Cómo preparar tu PC para vibe coding paso a paso

Este artículo es el primero de una serie en la que voy a explicar cómo empezar a hacer vibe coding desde cero. 

No solo cómo pedirle a una inteligencia artificial que escriba código y ya, sino hacerlo bien, con un sistema que minimice los errores y nos garantice cierta calidad de código. Además de tener todo documentado, llevar registro de cambios de código y tener un sistema de testing. Todo como los equipos de desarrollo profesionales, pero sin necesidad de ser desarrollador.

Para ello, el primer paso es preparar nuestro ordenador y configurar las herramientas necesarias.

Al terminar este primer tutorial tendremos un ordenador preparado para hacer vibe coding y habremos publicado una pequeña aplicación de prueba utilizando GitHub y Railway.

Por qué recomiendo Linux para hacer vibe coding

Se puede hacer vibe coding perfectamente desde Windows, Linux o macOS. Las principales herramientas de IA funcionan en los tres sistemas, directamente o mediante entornos compatibles.

Yo  voy a hacerlo con Linux, ya que simplifica bastantes cosas y es bastante probable que nos dé menos errores que Windows. Si nos empeñamos con este sistema, podemos utilizar WSL2 para tener un entorno Linux dentro de Windows 11. Pero esto introduce otra capa de configuración que puede complicar las cosas cuando aparecen problemas.

Con Linux trabajamos directamente en el entorno donde ejecutaremos las herramientas, sin depender de un subsistema adicional.

¿Y macOS? No lo utilizo, así que no te sé decir, pero por lo que he visto, el éxito de los Mac Mini y sabiendo que su terminal y su entorno Unix permiten utilizar un flujo muy parecido al de Linux, tengo la impresión de que es igualmente adecuado para desarrollo.

Mejor un ordenador secundario o un disco independiente

También recomiendo no utilizar nuestro ordenador principal de trabajo para experimentar con desarrollo y agentes de IA, sobre todo mientras estamos aprendiendo.

No porque estas herramientas sean peligrosas per sé, que también, sino porque pueden instalar dependencias, ejecutar comandos, modificar archivos y realizar acciones que lo mismo no nos interesa.

Por eso prefiero mantener ese entorno separado del equipo que utilizo para trabajar todos los días.Ya sabes qué prefiero compartimentar el uso del PC antes que arrepentirme de no haberlo hecho.

Lo ideal sería utilizar un ordenador secundario, pero tampoco necesitamos comprar otro equipo. Si no lo tienes, una solución que me gusta especialmente es instalar Linux en un SSD externo y usarlo por USB en cualquier PC.

Así puedo arrancar Linux cuando quiera desarrollar y seguir utilizando Windows normalmente el resto del tiempo. Los programas, proyectos y configuraciones permanecen en el SSD, sin necesidad de crear una partición Linux en el disco principal.

Eso sí, no es un aislamiento absoluto: Linux puede acceder a otros discos conectados si los montamos y le concedemos permisos. Hay que seguir siendo cuidadosos con lo que autorizamos a ejecutar.

En mi caso voy a utilizar lo que explico en el artículo: Linux Mint Xfce instalado en un SSD SATA dentro de una carcasa USB 3.0. 

A partir de ahora supondré que ya tienes Linux Mint instalado, arrancando correctamente y conectado a internet.

Qué herramientas necesitamos para hacer vibe coding

Antes de empezar, conviene saber qué vamos a instalar y para qué.

Herramienta	Función
Linux Mint Xfce	Sistema operativo
Terminal	Ejecutar comandos y agentes
Git	Control de versiones del código
Node.js	Ejecutar herramientas y aplicaciones JavaScript
npm	Instalar paquetes de JavaScript
Codex	Agente de programación con IA
Antigravity	Segundo agente, utilizado como auditor
Claude Code	Alternativa a Codex o segundo agente de pago
GitHub	Repositorios de código
Railway	Publicar aplicaciones en internet
Linear	Gestión de proyectos y tareas
Notion	Documentación y requisitos, opcional
LocalWP	Desarrollo local de WordPress, opcional

La mayoría de estas herramientas son gratuitas o tienen modalidades gratuitas. Los principales costes son las suscripciones de inteligencia artificial, ya que por lo menos una, la que usemos como analista desarrollador tendrá que ser de pago.

Mi sistema: una IA programa y otra audita

Podríamos hacerlo todo con una sola IA, pero prefiero trabajar con dos agentes que desempeñen funciones diferentes:

• Analista-programador: interpreta los requisitos, propone soluciones, escribe código y corrige errores.
• Auditor: revisa los cambios, busca problemas y comprueba que lo desarrollado cumple los requisitos.

La idea es que quien revisa el trabajo no sea la misma IA que lo ha realizado, ya que una revisión independiente y bien planteada puede detectar errores que el primer agente ha pasado por alto.

En otro próximo artículo te explicaré bien el sistema del loop.

Qué combinación de inteligencias artificiales elegir

Yo veo tres opciones interesantes.

Suscripciones de pago	Analista-programador	Auditor
ChatGPT de pago	Codex	Antigravity
Claude de pago	Claude Code	Antigravity
ChatGPT + Claude de pago	Claude Code	Codex

En este tutorial utilizaré la primera: Codex como analista-programador y Antigravity como auditor.

Es la combinación más económica: pagas 18€ al mes por ChatGPT y aprovechas el plan gratuito de Antigravity como segunda. Así:

• No pagas dos servicios de IA.
• Tienes acceso a un agente de programación con un plan más amplio (ChatGPT vs Claude).
• Incorporas la necesaria segunda familia de modelos para revisar el código.

Antigravity ofrece acceso gratuito sujeto a las condiciones y cuotas vigentes, que pueden cambiar, ojo. 

Si únicamente pagas Claude, puedes sustituir Codex por Claude Code y mantener Antigravity como auditor.

Y si pagas tanto ChatGPT como Claude, te propongo que utilices Claude Code como analista-programador y Codex como auditor. Es la mejor combinación posible a día de hoy, pero tienes que pagar dos herramientas.

Bueno, pues una vez listadas las herramientas y empezamos con el tutorial en sí.

Paso 1. Actualizar Linux Mint

Abrimos la terminal de Linux Mint.

En Xfce podemos acceder desde el menú de aplicaciones o mediante el atajo Ctrl + Alt + T.

Lo primero es actualizar la información de los repositorios e instalar las actualizaciones disponibles:

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

Linux nos pedirá la contraseña del usuario.

Si la actualización instala componentes importantes del sistema o una nueva versión del kernel, conviene reiniciar antes de continuar.

Ahora instalamos las herramientas básicas:

sudo apt install -y curl git ca-certificates

Con esto tendremos:

• curl, para descargar recursos desde internet.
• git, para gestionar repositorios.
• ca-certificates, para validar certificados de conexiones HTTPS.

Comprobamos que Git funciona:

git –version

Debería devolver el número de versión.

Un detalle sobre la terminal y su caché

Durante las instalaciones puede ocurrir que una herramienta se haya instalado correctamente, pero la terminal indique que su comando no existe.

Muchas veces se debe a que el instalador ha añadido una nueva carpeta a la variable de entorno PATH y nuestra terminal todavía no ha cargado ese cambio.

Por eso es recomendable cerrar completamente la terminal (no solo la pestaña) y abrir una nueva después de instalar herramientas que modifican el entorno.

Reiniciamos la sesión de la terminal para cargar su configuración actualizada.

Paso 2. Instalar Node.js y npm

Node.js permite ejecutar JavaScript fuera del navegador.

Lo utilizaremos para proyectos web, automatizaciones y herramientas de desarrollo. npm es su gestor de paquetes, que facilita instalar dependencias.

Para simplificar el tutorial utilizaremos la versión LTS de Node.js mediante NodeSource.

Primero descargamos el script de configuración:

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x -o nodesource_setup.sh

Lo ejecutamos:

sudo -E bash nodesource_setup.sh

E instalamos Node.js:

sudo apt install -y nodejs

Ahora comprobamos ambos programas:

node –version

npm –version

Si devuelven sus respectivas versiones, podemos continuar.

También podemos eliminar el script descargado:

rm nodesource_setup.sh

Node.js no es necesario para ejecutar las versiones independientes de Codex o Claude Code, pero sí lo utilizaremos en proyectos web y otras herramientas.

Paso 3. Instalar Codex, nuestro analista-programador

Codex es el agente de programación de OpenAI. Puede explorar archivos, modificar código, ejecutar comandos, analizar errores y ayudarnos a trabajar con proyectos completos desde la terminal.

Para instalarlo utilizamos el instalador oficial:

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

O  mediante npm:

npm install -g @openai/codex

No necesitamos ejecutar ambos comandos. En este tutorial utilizaremos el instalador independiente.

Después comprobamos:

codex –version

Si la terminal no reconoce el comando, la cerramos completamente y abrimos otra.

Conectar Codex con ChatGPT

Para iniciar Codex escribimos:

codex

La primera vez nos ofrecerá los métodos de autenticación disponibles.

Elegimos iniciar sesión con ChatGPT, abrimos el navegador cuando nos lo solicite y autorizamos la conexión.

Una vez dentro, podemos consultar los comandos.

Por ejemplo, para elegir entre los modelos y niveles de razonamiento disponibles:

/model

Para consultar el estado de la sesión:

/status

Y para revisar los permisos que tendrá el agente:

/permissions

Los modelos disponibles dependerán de nuestra cuenta y de la versión de Codex.

Importante: no recomiendo conceder permisos ilimitados al agente desde el principio. Aunque hayamos montado un disco nuevo para esto, es preferible revisar manualmente las operaciones que afectan a archivos importantes, comandos externos o servicios conectados.

Alternativa: instalar Claude Code

Si has elegido Claude Code como analista-programador, el procedimiento es parecido.

Instalamos su cliente oficial:

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Comprobamos:

claude –version

Y ejecutamos el diagnóstico:

claude doctor

Para iniciar el agente:

claude

Seguimos el proceso de autenticación.

En el resto del tutorial utilizaré Codex, pero las instrucciones de desarrollo pueden adaptarse a Claude Code.

Paso 4. Instalar Antigravity como auditor

Ahora instalaremos nuestro segundo agente.

Antigravity dispone de una aplicación gráfica, pero en este caso nos interesa su versión CLI, que podemos ejecutar directamente desde la terminal.

El instalador oficial para Linux es:

curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash

La ubicación predeterminada del ejecutable es:

~/.local/bin/agy

Comprobamos:

~/.local/bin/agy –version

Si funciona directamente con agy, no necesitamos hacer nada más.

En caso contrario, podemos añadir su directorio al PATH:

echo ‘export PATH=»$HOME/.local/bin:$PATH»‘ >> ~/.bashrc

Cerramos completamente la terminal y abrimos otra.

Comprobamos:

agy –version

Iniciar sesión en Antigravity

Abrimos:

agy

En el primer inicio seguimos su asistente de configuración.

Podremos elegir preferencias de visualización y completar la autenticación con los métodos que ofrezca nuestra cuenta.

También debemos confirmar que confiamos en la carpeta del proyecto antes de permitir al agente acceder a sus archivos.

De momento no necesitamos configurar ninguna auditoría automática. Lo haremos cuando tengamos nuestro primer proyecto.

Importante: los agentes pueden compartir un repositorio, pero no conviene que los dos estén modificando los mismos archivos simultáneamente. Por eso, uno desarrollará y el otro revisará.

Paso 5. Instalar GitHub CLI

Ya tenemos Git, pero todavía necesitamos conectar nuestro ordenador con GitHub.

Git permite controlar versiones localmente. GitHub sirve para alojar repositorios remotos, colaborar y conservar el código fuera del ordenador.

Instalamos GitHub CLI:

sudo apt install -y gh

Comprobamos:

gh –version

Configurar nuestra identidad en Git

Antes de hacer commits, indicamos qué nombre y correo queremos asociar a nuestros cambios:

git config –global user.name «Tu Nombre»

git config –global user.email «tu-correo@example.com»

Sustituimos los valores por nuestros datos.

Podemos comprobar la configuración:

git config –global –list

Autenticarnos en GitHub

Ejecutamos:

gh auth login

Seleccionamos GitHub.com y seguimos las instrucciones.

Si elegimos autenticación mediante navegador, GitHub CLI nos mostrará un código temporal y una dirección en la que introducirlo.

Una vez autorizado el acceso:

gh auth status

Con esto comprobaremos que GitHub CLI reconoce nuestra cuenta.

Para proyectos profesionales utilizaremos repositorios privados y evitaremos incluir contraseñas o claves API dentro del código.

Paso 6. Instalar Railway

Railway es una plataforma para publicar aplicaciones sin tener que configurar y administrar directamente nuestro propio servidor.

En este tutorial vamos a utilizarla inicialmente para publicar una pequeña web HTML y comprobar que el flujo funciona.

No es obligatorio utilizar Railway para hacer vibe coding. Podríamos usar otros proveedores como Vercel, pero nos viene bien para comprobar que nuestro código puede pasar de un repositorio local a una aplicación accesible en internet.

Instalamos Railway CLI:

bash <(curl -fsSL https://railway.com/install.sh)

También existe una instalación mediante npm:

npm install -g @railway/cli

Elegimos solo uno de los dos métodos.

Comprobamos:

railway –version

Conectar Railway

Primero creamos una cuenta desde:

https://railway.com

Después, desde la terminal:

railway login

Se abrirá el navegador para autorizar el acceso.

Podemos comprobar qué cuenta está conectada:

railway whoami

Railway dispone de modalidades con créditos limitados y planes de pago. Antes de publicar servicios que vayan a estar activos permanentemente, conviene comprobar las condiciones y los límites de consumo.

Paso 7. Crear Linear y, opcionalmente, Notion

No vamos a instalar aplicaciones de escritorio para estas dos herramientas.

Linear será nuestro gestor de proyectos. Aquí organizaremos funcionalidades, errores, tareas y versiones.

Podemos crear una cuenta en:

https://linear.app

Más adelante configuraremos un proyecto y definiremos cómo conectarlo con nuestro flujo de desarrollo.

Notion será opcional. Podemos utilizarlo para escribir documentos de requisitos o PRD (Product Requirements Document).

En proyectos sencillos también podemos guardar los requisitos en un archivo Markdown dentro del propio repositorio Git. La documentación es útil cuando ayuda a tomar decisiones y aclarar qué hay que desarrollar. No necesitamos crear documentos extensos para cada pequeño cambio.

De momento basta con crear las cuentas y comprobar que podemos acceder.

Paso 8. Revisar la privacidad de las herramientas de IA

Antes de utilizar los agentes con código real de clientes, merece la pena revisar las opciones de privacidad.

En ChatGPT podemos entrar en Configuración > Controles de datos y desactivar la opción de utilizar nuestras conversaciones para mejorar los modelos. También hay que revisar los controles específicos aplicables a Codex.

En Claude y Antigravity comprobaremos sus correspondientes opciones de uso de datos para mejora de productos, retención, telemetría y comunicaciones comerciales. Cada servicio tiene sus propias condiciones.

Y hay algo que debemos tener claro: desactivar el entrenamiento no significa que el código deje de transmitirse al proveedor de la IA. Los modelos alojados en la nube necesitan recibir la información necesaria para realizar su trabajo.

Por eso seguiremos unas reglas básicas: 

• No compartir claves privadas, contraseñas ni tokens.
• Mantener las credenciales fuera de GitHub.
• Limitar los permisos de cada herramienta a lo que necesite.

Paso 9. Comprobar todo antes de empezar

Ahora sí, cerramos completamente la terminal y volvemos a abrirla.

Comprobamos las herramientas de desarrollo:

git –version

node –version

npm –version

GitHub y Railway:

gh –version

railway –version

Y nuestras inteligencias artificiales:

codex –version

agy –version

Si utilizamos Claude Code:

claude –version

claude doctor

También comprobamos que seguimos autenticados:

gh auth status

railway whoami

Las comprobaciones de versión nos dicen que los programas están instalados. Las de autenticación nos indican que podemos acceder a nuestras cuentas.

Pero todavía necesitamos realizar una prueba funcional completa.

Paso 10. Crear nuestra primera carpeta de desarrollo

Vamos a crear una pequeña web para comprobar que todo funciona.

Desde Linux Mint podemos crear una carpeta en el escritorio y abrir una terminal directamente en ella.

Otra posibilidad es hacerlo mediante comandos:

mkdir -p ~/Proyectos/mi-primera-app

cd ~/Proyectos/mi-primera-app

Es importante abrir Codex desde la carpeta del proyecto. De esta manera, el agente podrá trabajar con los archivos necesarios sin tener que explorar todo nuestro ordenador.

Paso 11. Pedirle a Codex que programe una aplicación

Iniciamos:

codex

Ahora le pedimos que cree una aplicación sencilla:

Quiero una aplicación HTML, CSS y JavaScript que me permita crear una lista de tareas, marcarlas como completadas y eliminarlas. Guarda las tareas en el almacenamiento local del navegador para que no desaparezcan al recargar la página. La interfaz debe ser responsive y funcionar en móvil y escritorio. Utiliza archivos separados y evita frameworks o dependencias innecesarias. Prepara también un README con instrucciones para ejecutarla.

Codex analizará los requisitos y creará los archivos correspondientes.

Una vez terminado, comprobamos qué ha generado. En un proyecto así podemos encontrarnos con algo tan sencillo como:

mi-primera-app/

├── index.html

├── style.css

├── script.js

└── README.md

Si no hay dependencias ni compilación, podemos abrir el HTML directamente en el navegador.

Para realizar una prueba más parecida a un servidor real, también podemos utilizar Python, que normalmente está disponible en Linux Mint:

python3 -m http.server 8000

Después abrimos:

http://localhost:8000

Comprobamos que las tareas se crean, se completan, se eliminan y permanecen al actualizar la página.

Para detener el servidor pulsamos Ctrl + C en su terminal.

Paso 12. Crear el repositorio en GitHub

Cuando la aplicación funcione localmente, guardaremos su primera versión.

Podemos pedirle a Codex que prepare Git y un archivo .gitignore, pero la creación del repositorio debe quedar bajo nuestra aprobación.

También podríamos hacerlo manualmente así:

Desde la carpeta del proyecto:

git init

Añadimos los archivos:

git add .

Creamos el primer commit:

git commit -m «Primera version funcional»

Y creamos un repositorio privado en GitHub:

gh repo create mi-primera-app –private –source=. –remote=origin –push

Este comando crea el repositorio remoto, conecta nuestra carpeta y sube la versión inicial.

A partir de aquí, GitHub conservará el historial de cambios que publiquemos.

Antes de subir código real debemos comprobar siempre que .gitignore excluye archivos sensibles, credenciales y directorios que no deben subirse al gestor de versones.

Paso 13. Publicar el proyecto en Railway

Ahora vamos a comprobar que GitHub puede funcionar como origen de nuestro código desplegado.

Entramos manualmente en el panel de Railway y creamos un proyecto nuevo.

Seleccionamos Deploy from GitHub Repo, autorizamos GitHub si todavía no lo hemos hecho y elegimos nuestro repositorio.

Railway dispone de un sistema de construcción llamado Railpack que reconoce proyectos HTML estáticos.

Por tanto, no necesitamos pedir a Codex que genere un servidor Node.js ni un package.json solamente para publicar nuestra pequeña aplicación.

Railway analizará el repositorio y preparará el despliegue. 

Si el proceso falla, revisaremos los registros y la estructura de archivos antes de modificar nada.

Una vez desplegado, entramos en la configuración de red del servicio y generamos un dominio público.

Abrimos la dirección desde el navegador.

Si vemos nuestra lista de tareas funcionando en internet, habremos completado el primer despliegue.

Paso 14. Comprobar que GitHub y Railway están conectados

Todavía falta una prueba importante.

Que la aplicación aparezca en Railway demuestra que hemos desplegado una versión, pero queremos asegurarnos de que los cambios posteriores enviados a GitHub también se publican correctamente.

Volvemos a nuestro proyecto y abrimos Codex:

codex

Le pedimos:

Añade a la aplicación un botón que elimine todas las tareas completadas. Mantén el diseño actual, comprueba que funciona y no realices ningún despliegue. Quiero revisar los cambios antes de guardarlos en Git.

Probamos localmente la nueva funcionalidad.

Cuando comprobemos que funciona, guardamos los cambios:

git add .

git commit -m «Añadir limpieza de tareas completadas»

git push

Si tenemos activado el despliegue automático de Railway desde esa rama, detectará el nuevo commit y generará otra versión.

Esperamos a que el despliegue termine correctamente y volvemos a abrir la aplicación pública.

Si aparece el nuevo botón y funciona, habremos verificado el circuito completo: Linux > Codex > Git > GitHub > Railway.

Esta es una prueba mucho más fiable que limitarse a pasarle la URL pública a Codex y preguntarle si todo está conectado.

Paso 15. Pedir una auditoría a Antigravity

Ya tenemos una aplicación desarrollada y publicada.

Ahora, en el test, entra en juego nuestro segundo agente. En este caso lo hacemos así para testear que todo funciona, pero ya te adelanto que con software real y no de pruebas la auditoría se realiza ANTES de desarrollar nada y de subir cualquier cosa a producción

Abrimos la terminal desde la carpeta del proyecto y ejecutamos:

agy

Le daremos instrucciones concretas:

Actúa como auditor técnico independiente. Revisa esta aplicación y comprueba que cumple sus requisitos funcionales. Busca errores de JavaScript, problemas de seguridad, accesibilidad, diseño responsive y posibles fallos en el almacenamiento local. Examina también la estructura del repositorio y si está preparada correctamente para Railway. No modifiques ningún archivo. Entrega un informe ordenado por gravedad, indicando cómo reproducir cada problema y qué solución propones.

El auditor debe revisar el código y, cuando sea posible, ejecutar comprobaciones. No queremos que simplemente nos diga que el trabajo está bien.

Si detecta errores, volveremos a Codex, le facilitaremos el informe y le pediremos las correcciones necesarias.

Después repetiremos las pruebas y la auditoría.

En proyectos pequeños puede ser suficiente con una revisión. En proyectos más importantes necesitaremos pruebas automatizadas y controles adicionales.

Es lo que se conoce como el método Loop.

Si utilizamos Claude Code y Codex

El funcionamiento es el mismo. Claude Code desarrolla el proyecto y Codex revisa los cambios.

Podemos iniciar Codex y utilizar su función interactiva de revisión:

/review

La herramienta concreta no es lo más importante. Lo fundamental es separar las responsabilidades y que los problemas detectados sean reales.

Con esto ya tenemos el equipo preparado para hacer aplicaciones webs, usando frameworks como Astro o incluso desarrolladas desde cero. 

Por ejemplo, en este artículo, te explico cómo crear la web de tu negocio usando este sistema. O incluso tu canal digital completo por muy poco dinero.

Si te fijas, esas webs no utilizan ninguna base de datos, por eso no hemos instalado ninguna en este tutorial. Si lo necesitamos podemos usar Convex o Supabase. Eso lo dejo para otro artículo.

Igualmente, también puede que quieras usar este sistema para desarrollar WordPress, como es mi caso. Entonces, sigue leyendo.

Paso 16 (opcional). Instalar LocalWP y dejarlo preparado para WordPress

Por último, instalaremos LocalWP.

Esta herramienta nos permitirá ejecutar WordPress en nuestro ordenador, con servidor web, PHP y base de datos, sin necesidad de publicar los cambios en una web real.

Descargamos el instalador oficial para Linux desde:

Releases

Seleccionamos la versión .deb compatible con Ubuntu, Debian y Linux Mint.

Una vez descargada, podemos abrirla con el instalador gráfico o ejecutar desde la carpeta de descargas:

sudo apt install ./nombre-del-archivo.deb

Sustituimos el nombre de ejemplo por el archivo real descargado.

Después iniciamos LocalWP desde el menú de aplicaciones y comprobamos que abre correctamente.

A continuación, en este artículo te explico Cómo clonar una web de WordPress con Local WP y aquí cómo optimizarlo en Windows.

En otro artículo posterior centrado en el Vibe-Coding para WordPress veremos el sistema y flujo que yo uso:

• Como defino las funcionalidades.
• Cómo decido si hago un plugin o todo archivos del tema hijo.
• Los archivos que versiono.
• Lo que se queda fuera del control de GitHub.
• Cómo testeo.
• Cómo se sube a un hosting que no es Railweb (WebEmpresa, en mi caso).

Como ves, hay tela que cortar.

Antes de cerrar, te dejo con otra herramienta que te puede ser de utilidad en ciertos casos.

Opcional: utilizar dictado por voz para dar instrucciones

Una de las ventajas de trabajar con agentes de IA es que podemos explicar funcionalidades utilizando lenguaje natural. Por eso puede resultar interesante utilizar herramientas de dictado.

Personalmente, la uso cuando la funcionalidad que quiero es larga y es más fácil explicarla hablando para que la transcripción aparezca directamente en la terminal.

Whisper y sus implementaciones locales permiten desarrollar este tipo de soluciones, aunque no todos los programas de dictado están disponibles para Linux, como OpenWhispr o Handy.

No es una herramienta imprescindible. Puedes incorporarla más adelante si la ves útil.

Conclusión: ya tenemos nuestro equipo preparado para hacer vibe coding

Con esto hemos completado la primera parte del proceso.

Tenemos Linux Mint funcionando, Git y Node.js instalados, dos agentes de inteligencia artificial disponibles, GitHub conectado y Railway preparado para publicar aplicaciones.

Y, lo más importante, hemos realizado una prueba completa: crear código con una IA, comprobarlo, subirlo a GitHub, publicarlo en Railway y revisar el resultado con un segundo agente.

Esa es la base del sistema que quiero utilizar.

No pretendo sustituir la programación tradicional por una sucesión de instrucciones improvisadas. La idea es aprovechar la inteligencia artificial para desarrollar más rápido, pero mantener el control sobre los requisitos, las versiones y los resultados.

En el siguiente artículo entraremos en la parte más interesante: cómo organizar un proyecto de vibe coding con Linear, definir los requisitos, repartir las tareas entre analista-programador y auditor, y establecer un método de desarrollo que podamos repetir.

Después aplicaremos ese mismo sistema a WordPress con LocalWP, GitHub y Webempresa.

Y ahí es donde empezaremos a comprobar hasta dónde podemos llegar desarrollando con IA sin tener que escribir personalmente cada línea de código.