entre un endpoint y un endpoint que puedes dejar sin mirar.

    Los dos fallos que no ves leyendo la spec

    Los cinco anteriores se detectan releyendo el documento. Estos dos solo aparecen cuando comparas la spec con el repo y con el tamaño del trabajo.

    Fallo 6: la spec es demasiado grande

    La unidad de una spec no es la feature, es el paso verificable. Si la sección "Cómo se verifica" no cabe en cinco líneas, no tienes una spec: tienes tres disfrazadas de una.

    El síntoma es inconfundible: el agente empieza bien y se desmadra a la mitad, porque cada decisión que toma amplía la superficie de las siguientes.

    Partir el trabajo en unidades que se cierran una a una es, literalmente, la mitad del método que enseño en Construye con IA. La otra mitad es no volver a abrir una unidad ya cerrada.

    Fallo 7: la spec está desactualizada

    La spec dice que el endpoint devuelve items, el código lleva tres semanas devolviendo data. El agente no tiene forma de saber cuál manda. Unas veces sigue al documento y otras al código, y ninguna de las dos es una elección tuya.

    La regla que uso: la spec vive en el repo, entra en el mismo PR que el código, y cuando se contradicen gana el código. Entonces actualizas la spec o la borras. Una spec muerta es peor que no tener spec, porque es contexto con autoridad que resulta ser mentira.

    El test de 30 segundos: ¿tu spec es verificable?

    Una spec es verificable si responde a tres preguntas por escrito. No hace falta reescribir nada para saberlo. Coge la que ibas a pasarle al agente y hazle estas tres:

    1. ¿Qué comando prueba que está terminada?
    2. ¿Qué ficheros no puede tocar?
    3. ¿Qué pasa exactamente cuando falla?

    Si las tres tienen respuesta escrita en el documento, la spec funciona. Si falta una, ya sabes dónde está el bug — y no está en el modelo.

    Empieza hoy por la primera. Coge tus criterios de aceptación y escribe debajo de cada uno el comando que lo demuestra. Los que se queden sin comando, o los conviertes en algo medible o los sacas de la spec, porque no van a pasar de deseo.

    Todo el sistema —el contrato verificable, los límites, cómo partir el trabajo y cómo mantener la spec viva junto al código— es lo que ordené en SDD: Spec-Driven Development. Si este post te ha señalado tres fallos en tu documento, ahí tienes el método completo para que no vuelvan.

    Y si prefieres verlo sobre proyectos reales, con specs de gente que las está usando en producción, es una de las conversaciones habituales en Dominicode Labs.

    Preguntas frecuentes

    ¿Cómo sé si mi spec es verificable?

    Una spec es verificable si cada criterio de aceptación tiene debajo un comando que devuelve verde o rojo sin que nadie opine. Un test, un benchmark, un script de validación, un curl con la respuesta esperada.

    La prueba rápida: pásale la spec a alguien que no conozca el proyecto y pídele que te diga si está hecha sin abrir el código. Si necesita preguntarte algo, el agente también lo habría necesitado, solo que él no pregunta.

    ¿Qué hago con los criterios que no se pueden medir con un comando?

    Los conviertes en algo observable o los sacas de la spec. "Que la UI sea intuitiva" no es un criterio, pero "que el flujo de compra se complete en tres clics desde la ficha de producto y no haya ningún campo obligatorio sin marcar" sí lo es, y se comprueba con un test end-to-end.

    Cuando de verdad no se puede —criterios estéticos, tono de los textos, decisiones de marca— déjalo fuera de la spec y márcalo como revisión humana explícita. Lo que no puede pasar es que quede dentro como si el agente pudiera resolverlo.

    ¿Cuánto debe ocupar una spec para un agente de IA?

    No la mides en palabras, la mides en unidades verificables. Una spec debe cubrir un trozo de trabajo que se cierre con una tanda de comprobaciones y una revisión.

    Si la sección "Cómo se verifica" ocupa más de cinco líneas o mezcla áreas del sistema que no comparten test, pártela. Dos specs de 300 palabras funcionan mejor que una de 900.

    ¿La spec sustituye a los tests?

    No, los ordena. La spec dice qué tiene que ser cierto y el test lo comprueba en cada ejecución.

    En la práctica la relación es más estrecha de lo que parece: si los criterios de aceptación están bien escritos, los nombres de tus tests salen casi copiados de ellos. Cuando un criterio no se deja convertir en un nombre de test, casi siempre es que el criterio estaba vago.

    ¿Por qué el agente ignora partes de mi spec?

    Rara vez las ignora. Lo habitual es que las haya interpretado de una forma que a ti no se te ocurrió, porque estaban abiertas a más de una lectura.

    Revisa esas partes buscando dos cosas: adjetivos sin unidad ("rápido", "robusto", "limpio") y sustantivos que en tu proyecto tienen un significado propio ("paginación", "validación", "caché"). Son los dos sitios donde el modelo rellena con lo más común de su entrenamiento en lugar de con lo que hace tu repo.

    ¿Qué hago si el agente toca ficheros que nadie le pidió?

    Añade una sección "Fuera de alcance" a la spec y trátala como parte del contrato, no como una nota al margen. Cinco líneas bastan: qué directorios no se tocan, que no se añaden dependencias, que no se crean migraciones, que no se cambia la forma de respuesta de endpoints existentes y que no se reformatea nada que la feature no toque. Los desastres con agentes casi nunca vienen de lo que no hicieron, sino de lo que hicieron de más, y ninguna spec se lo prohibía.

    ¿La spec tiene que decir cómo implementar la feature?

    No, y decirlo suele empeorar el resultado. Una spec que dicta la implementación línea a línea se puede cumplir al pie de la letra y aun así estar mal, porque el agente reproduce también tus errores de diseño. Una spec que fija el comportamiento observable y el comando que lo verifica no se puede fingir. Tú decides el qué, el agente decide el cómo, y el test decide quién tenía razón.

    ¿Dónde guardo la spec y quién manda si contradice al código?

    En el repositorio, junto al código, y entra en el mismo pull request que la implementación. Fuera del repo se queda desactualizada en semanas y se convierte en contexto falso.

    Cuando spec y código se contradicen, manda el código y la spec se corrige o se borra en ese mismo momento. Déjalo escrito dentro del propio documento: es la línea que evita que el agente tenga que adivinar cuál de las dos fuentes es la buena.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Cuándo NO usar Spec-Driven Development: 6 casos que te frenan

    Cuándo NO usar Spec-Driven Development: 6 casos que te frenan

    Escribí una spec de tres páginas —objetivo, contratos de datos, casos de error, criterios de aceptación— para una integración que no llegó a existir.

    A la mañana siguiente abrí la documentación de la API y descubrí que el endpoint sobre el que se apoyaba la mitad de mis decisiones no devolvía lo que yo daba por hecho. Tiré el documento entero.

    La spec no estaba mal escrita. Estaba escrita antes de tiempo.

    Escribí el libro de Spec-Driven Development. Lo uso casi todos los días y sigo pensando que es la diferencia entre dirigir a un agente y rezarle. Por eso mismo puedo decirte esto sin que suene a excusa: hay trabajo donde SDD no compensa, y confundir "el método funciona" con "el método aplica siempre" te cuesta más horas de las que te ahorra.

    Una spec es un seguro, y a veces la prima cuesta más que el siniestro

    Escribir una spec tiene dos costes.

    El obvio es el tiempo. Ese lo ves y lo aceptas, porque sabes que la vas a recuperar en el primer malentendido que no ocurre.

    El segundo no lo ve casi nadie: una spec fija decisiones. Ese es su trabajo. Y fijar decisiones es fantástico cuando tienes la información para tomarlas, y carísimo cuando no la tienes, porque conviertes una suposición en un contrato y luego construyes encima.

    Todo el debate se reduce a comparar dos cantidades: lo que cuesta el error que la spec previene, y lo que cuesta escribirla ahora, con la información que tienes ahora. Cuando el error es caro e irreversible, la prima es barata a cualquier precio. Cuando el error se arregla con un git revert y un café, estás pagando un seguro contra un rasguño.

    La regla, en una frase: no escribas una spec cuando el coste de deshacer el error sea menor que el coste de escribirla; escríbela siempre que el error no se deshaga con un comando.

    Si has llegado aquí sin el contexto previo, en Spec-Driven Development: evita el caos de la IA está el método entero. Este post es la otra mitad: los seis sitios donde estuve pagando de más hasta que aprendí a mirar la factura.

    1. Cuando todavía no sabes lo que quieres

    Una spec responde a "qué vamos a construir". Un spike responde a "¿esto es siquiera posible?".

    Son preguntas distintas, y la segunda no se contesta escribiendo. Se contesta ejecutando. Cuando estás evaluando si una librería aguanta tu caso, si esa API devuelve lo que promete o si el modelo entiende tus documentos, el código no es la implementación de la decisión: es el instrumento de medida.

    Especificar ahí es adivinar con formato de documento. Y un documento bien maquetado tiene un efecto raro sobre el cerebro: le da a una suposición el aspecto de un hecho.

    Lo que sí necesita un spike son guardarraíles, y son tres:

    1. Una pregunta concreta escrita antes de empezar ("¿puedo procesar 500 facturas en menos de un minuto con este proveedor?"). Si no sabes formularla, no es un spike, es procrastinación con IDE.
    2. Una caja de tiempo. Cuatro horas, un día. Lo que quieras, pero decidido antes.
    3. El compromiso de tirar el código. Rama aparte, sin tests, sin abstracciones. Es YAGNI aplicado al documento: no especifiques por si acaso.

    El peligro real de un spike nunca fue no tener spec. Es que el prototipo se quede. El prototipo demuestra, no se promociona.

    Cuando llega la respuesta, escribes la spec. La exploración no sustituye a la spec: la alimenta. Ese salto del prototipo que demuestra al producto que se sostiene es justo lo que trabajamos en Construye con IA.

    2. Cuando el cambio cabe en tu cabeza y git revert lo deshace

    Subir un timeout. Añadir un índice. Cambiar el copy de un botón. Un campo más en un formulario que ya existe.

    Un diff de veinte líneas, un archivo, reversible en un comando. Escribir spec.md + plan.md + tasks.md para eso no es rigor. Es ceremonia.

    Y la ceremonia hace un daño que no se contabiliza: enseña a todo el mundo —incluido tú— que el proceso es un trámite. En cuanto una spec se percibe como trámite, todas las specs pierden autoridad. También las que sí importaban.

    El test que uso es de tres preguntas. ¿Puedes describir el cambio completo en una frase, sin "y" ni "además"? ¿El diff cabe en una pantalla? ¿Deshacerlo es un comando? Tres síes: abre el editor y hazlo.

    3. Cuando el código no va a sobrevivir a la semana

    Un script para limpiar una tabla una vez. Un notebook para sacar un número que te ha pedido alguien. Un endpoint de debug que borras el viernes.

    Una spec sirve para que otra persona —o tú dentro de seis meses— entienda una decisión. Si no va a haber ni otra persona ni dentro de seis meses, el documento no tiene a quién servir. El criterio de aceptación es ejecutarlo y mirar el resultado.

    La trampa está en otro sitio: el código temporal tiene la mala costumbre de volverse permanente. En cuanto ese script se ejecuta una segunda vez, deja de ser desechable y entra en el caso contrario.

    Mi regla: si dudo, la escribo. La duda ya es la señal de que la tarea es más grande de lo que parecía. Y si escribir la spec te está costando de verdad, echa un vistazo a la anatomía de una spec, porque a lo mejor el problema no es la tarea, es que estás escribiendo cuarenta líneas donde bastaban seis.

    4. Los bugs no se especifican, se reproducen

    Un bug no es una funcionalidad que falta. Es una diferencia entre lo que el sistema hace y lo que ya estaba dicho que tenía que hacer.

    O sea: la especificación ya existe. La escribiste cuando construiste la feature, o vive implícita en el comportamiento que todo el mundo daba por bueno hasta el martes pasado. Escribir un documento nuevo para describir algo que ya está descrito es duplicar la verdad, no aclararla.

    El artefacto correcto es un test que falla.

    Reproduce, aísla, escribe el test en rojo, arréglalo, deja el test dentro. Ese test es la spec de ese bug, con una ventaja que ningún markdown te da: es ejecutable, y cuando envejece te avisa el CI. Si alguien vuelve a romper eso dentro de seis meses, se entera antes que tú. Cómo se combina eso con dejar que la IA escriba la implementación lo desarrollé en TDD y spec-first con IA.

    Hay dos excepciones. La primera: nadie sabe decirte cuál sería el comportamiento correcto. Eso no es un bug, es un requisito sin decidir disfrazado de bug, y sí se especifica. La segunda: sabes perfectamente qué tiene que pasar, pero el arreglo es más grande que el fallo —rehacer la caché, tocar el modelo de concurrencia, cambiar un contrato que ya consume alguien—. El test sigue siendo obligatorio, pero describe el síntoma, no el rediseño. Eso se especifica igual.

    5. Cuando el dominio cambia bajo tus pies

    Si el requisito muda cada semana, la spec envejece más rápido de lo que tardas en ejecutarla. Y entonces tienes dos verdades: el documento y el código.

    Cuando hay dos verdades, los humanos resuelven el conflicto solos: dejan de leer el documento. Molesto, pero se sobrevive.

    El problema es el agente. Un agente no distingue una spec vigente de una obsoleta. No tiene forma de saber que ese párrafo lo invalidó una llamada del jueves. La lee, la trata como fuente de verdad y construye encima con toda la seguridad del mundo.

    La salida no es abandonar el método, es acortar el alcance. Specs de una semana en vez de specs de un trimestre. Especifica la parte del dominio que ya está congelada y deja explícitamente marcado lo que sigue en discusión. Una sección de "esto todavía no está decidido" vale más que tres páginas de decisiones falsas.

    6. Cuando la spec se ha convertido en teatro

    El síntoma es fácil de reconocer: escribes la spec después de tener el código.

    Eso no es Spec-Driven Development. Es documentación retroactiva, que no tiene nada de malo salvo el nombre que le pongas. El valor de la spec está en el orden, no en el archivo. Si el código ya existe, el documento no puede cambiar ni una sola decisión, que era exactamente para lo que servía.

    Hay dos síntomas más. El primero: nadie la lee, y lo sabes porque nadie te ha discutido nunca una línea. El segundo: las specs se copian de la anterior cambiando los nombres.

    Cuando aparece cualquiera de los tres, el problema no es el método. Es que lo estás aplicando en tareas donde no aportaba, y la gente lo ha notado antes que tú.

    Cuándo usar Spec-Driven Development y cuándo no: la tabla

    Tipo de trabajo ¿Spec? Por qué
    Spike para saber si algo es viable No — pregunta y caja de tiempo El código es la investigación; la spec fijaría decisiones sin información
    Cambio pequeño y reversible No — el propio diff Revertirlo cuesta menos que documentarlo
    Bug reproducible No — un test en rojo El test fija el comportamiento y además lo vigila el CI
    Código que no sobrevive a la semana No — el propio código El documento no tiene a quién servir
    Spec escrita después del código No — llámalo documentación Ya no puede cambiar ninguna decisión, que era su único trabajo
    Requisito que cambia cada semana Corta y con caducidad La spec envejece más rápido de lo que se ejecuta
    Feature nueva en un producto vivo Otra persona la va a tocar y el error se paga meses después
    Migración o cambio del modelo de datos Sí, siempre El error no se deshace con git
    Trabajo que cruza servicios o equipos Sí, siempre La spec es el punto de sincronización, no el papeleo
    Tarea que delegas entera a un agente Sí, siempre Lo que no escribas, lo rellena inventando
    Auth, pagos, datos personales Sí, siempre El coste del fallo no es técnico

    Bajar de artefacto no es dejar de pensar

    La alternativa a una spec no es el caos: es un artefacto más barato. Hay cinco niveles, y solo el primero es una spec completa.

    1. Spec completa — spec, plan y tareas. Para trabajo caro, compartido o delegado entero.
    2. Spec corta — tres párrafos: objetivo, criterio de aceptación y qué queda fuera. El escalón que más uso.
    3. Un plan — el modo plan de Claude Code, leído y aprobado antes de que toque nada. Treinta segundos de lectura que evitan revisar un diff de novecientas líneas, como conté en cómo usar Claude Code a diario.
    4. Un test que falla — para bugs y para cualquier cosa con un criterio binario.
    5. Nada — y el diff es toda la conversación.

    La pregunta buena nunca fue "¿spec sí o spec no?". Es: ¿cuál es el artefacto más barato que evita que esto salga mal?

    Dónde Spec-Driven Development gana siempre

    La tabla ya dice dónde la spec no se discute: migraciones, modelo de dominio, auth, dinero. Nada de eso es nuevo. Lo que ha cambiado la ecuación, desde que los agentes de código empezaron a ejecutar tareas de varias horas sin supervisión, es la última fila: el trabajo que delegas entero a un agente.

    Antes la spec competía contra "lo hago yo, que ya me entiendo". Ahora compite contra revisar cuatrocientas líneas que alguien escribió interpretando lo que tú no llegaste a decir. Cuando delegas, cada hueco de la especificación se rellena con una invención plausible, y las invenciones plausibles son las más caras de detectar. Lo desarrollé en qué pasa cuando pides código sin spec.

    En ese escenario la spec deja de ser documentación. Es el prompt más caro que vas a escribir, y el único que se amortiza.

    Lo que haría yo mañana

    Coge la siguiente tarea de tu lista y hazte una sola pregunta antes de abrir el editor:

    Si esto sale mal, ¿cuánto cuesta deshacerlo?

    Si la respuesta es "un git revert", empieza a picar. Si la respuesta es "una migración de datos", "una llamada con otro equipo" o "un incidente en producción", escribe la spec antes de tocar una línea.

    No necesitas más criterio que ese. Los seis casos de este post son solo ejemplos de esas dos respuestas.

    El libro de Spec-Driven Development va justo de esto: hay un capítulo entero sobre la spec más corta que puedes escribir, además de las plantillas, el flujo con el agente y qué hacer cuando la spec y el código se separan. Si prefieres ver cómo lo aplica gente que ya lo tiene metido en su día a día, esa conversación pasa en Dominicode Labs.

    Saber cuándo no usar un método es la parte que nadie te enseña, y es la que separa aplicarlo de entenderlo.

    Preguntas frecuentes

    ¿Entonces Spec-Driven Development no sirve para proyectos pequeños?

    Sirve, pero el tamaño del proyecto no es la variable correcta. La variable es cuánto cuesta deshacer la tarea si sale mal y cuánta gente toca ese código. Un proyecto pequeño con una migración de datos y un cobro de por medio necesita spec. Un proyecto enorme donde vas a cambiar el texto de un botón, no. Y si dudas, escríbela: la duda suele significar que la tarea es más grande de lo que parecía.

    ¿Qué escribo en lugar de una spec cuando la tarea no la necesita?

    Bajas un escalón de artefacto, no bajas a cero. Hay cinco: spec completa, spec corta (objetivo, criterio de aceptación y qué queda fuera), un plan aprobado antes de tocar código, un test que falla, y nada. La mayoría del trabajo diario vive en los escalones dos y tres, no en el uno. La pregunta útil no es "¿spec sí o no?" sino cuál es el artefacto más barato que evita que eso salga mal.

    ¿Qué escribo en lugar de una spec cuando arreglo un bug?

    Un test que falla. Reproduce el fallo, aísla el caso mínimo, escribe el test en rojo, arregla el código y deja el test dentro del repositorio. Ese test cumple la misma función que una spec —fijar el comportamiento esperado— con dos ventajas: es ejecutable y el CI lo comprueba solo. La excepción es cuando nadie sabe cuál debería ser el comportamiento correcto; eso no es un bug, es un requisito sin decidir, y ese sí se especifica.

    ¿Puedo escribir la spec después de tener el código?

    Puedes, pero llámalo por su nombre: documentación. El valor de una spec está en el orden, porque su trabajo es cambiar decisiones antes de que se conviertan en código. Escrita después, no puede cambiar ninguna. Sirve para onboarding y para dejar constancia, y eso tiene su utilidad, pero no está gobernando nada.

    ¿Qué hago si los requisitos cambian cada semana?

    Acorta el alcance de la spec en lugar de abandonarla. Especifica solo la parte del dominio que ya está cerrada, marca de forma explícita lo que sigue en discusión y ponle caducidad al documento. El riesgo grande no es no tener spec, es tener una obsoleta: un agente no sabe distinguirla de una vigente y construirá encima con total seguridad.

    ¿Y si voy a delegar la tarea completa a un agente de código?

    Entonces escribe la spec aunque la tarea parezca pequeña. Cuando delegas, cada hueco que dejes sin especificar lo rellena el modelo con una suposición razonable, y esas suposiciones son las más difíciles de detectar revisando el diff. Ahí la spec no compite contra tu tiempo de escribir código: compite contra tu tiempo de revisar código ajeno, que siempre es más caro.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Qué es el graph engineering: el mapa que tu agente no tiene

    Qué es el graph engineering: el mapa que tu agente no tiene

    Le pedí a un agente que renombrara una función. getUserDatafetchUserProfile. Dos minutos de trabajo.

    Hizo grep, encontró siete referencias, las cambió, corrió los tests. Verde. Commit.

    Reventó al día siguiente. La función también se invocaba desde un mapa de handlers, handlers[action], con el nombre viajando como string dentro de un JSON de configuración. Grep encontró siete referencias. Había doce.

    El agente no falló por falta de contexto ni por usar un modelo flojo. Falló porque grep solo compara cadenas y nadie le dio un mapa de relaciones. De eso va el graph engineering.

    Qué es el graph engineering (y el lío que hay con el nombre)

    Graph engineering es la práctica de representar tu código y tu documentación como un grafo explícito de relaciones: los nodos son símbolos —archivos, funciones, clases, conceptos— y las aristas son las relaciones reales entre ellos: importa, llama, hereda, contiene, referencia.

    En vez de que el agente busque texto y adivine, navega aristas.

    Antes de seguir, un aviso honesto: el término no tiene una definición canónica única en 2026. Se usa para dos cosas distintas.

    La primera es el grafo de orquestación. Nodos como unidades de ejecución, aristas como flujo de control: LangGraph, org graphs, work graphs. Ahí el "graph engineering" es diseñar cómo se conectan varios agentes. Es la conversación que arrancó Peter Steinberger en julio de 2026 con una pregunta de seis palabras"Are we still talking loops or did we shift to graphs yet?" — y que es la continuación natural de lo que conté en loop engineering.

    La segunda es el grafo de recuperación. Nodos como símbolos de tu código, aristas como dependencias reales. Aquí no se decide qué agente actúa después: se decide qué sabe el agente antes de tocar nada.

    Este post va de la segunda. Y no compiten: una es control de flujo, la otra es recuperación. Misma palabra, dos capas del stack.

    Si necesitas el atajo: cuando hables de LangGraph o de coordinar varios agentes, es la primera. Cuando hables de qué código ve tu agente antes de editar, es la segunda.

    Las tres preguntas que ni grep ni los embeddings responden

    Hay tres preguntas sobre tu código que ni la búsqueda por texto ni la búsqueda semántica pueden responder:

    1. Si cambio esto, ¿qué se rompe? El radio de impacto a uno, dos o tres saltos. Grep te da el primer nivel. El transitivo no lo ve nadie.
    2. ¿Quién llama a quién? El call graph completo, con su dirección. Grep te dice que dos archivos mencionan AuthService. No te dice cuál lo consume y cuál lo define.
    3. ¿Qué depende de qué — y qué no depende de nada? Los nodos con grado cero son código muerto, y salen solos. Buscar código muerto con grep es un ejercicio de paciencia.

    Las tres son preguntas sobre topología, no sobre contenido. Por eso hacen falta aristas — y por eso las dos herramientas que usas hoy se quedan cortas.

    Tu agente tiene dos formas de encontrar código, y las dos tienen el mismo agujero.

    Grep busca coincidencia exacta de texto. Es preciso, rápido y determinista. No sabe nada de significado ni de estructura. Si la referencia está construida en runtime, no existe para grep.

    Los embeddings buscan parecido semántico. Encuentran la función de autenticación aunque se llame verificarCredenciales. Pero "se parece" no es "está conectado con". Un chunk sobre logging y otro sobre logging viven cerca en el espacio vectorial aunque uno nunca llame al otro. Es la limitación estructural de RAG que ya toqué en RAG vs fine-tuning.

    Las dos herramientas responden "¿dónde aparece esto?". Ninguna responde "¿con qué está conectado esto?".

    Resumido, con la tercera vía al lado:

    Grep Embeddings Grafo de código
    Pregunta que responde ¿Dónde aparece esta cadena? ¿Dónde hay algo parecido a esto? ¿Con qué está conectado esto?
    Qué necesitas saber antes El nombre exacto Una descripción aproximada Que el símbolo exista
    Ve el segundo salto No No Sí — affected --depth 2
    Ve llamadas indirectas No No Sí, marcadas como INFERRED
    Nivel de certeza Binario: aparece o no aparece Puntuación de similitud EXTRACTED o INFERRED
    Coste de mantenerlo Cero Reindexar + coste de embeddings Re-extracción AST, sin LLM
    Dónde se rompe La referencia se construye en runtime Dos cosas se parecen pero no se llaman Código muy dinámico: DI por string, metaprogramación

    Anatomía del grafo: nodos, aristas y confianza

    Un grafo de código tiene tres piezas: nodos (los símbolos: archivos, funciones, clases), aristas (las relaciones entre ellos) y un nivel de confianza por arista.

    Lo concreto. Construí un grafo con graphify —CLI open source, parseo AST local con tree-sitter, sin vector store— sobre un proyecto pequeño que tengo por ahí. Pequeño a propósito: quería poder verificar a mano cada arista antes de creerme nada. Salieron 115 nodos y 240 aristas.

    Los nodos llevan poco: id, etiqueta, archivo de origen y línea. Lo interesante está en las aristas.

    {
      "source": "src_chunker",
      "target": "src_chunker_needs_chunking",
      "relation": "contains",
      "confidence": "EXTRACTED",
      "source_file": "src/chunker.py",
      "source_location": "L10"
    }
    

    Los ocho tipos de relación que aparecieron en ese grafo:

    Relación Qué conecta ¿La ve grep?
    imports / imports_from Archivo → módulo o símbolo importado Sí, si el nombre aparece literal
    contains Archivo → función o clase que declara Parcialmente
    calls Función → función que invoca Solo el primer nivel
    references Símbolo usado sin invocarlo Sí, si el nombre aparece literal
    inherits Clase → clase base
    method Clase → método que le pertenece
    indirect_call Llamada resuelta en runtime No

    Fíjate en la última fila. indirect_call es exactamente la llamada que grep no ve.

    Y ahora el campo que más me interesa de todo esto, el que casi nadie menciona: confidence. Cada arista viene marcada como EXTRACTED o INFERRED. En mi grafo: 197 extraídas, 43 inferidas.

    EXTRACTED significa que la relación está literalmente en el AST. El parser la leyó, no la dedujo. INFERRED significa que la resolvió el motor uniendo puntos — una llamada cuyo destino tuvo que deducirse.

    Eso cambia cómo usas el resultado. Una arista EXTRACTED la das por buena. Una INFERRED es una hipótesis con nombre y apellidos que puedes ir a verificar al archivo y la línea que te da. Ni los embeddings ni grep te dan esa distinción: grep afirma sin matices, y el score de un embedding te dice cuánto se parece algo, nunca de dónde sale la relación. Aquí lo que se etiqueta es la procedencia.

    Un explain sobre un nodo devuelve esto:

    Node: needs_chunking()
      Source:    src/chunker.py L10
      Degree:    6
    
    Connections (6):
      <-- main() [calls] [INFERRED]
      <-- transcribe() [calls] [INFERRED]
      <-- chunker.py [contains] [EXTRACTED]
      --> Path [references] [EXTRACTED]
      <-- test_needs_chunking_false_for_small_file() [calls] [INFERRED]
      <-- test_needs_chunking_true_for_large_file() [calls] [INFERRED]
    

    Seis líneas. Ahí está el vecindario directo de esa función, con la dirección de cada arista y el nivel de confianza de cada una. Para llegar a lo mismo con grep necesitas varias pasadas y saber de antemano qué buscar.

    Pero el vecindario directo no es el radio de impacto. Para eso hay un comando aparte, que es el que responde literalmente a la pregunta 1: un recorrido inverso por las aristas que tú elijas, a la profundidad que tú digas.

    graphify affected "needs_chunking" --depth 2 --relation calls
    
    Affected nodes for needs_chunking()
    Relations: calls
    Depth: 2
    - test_needs_chunking_false_for_small_file() [calls] tests/test_chunker.py:L24
    - test_needs_chunking_true_for_large_file() [calls] tests/test_chunker.py:L30
    - main() [calls] transcribe.py:L17
    - transcribe() [calls] watch.py:L36
    - test_output_flag_saves_to_specified_path() [calls] tests/test_integration.py:L34
    - test_file_not_found_exits_with_code_1() [calls] tests/test_integration.py:L48
    - test_unsupported_format_exits_with_code_1() [calls] tests/test_integration.py:L55
    - test_api_key_not_in_output() [calls] tests/test_integration.py:L65
    - .on_created() [calls] watch.py:L72
    

    Mira la diferencia. De las seis conexiones del explain, solo cuatro eran llamadas entrantes. El affected a dos saltos da nueve, y las cinco nuevas son las interesantes: los cuatro tests de integración y el handler .on_created() del watcher no tocan needs_chunking directamente, llegan a través de main() y transcribe().

    Ese es el segundo nivel. El que revienta en producción al día siguiente y el que ninguna búsqueda por texto te va a dar, porque no hay ninguna cadena que buscar: la relación existe en la topología, no en el código fuente de esos archivos.

    Aquí está la tesis, y quiero decirla sin vender humo: el grafo no te garantiza encontrar la referencia indirecta. Te da una categoría donde esa relación puede existir y quedar marcada. Grep ni siquiera tiene esa categoría. Esa es toda la diferencia, y es suficiente.

    Cómo usar un grafo de código con un agente de coding, en 3 pasos

    Tres piezas.

    Uno: construyes el grafo y lo dejas en el repo. graphify-out/graph.json más un reporte en markdown. Es un artefacto de tu proyecto, como el lockfile.

    uv tool install graphifyy   # doble "y" mientras reclaman el nombre en PyPI;
                                # el comando y el skill siguen siendo graphify
    graphify install            # registra el skill en tu agente
    graphify update .           # re-extrae solo lo que cambió, sin LLM
    

    Dos: le das al agente una regla de precedencia. Sin esto no sirve de nada, porque el modelo tira de grep por costumbre. En el CLAUDE.md del proyecto:

    - Para preguntas sobre el código, ejecuta primero `graphify query "<pregunta>"`.
      Usa `graphify path "<A>" "<B>"` para relaciones, `graphify explain "<X>"`
      para un concepto concreto y `graphify affected "<X>"` antes de modificar o
      borrar algo. Devuelven un subgrafo acotado, mucho más pequeño que el reporte
      completo o la salida cruda de grep.
    - Después de modificar código, ejecuta `graphify update .`.
    

    Esa regla es la diferencia entre tener un grafo y usarlo. Es la misma idea de fondo que trabajo en el curso de Construye con IA: el agente no es más listo por tener más herramientas, sino por tener reglas claras de cuándo usar cuál.

    Tres: el grafo entra en la ventana como subgrafo, no como volcado. Un explain devuelve seis líneas donde un grep te vuelca cada aparición del término y tú decides después: recuperas menos tokens y mejores, que es el objetivo del context engineering.

    Ojo con una cosa: graphify query no devuelve una respuesta en prosa. Devuelve un recorrido BFS con los nodos encontrados. Es una herramienta de recuperación dentro del harness, no un chatbot. Quien interpreta el subgrafo sigue siendo el modelo.

    Y un apunte de higiene: el proyecto publica cifras de benchmark en su README. Son autoreportadas. Trátalas como lo que son y mide en tu repo.

    Cuándo NO merece la pena montar un grafo de código

    No todo proyecto necesita esto. Cuatro casos donde el grafo estorba más de lo que ayuda.

    Proyectos pequeños. Si el código entra entero en la ventana, el agente ya tiene el grafo en la cabeza y mejor resuelto. Montar recuperación para veinte archivos es sobreingeniería.

    Código muy dinámico. Metaprogramación intensa, inyección de dependencias por string, event buses, decoradores que reescriben comportamiento en runtime. El AST no puede ver lo que solo existe cuando el proceso arranca. El grafo saldrá con más aristas INFERRED que EXTRACTED, o directamente con huecos. Sigue siendo mejor que grep, pero baja mucho el techo.

    Y sí: el bug con el que abrí este post vive justo en esta frontera. Un nombre viajando dentro de un JSON no está en ningún AST. Lo que cambia es que el grafo marca ese hueco como INFERRED o lo deja sin arista, y eso es una señal que puedes leer. Grep te devuelve siete referencias con la misma cara de seguridad que si fueran las doce.

    Si no puedes mantenerlo actualizado. Un grafo obsoleto es peor que no tener grafo, porque el agente confía en él. Necesitas graphify update en un hook de pre-commit, en CI o con graphify watch. Si esto no está automatizado, no lo montes: en dos semanas tienes un mapa de un territorio que ya no existe.

    Si lo que buscas es "qué debería hacer este sistema". El grafo describe el código que existe, no la intención. Para eso el artefacto es la spec — que es, por cierto, otra forma de estructura explícita, y la razón por la que escribí el libro de Spec-Driven Development. El grafo cuenta el presente. La spec define el futuro.

    Y un apunte de madurez: graphify va por la 0.9.x. No es 1.0 todavía, y se nota. Herramienta útil, no infraestructura estable.

    Cómo empezar con graph engineering hoy

    Coge tu repo más feo. El que da miedo tocar.

    Construye el grafo, ejecuta un explain sobre la función que más te intimida y mira su grado. Si el número te sorprende, acabas de descubrir por qué ese refactor lleva meses aplazado.

    Si quieres ver cómo encaja esto con el resto del stack —agentes, MCP, memoria, specs— lo trabajamos a fondo en Dominicode Labs, con proyectos reales y no con ejemplos de juguete.

    Preguntas frecuentes

    ¿Graph engineering es lo mismo que GraphRAG?

    No exactamente. GraphRAG es la implementación de Microsoft que usa un LLM para extraer entidades y relaciones de texto no estructurado, detectar comunidades y resumirlas. Está pensado para corpus documentales.

    Graph engineering es el concepto general de estructurar conocimiento como grafo. Aplicado a código, el grafo se extrae del AST de forma determinista, sin LLM y sin coste por token. GraphRAG es una implementación posible, no la única ni la más barata para código.

    ¿Qué diferencia hay entre graph engineering y loop engineering?

    El loop engineering diseña el bucle de ejecución del agente: qué hace, cómo verifica el resultado y cuándo vuelve a intentarlo. El graph engineering, en la acepción de este post, diseña lo que el agente sabe antes de entrar en ese bucle: un mapa de relaciones de tu código en vez de una búsqueda de texto.

    No compiten. Un agente con un buen bucle y sin mapa repite el mismo error más rápido. Si tus fallos vienen de contexto estructural incompleto, el grafo rinde antes que otra iteración del loop.

    ¿Funciona con TypeScript o solo con Python?

    Los ejemplos de este post salen de un proyecto en Python, pero la extracción es por AST con tree-sitter y las gramáticas que trae cubren los lenguajes habituales: Python, TypeScript, JavaScript, Go, Rust, Java, C, C++, Ruby, C#, Kotlin, Scala y PHP.

    Con TypeScript hay un matiz: cuanto más tira el proyecto de inyección por token, decoradores y factories, más aristas caen en INFERRED. El grafo sigue siendo mejor que grep, pero léelo sabiendo qué parte es hipótesis.

    ¿Necesito una base de datos de grafos como Neo4j?

    Para un repo, no. El grafo de un proyecto normal cabe en un JSON en disco y se recorre con un BFS en memoria. Herramientas como graphify funcionan así, sin servidor y sin dependencias externas.

    Neo4j tiene sentido cuando el grafo es un producto en sí mismo, se consulta desde varios servicios o supera lo que quieres cargar en memoria. Para dar contexto estructural a un agente en tu máquina, es infraestructura que no necesitas.

    ¿El grafo sustituye a los embeddings y a la búsqueda semántica?

    No, y montarlo como sustituto es un error. Responden preguntas distintas.

    Los embeddings responden "¿dónde hay algo parecido a esto?" y toleran que no sepas los nombres exactos. El grafo responde "¿con qué está conectado esto?" y exige que el símbolo exista. Lo razonable es tener las dos vías y una regla de precedencia: para preguntas de estructura, grafo; para exploración difusa, semántica; para strings literales, grep.

    ¿Cada cuánto hay que reconstruir el grafo?

    En cada cambio de código relevante, y automatizado. La re-extracción incremental de código no necesita LLM, así que el coste es tiempo de CPU, no dinero.

    Lo práctico es un hook de pre-commit, un paso en CI o un proceso en watch mientras trabajas. Reconstruirlo a mano cuando te acuerdas es la vía rápida a un grafo obsoleto, y un grafo obsoleto le miente al agente con toda la confianza del mundo.

    ¿Sirve en monorepos grandes?

    Es donde más rinde, precisamente porque el código ya no cabe en la ventana de contexto y grep devuelve ruido. La pega es operativa: la visualización HTML se vuelve pesada por encima de unos miles de nodos, y para eso está la opción de saltarla y quedarte solo con el JSON consultable, que es lo que consume el agente.

    Y si tu organización tiene varios repos en vez de uno solo, puedes fusionar sus grafos en uno para cruzar dependencias entre paquetes.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.