El vibe coding marcó una etapa emocionante en el uso de la inteligencia artificial: pedir poco, recibir mucho y prototipar en minutos. Esta práctica abrió la puerta a la creatividad y permitió experimentar sin miedo. Sin embargo, a medida que la IA comenzó a usarse en proyectos más ambiciosos, quedó claro que la intuición por sí sola no basta para construir productos robustos. Allí surge un nuevo enfoque: Context Engineering.
¿Por qué surge el Context Engineering?
Cuando los modelos de lenguaje generan código o contenido sin suficiente información de contexto, los errores y alucinaciones aumentan. Esto genera desconfianza en entornos de producción. El Context Engineering responde a este problema al proponer un cambio: pasar de la improvisación a la arquitectura del contexto.
En lugar de depender de la suerte o de prompts ingeniosos, se diseña de manera sistemática toda la información que la IA necesita: reglas, ejemplos, documentación externa, memoria y planes detallados. Con ello, la IA no solo produce respuestas más confiables, sino que también reduce la necesidad de validaciones manuales extensivas.
Elementos clave del Context Engineering
- Reglas globales: estilo de código, convenciones, pruebas automáticas y criterios de seguridad.
- Ejemplos: fragmentos de código existentes o casos de referencia que guíen al modelo.
- Documentación externa (RAG): acceso a manuales, APIs y guías específicas para reducir alucinaciones.
- Memoria y estado: permitir que el asistente recuerde interacciones previas y decisiones tomadas.
- Planes detallados (PRPs): documentos en formato markdown que funcionan como hojas de ruta para la IA.
Vibe + Context: dos modos que se complementan
No se trata de descartar el vibe coding, sino de integrarlo con el context engineering. Ambos enfoques cumplen un papel específico:
- Vibe coding: perfecto para desbloquear creatividad, experimentar y generar prototipos.
- Context engineering: esencial para consolidar proyectos, reducir errores y escalar con confianza.
El verdadero poder surge de usarlos juntos: primero vibear para abrir el panorama, luego estructurar para construir de manera sólida.
Aplicaciones más allá del código
Aunque este enfoque nació en la programación asistida por IA, su utilidad se extiende a múltiples ámbitos:
- Marketing: diseñar guías de tono, público objetivo y métricas antes de generar campañas con IA.
- Educación: estructurar planes de estudio, criterios de evaluación y materiales de apoyo antes de pedirle a la IA contenidos.
- Negocios: establecer reglas y procesos claros para que agentes de IA operen sobre datos reales y no sobre suposiciones.
- Gestión pública: definir marcos normativos, indicadores y documentación de referencia para automatizar tareas de análisis o reporte.
Guía práctica para comenzar
- Define reglas globales: crea un archivo con convenciones de estilo, pruebas y criterios de seguridad.
- Redacta un PRP: documento que describe objetivos, alcance, arquitectura sugerida y lista de tareas.
- Agrega ejemplos y documentación: incluye fragmentos de proyectos anteriores y referencias externas confiables.
- Valida resultados: revisa la salida, ejecuta pruebas y ajusta el contexto, no solo el prompt.
Una lección transversal
El aprendizaje central es simple: la IA solo es tan buena como el contexto que recibe. La improvisación puede ser útil en fases iniciales, pero la estructura es indispensable para proyectos que buscan impacto real y sostenido.
Recursos recomendados
- O’Reilly Radar – Context Engineering
- Phil Schmid (Hugging Face) – Context Engineering
- AmbicionIA – Manus y la nueva ola de agentes de IA
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