Desde que Andrej Karpathy encendió la web con un término para una nueva forma de programación que hemos llegado a conocer como "vibe coding", han pasado muchas cosas. Los modelos han mejorado, las herramientas se han perfeccionado e incluso los escépticos de siempre están empezando a cambiar de opinión. Lo que antes parecía una novedad, ahora empieza a vislumbrarse como un nuevo horizonte para la ingeniería de software.
Con todo este revuelo, surge una pregunta natural: si vas a hacer "vibe coding", ¿qué herramientas deberías usar realmente? ¿Qué plataformas facilitan el desarrollo rápido sin tener que luchar constantemente contra la IA, el entorno o el flujo de trabajo?
Las herramientas son solo una parte de la historia. El "vibe coding" acorta la distancia entre la idea y la producción, y cuando esa brecha desaparece, también lo hacen muchas de las salvaguardias en las que los desarrolladores han confiado durante años.
Eso no significa que el "vibe coding" sea inherentemente imprudente; en una publicación anterior, abordamos por qué y cómo mantener la seguridad como prioridad principal al usarlo. Sin embargo, en este artículo, nos centraremos en las principales herramientas a considerar para el "vibe coding" en 2026.
TL;DR
De todas las herramientas de "vibe coding" descritas, Loveable ocupa el primer puesto por su diseño fácil de usar, con integraciones estrechas con plataformas populares como Shopify, Stripe y Supabase, lo que facilita el paso de la idea a la producción sin tener que unir manualmente múltiples servicios.
Más allá de la usabilidad, Lovable destaca por cómo equilibra la velocidad con la seguridad, permitiendo a cualquiera pasar de la idea a la aplicación sin comprometer la seguridad. Si quieres saber más sobre cómo proteger Lovable específicamente, obtén consejos de los CISO de Lovable y Supabase en esta masterclass.
¿Qué es el Vibe Coding?
El "vibe coding" es un enfoque novedoso de la programación en el que los usuarios describen el resultado deseado en lenguaje natural y colaboran con un modelo de lenguaje grande (LLM) para refinar y generar el código que lo produce. Estos modelos suelen estar disponibles como parte de una plataforma completa que soporta el despliegue de extremo a extremo, o como interfaces de chat independientes como ChatGPT o Perplexity.
La principal preocupación es que el "vibe coding" a menudo prioriza el resultado sobre la seguridad. Así, si eliminar la autenticación ofrece el camino de menor resistencia, este suele ser el que tomará el modelo.
Problemas de seguridad del "vibe coding"
Más allá del revuelo sobre cómo el "vibe coding" puede ayudarte a "entregar rápido" y "sacar el trabajo adelante", se está creando un dolor de cabeza mayor para los equipos de seguridad de todo el mundo.
Los LLM permiten a los desarrolladores iterar más rápido, pero a menudo a costa de la seguridad. Tal como está la situación, a menos que indiques conscientemente al modelo que evite crear fallos como SSRF o errores de recorrido de directorios, terminas en una situación en la que tu código tarda más en llegar a producción. Esto se debe a que los equipos de seguridad lo siguen rechazando debido a posibles vulnerabilidades.
Por esta razón, hemos elaborado una lista de recursos para ayudarte a abordar muchos de los problemas de seguridad comunes con el "vibe coding":
Beneficios de las herramientas de "vibe coding"
- De la idea a la ejecución más rápido: Traduce la intención expresada en lenguaje natural a código funcional en minutos, reduciendo drásticamente el tiempo entre el concepto y la implementación.
- Carga cognitiva reducida: Descarga el código repetitivo (boilerplate), el cableado y las tareas repetitivas a la IA para que los desarrolladores puedan centrarse en la lógica y la dirección del producto.
- Menor barrera de entrada para la creación: Permite a no expertos, desarrolladores individuales y equipos pequeños crear aplicaciones funcionales sin un conocimiento profundo de frameworks o infraestructura.
- Experimentación rápida: Hace que sea barato y rápido prototipar, descartar y refinar ideas, fomentando la exploración sin largos tiempos de configuración ni costes de compromiso.
Mejores herramientas de Vibe Coding
Las mejores herramientas de 'vibe coding' actúan como compañeros inteligentes, entendiendo tu intención y traduciéndola en código limpio y funcional. Se integran sin problemas en tu entorno existente y ofrecen características que mejoran, en lugar de obstaculizar, tu proceso creativo.
A continuación se muestra una tabla que destaca las 5 principales herramientas de "vibe coding":
1. Lovable
Lovable es una plataforma de codificación "vibe" impulsada por IA diseñada para ayudar a los usuarios a construir aplicaciones web full-stack describiendo lo que quieren en lenguaje natural. Traduce la intención en código funcional para el frontend, backend, base de datos, autenticación e integraciones, empaquetando todo en un proyecto desplegable con código fuente que puedes inspeccionar, modificar y sincronizar con GitHub.
A diferencia de las herramientas que se limitan a la generación de código, Lovable se centra en el ciclo de vida completo de la aplicación. Se integra directamente con servicios como Supabase para la infraestructura de backend y Stripe para los pagos, permitiendo a los usuarios ensamblar stacks reales listos para producción sin configurar manualmente cada componente. Esto lo hace particularmente efectivo para el prototipado rápido y el desarrollo de productos en fases iniciales.
Características clave:
- Generación de aplicaciones full-stack impulsada por IA a partir de prompts en lenguaje natural.
- Código fuente editable y exportable con sincronización con GitHub.
- Integraciones nativas con Supabase, Stripe y otras plataformas SaaS comunes.
- Autenticación integrada, gestión de bases de datos y conexión de API.
- Previsualizaciones en vivo y edición visual junto al código generado.
- Despliegue con un solo clic y alojamiento en planes de pago.
Ventajas:
- Ruta extremadamente rápida desde la idea hasta la aplicación en funcionamiento
- Genera código real y mantenible en lugar de abstracciones cerradas
- Las integraciones robustas reducen la necesidad de configuración manual de la infraestructura
- Baja barrera de entrada para no desarrolladores y creadores individuales
- Los valores predeterminados con un enfoque definido reducen la fatiga de decisiones y la sobrecarga de configuración
Contras:
- Los flujos de trabajo con un enfoque definido pueden limitar la flexibilidad para arquitecturas complejas o poco convencionales
- El modelo de uso basado en créditos puede dificultar la predicción de costes a escala
- La lógica de negocio compleja puede requerir intervención manual o refactorización
- Depurar los cambios generados por IA a veces puede contrarrestar las ganancias de velocidad
Precios:
Modelo de suscripción escalonado basado en créditos
Valoración en G2: 4.8/5.0
Loveable Reviews:
2. GitHub Copilot
Integrado directamente en IDEs como VS Code, GitHub Copilot ofrece sugerencias de autocompletado que van desde líneas individuales hasta funciones completas. Escribes un comentario describiendo lo que necesitas, y Copilot genera el código correspondiente.
Más recientemente, GitHub Copilot se ha expandido más allá del editor y hacia los repositorios de GitHub, permitiendo a los desarrolladores solicitar, revisar e iterar directamente sobre bases de código nuevas o existentes. Esto transforma a Copilot de un asistente puramente en el editor a algo que puede participar en una mayor parte del flujo de trabajo de desarrollo.
Características clave:
- Código sensible al contexto: sugerencias basadas en el contenido de los archivos abiertos y el código circundante
- Integración profunda con IDEs populares como VS Code, los IDEs de JetBrains y Neovim
- Integración nativa de GitHub para la solicitud a nivel de repositorio y la generación de código
- Completados en línea, sugerencias multilínea y generación a nivel de función
Ventajas:
- Se siente como una extensión natural del editor, con una interrupción mínima del flujo de trabajo
- Una sólida integración con GitHub facilita el trabajo directo dentro de los repositorios existentes
- Eficaz para reducir el código repetitivo y acelerar las tareas de codificación diarias
- Soporta muchos lenguajes y ecosistemas, lo que lo hace ampliamente aplicable
- Útil para desarrolladores de todos los niveles de experiencia como un programador en pareja siempre disponible.
Contras:
- No diseñado como una plataforma de desarrollo full-stack.
- El acoplamiento estrecho con GitHub puede ser limitante para organizaciones que utilizan otras plataformas SCM.
- El código generado aún requiere una revisión cuidadosa para asegurar su corrección, rendimiento y seguridad.
- Las sugerencias pueden ser ocasionalmente ineficientes, inseguras o sutilmente incorrectas.
- Menos efectivo para decisiones arquitectónicas de alto nivel o lógica de negocio compleja.
Precios:
Precios basados en suscripción (por usuario, por mes), con niveles individual, empresarial y corporativo.
Valoración G2: 4.5/5
Reseñas de GitHub Copilot:
3. Cursor
Lo que comenzó como un fork de VS Code se ha convertido rápidamente en una herramienta esencial para muchos desarrolladores y vibecoders en todas partes. Cursor ofrece soporte para múltiples modelos, integrando la finalización en línea y una interfaz de chat con contexto completo de tu proyecto actual.
Características clave:
- Codificación Conversacional: Chatea con toda tu base de código para entender lógicas complejas o encontrar funciones específicas.
- Refactorización con IA: Selecciona un bloque de código y pide a Cursor que lo refactorice para mejorar el rendimiento, la legibilidad o para corregir errores.
- IA con Contexto de Código: La IA tiene el contexto completo de tu proyecto, lo que lleva a sugerencias más precisas y relevantes que las de muchos competidores.
Ventajas:
- Un contexto profundo a nivel de proyecto resulta en sugerencias de mayor calidad en comparación con herramientas genéricas basadas en chat.
- Excelentes flujos de trabajo de refactorización y transformación de código directamente dentro del editor.
- La flexibilidad del modelo permite a los equipos elegir entre diferentes proveedores de LLM.
- Una interfaz familiar al estilo de VS Code reduce la fricción de la incorporación.
- Un equilibrio sólido entre las finalizaciones en línea y los flujos de trabajo conversacionales.
- Eficaz para navegar por bases de código grandes o desconocidas.
Contras:
- Centrado en la edición de código en lugar del ciclo de vida completo de la aplicación o su despliegue.
- Requiere acceso local al proyecto, lo que puede ser desafiante en entornos restringidos.
- El uso del modelo puede aumentar los costes rápidamente dependiendo de la configuración.
- Menos accesible para no desarrolladores en comparación con plataformas de vibe coding de nivel superior.
- Orientación limitada sobre la arquitectura o la estructura de la aplicación.
Precios:
Precios basados en suscripción con niveles gratuitos y de pago. Los planes de pago suelen desbloquear límites de uso más altos, modelos más rápidos y características avanzadas.
Valoración G2: 4.7/5
4. Replit AI
Replit es una plataforma de desarrollo basada en navegador que combina edición de código, ejecución, despliegue y desarrollo asistido por IA en un único entorno. Con el Agente Replit, los usuarios pueden describir funcionalidades en lenguaje natural y la plataforma puede generar, modificar y ejecutar código sin necesidad de configurar herramientas locales.
Replit ganó una atención considerable tras un incidente de alto perfil que involucró a Jason Lemkin, un conocido asesor en la comunidad SaaS. Mientras experimentaba con el flujo de trabajo de desarrollo impulsado por IA de Replit, un agente de IA supuestamente ejecutó acciones destructivas durante un 'code freeze', lo que resultó en la eliminación de una base de datos completa.
Al comentar sobre las consecuencias, Willem Delbare, fundador y CTO de Aikido Security, señaló que si bien el 'vibe coding' reduce drásticamente la barrera para construir software, también amplifica el riesgo. En su opinión, el desarrollo asistido por IA no solo acelera la producción; también acelera la creación de sistemas inseguros e inmanejables cuando faltan los controles adecuados.
Características Clave:
- Entorno de Desarrollo Completo: No se requiere configuración local. Codifica, prueba y despliega todo desde tu navegador.
- Función "Desatascar": Si tienes dificultades con un error o un concepto, la IA puede proporcionar explicaciones y posibles soluciones.
- Funciones Colaborativas: Trabaja en el código con tus compañeros de equipo en tiempo real, con la IA asistiendo a todos.
Ventajas:
- No se requiere configuración de entorno local, lo que reduce la fricción de incorporación.
- El agente de IA puede razonar a través del código, el tiempo de ejecución y el estado de la aplicación.
- Potentes funciones de colaboración para proyectos compartidos.
Contras:
- Las acciones del agente de IA pueden tener efectos de gran alcance si no se restringen cuidadosamente.
- El acoplamiento estrecho entre código, tiempo de ejecución y estado aumenta el radio de impacto de los errores.
- Los costes pueden escalar rápidamente debido a la tarificación basada en el uso y el consumo de IA.
- Transparencia limitada sobre lo que el agente de IA modificará antes de la ejecución.
- Menos adecuado para organizaciones con políticas estrictas de gestión de cambios o 'code freeze'.
Precios:
Tarificación por suscripción
Calificación G2: 4.5/5
Reseñas de Replit:
5. Tabnine
Tabnine ha ganado terreno por ofrecer autocompletado de código con IA que se adapta a tu estilo de codificación. Las características de privacidad de Tabnine son un verdadero diferenciador, especialmente para organizaciones que necesitan salvaguardar la propiedad intelectual del código (IP).
Con un autocompletado de código con IA que se centra en proporcionar sugerencias altamente personalizadas, Tabnine puede ser entrenado con la base de código específica de tu equipo, permitiéndole aprender tus convenciones y patrones de codificación. Esto da como resultado sugerencias que se sienten más alineadas con el estilo de tu proyecto.
Características clave:
- Modelo de IA Personalizado: Entrena Tabnine con tus propios repositorios para obtener sugerencias que coincidan con el estilo de codificación de tu equipo.
- Centrado en la Privacidad: Ofrece opciones de autoalojamiento para asegurar que tu código nunca salga de tu entorno seguro.
- Amplia Compatibilidad con IDEs: Se integra con una amplia gama de editores de código, desde VS Code hasta la suite de JetBrains.
Ventajas:
- Comportamiento conservador y predecible con un radio de impacto limitado.
- Fuerte enfoque en la privacidad y el control de datos.
- Adecuado para entornos regulados o conscientes de la seguridad.
- Integración ligera que no interrumpe los flujos de trabajo existentes.
Contras:
- Contexto limitado a nivel de proyecto o arquitectónico en comparación con Cursor o Replit
- No es una plataforma completa de vibe coding
- Menos eficaz para refactorizaciones grandes o cambios en múltiples archivos
- Las sugerencias pueden parecer incrementales en lugar de transformadoras
Precios:
Nivel gratuito disponible con funcionalidad básica. Los planes de pago se ofrecen por usuario, con niveles empresariales adicionales que soportan modelos privados, despliegue on-premise y controles de gobernanza mejorados.
Valoración en G2: 4.1/5
Reseñas de Tabnine:
6. FigJam AI
FigJam AI ha generado mucha discusión tanto en círculos de desarrolladores como de diseñadores. Aunque no es una herramienta de codificación tradicional, FigJam AI es esencial para la parte de "vibe" del vibe coding. Es una pizarra digital donde puedes hacer una lluvia de ideas, crear diagramas de flujo y mapear la arquitectura de aplicaciones usando IA. Puedes generar diagramas, mapas mentales y flujos de usuario a partir de simples indicaciones de texto, lo que te ayuda a visualizar tu proyecto antes de escribir una sola línea de código.
Características Clave:
- Diagramación asistida por IA: Crea diagramas de flujo, diagramas de secuencia y mapas mentales simplemente describiéndolos.
- Pizarra colaborativa: Haz una lluvia de ideas con tu equipo en tiempo real, sin importar dónde se encuentren.
- Generación de plantillas: Crea rápidamente plantillas para tareas de desarrollo comunes como la planificación de sprints o el diseño de sistemas.
Ventajas:
- Excelente para dar forma a las ideas antes de pasar a la implementación
- Complementa las herramientas de vibe coding al clarificar la intención de antemano
- Baja barrera de entrada tanto para stakeholders técnicos como no técnicos
Contras:
- No es una herramienta de codificación o de generación de código
- Sin integración directa con flujos de trabajo de build, deploy o runtime
- Los diagramas aún requieren validación para evitar la simplificación excesiva
- Valor limitado una vez que el desarrollo pasa a fases con gran carga de implementación
- Depende de la transferencia manual de los artefactos de diseño al código
Precios:
Incluido como parte de los niveles de precios de Figma, con planes gratuitos y de pago disponibles.
Valoración en G2: 4.6/5
Reseñas de FigJam AI:
7. Windsurf
Un rival de cursor, Windsurf se describe como un entorno de desarrollo integrado que permite a los desarrolladores realizar su mejor trabajo. Lo que distingue a Windsurf es su enfoque en ayudar a los desarrolladores a mantener un estado de flujo a través de sugerencias no intrusivas y una interfaz de chat que solo aparece cuando la necesitas.
Características Clave:
- Memoria consciente del flujo: Recuerda la estructura del código base, los patrones arquitectónicos y el contexto del flujo de trabajo para reducir las solicitudes repetidas.
- Corrección automática de Lint: Detecta y corrige automáticamente los errores de lint introducidos durante los cambios de código asistidos por IA.
- Soporte MCP: Conecta herramientas y servicios externos (como GitHub, bases de datos y APIs) directamente al flujo de trabajo de IA a través del Protocolo de Contexto del Modelo.
Ventajas:
- Fuerte énfasis en mantener el estado de flujo del desarrollador
- Menos intrusivo que las herramientas de codificación de IA con mucho chat
- La corrección nativa de lint reduce la limpieza posterior a la generación
- El soporte MCP permite flujos de trabajo potentes y conscientes de las herramientas
Contras:
- Ecosistema más pequeño en comparación con IDEs más establecidos
- El diseño "flow-first" puede resultar "demasiado silencioso" para los usuarios que prefieren una retroalimentación constante de la IA
- Las características avanzadas están restringidas a los planes de pago
Precios:
Nivel gratuito disponible con uso limitado; los planes de pago desbloquean límites de solicitud más altos.
Calificación en G2: 4.2/5
Reseñas de G2:
8. Antigravity
Una herramienta más reciente en el mercado, Antigravity es la propuesta de Google para un entorno de desarrollo basado en agentes. En lugar de integrar la IA en un editor existente, Antigravity replantea el IDE en torno a agentes autónomos que operan a través del código, el terminal y las interfaces del navegador.
Características clave
- Núcleo IDE Agéntico: Un editor consciente del contexto con comandos en lenguaje natural, autocompletado de pestañas y agentes de IA configurables integrados directamente en el flujo de trabajo de codificación.
- Abstracciones de alto nivel: Vistas basadas en tareas que muestran la actividad del agente, los artefactos generados y los resultados de verificación para mejorar la confianza y la observabilidad.
- Agentes de superficie cruzada: Control unificado de agentes en el editor, el terminal y el navegador, lo que permite flujos de trabajo de extremo a extremo sin cambio de contexto manual.
Precios
Modelo basado en suscripción, con precios cambiantes en el momento de la redacción.
Ventajas
- Diseño robusto basado en agentes en lugar de herramientas tradicionales centradas en el autocompletado
- Integración profunda en las interfaces del editor, el terminal y el navegador
- Respaldado por la infraestructura y el ecosistema de investigación de IA de Google
Contras
- Producto en fase inicial con una adopción limitada en el mundo real hasta el momento
- Las abstracciones de los agentes pueden resultar opacas para los desarrolladores que prefieren un control explícito
- El modelo de flujo de trabajo difiere significativamente de los IDE tradicionales, lo que aumenta la curva de aprendizaje
- El precio y la dirección del producto a largo plazo aún no están claros
Conclusión: Equilibrando la creatividad con la seguridad
El vibe coding está cambiando la forma en que construimos software, haciéndolo más intuitivo, creativo y accesible. Las herramientas adecuadas pueden sentirse como un superpoder, permitiéndote traducir ideas a la realidad más rápido que nunca. Sin embargo, esta velocidad y flujo creativo no deben ir en detrimento de la seguridad.
La clave es adoptar herramientas que complementen tu flujo de trabajo en lugar de interrumpirlo. Para la codificación, plataformas como GitHub Copilot y Cursor ofrecen asistencias impulsadas por IA para mantenerte concentrado. Para la seguridad, una solución como Aikido funciona silenciosamente en segundo plano, proporcionando una red de seguridad que detecta vulnerabilidades sin el ruido y la fricción de los escáneres tradicionales.
Al elegir un conjunto de herramientas que mejore tanto la creatividad como la seguridad, puedes abrazar plenamente el futuro del desarrollo. Podrás mantener tu "vibe", construir cosas increíbles y estar tranquilo sabiendo que tu código es seguro desde el principio.
Preguntas frecuentes
¿Es el 'vibe coding' adecuado para sistemas de producción?
Sí, pero con matices. Las herramientas de 'vibe coding' pueden utilizarse absolutamente para el trabajo de producción, especialmente cuando se combinan con una revisión, pruebas y controles de seguridad adecuados.
¿Cuál es la diferencia entre el 'vibe coding' y la codificación asistida por IA tradicional?
La codificación asistida por IA tradicional (como el autocompletado) te ayuda a escribir código más rápido línea por línea. El 'vibe coding' reduce la brecha entre la idea y la implementación al permitirte describir resultados en lenguaje natural y dejar que la IA genere grandes porciones de la aplicación, a menudo a través de múltiples archivos o servicios.
¿Son seguras las herramientas de 'vibe coding' desde una perspectiva de seguridad?
No por defecto. La mayoría de las herramientas de 'vibe coding' optimizan la velocidad y la usabilidad, no la seguridad. Sin salvaguardias, pueden introducir vulnerabilidades comunes como configuraciones predeterminadas inseguras, autenticación faltante o dependencias no seguras. Por eso es fundamental combinar el 'vibe coding' con herramientas de seguridad automatizadas y de bajo ruido.
¿Qué herramienta de 'vibe coding' es mejor para principiantes?
Lovable y Replit son generalmente las más accesibles para principiantes debido a su configuración mínima y abstracciones de alto nivel. Herramientas como Cursor, Windsurf y Antigravity son más adecuadas para desarrolladores experimentados que desean un control más estricto sobre el código y los flujos de trabajo.
¿Reemplazan las herramientas de 'vibe coding' a los desarrolladores?
No. Cambian cómo trabajan los desarrolladores, no si son necesarios. El 'vibe coding' destaca en el andamiaje, la iteración y la exploración, pero el juicio humano sigue siendo esencial para la arquitectura, la optimización del rendimiento, las decisiones de seguridad y la mantenibilidad a largo plazo.
¿Cómo mantengo mi 'vibe' sin sacrificar la seguridad?
Utiliza herramientas que se ejecuten discretamente en segundo plano y solo muestren problemas procesables. Evita los escáneres que te abruman con alertas de baja prioridad y opta por soluciones que se integren directamente en tu flujo de trabajo de desarrollo con correcciones automatizadas y una guía de remediación clara.
¿Son estas herramientas adecuadas para equipos o solo para desarrolladores individuales?
Ambas. Algunas herramientas (como Tabnine y GitHub Copilot) son muy adecuadas para equipos con flujos de trabajo y necesidades de gobernanza existentes. Otras (como Lovable y Replit) destacan para desarrolladores individuales y equipos en fase inicial. La clave es elegir una herramienta que se alinee con la tolerancia de tu equipo a la abstracción y la automatización.
También le podría interesar:
- El futuro de la seguridad de API: Tendencias, IA y Automatización
- Las mejores herramientas para la detección de fin de vida útil: Clasificaciones de 2026.
- Los 13 mejores escáneres de vulnerabilidades de código en 2026
- Las 6 mejores herramientas de pentesting de IA en 2026
- Las 10 mejores herramientas SAST impulsadas por IA en 2026
- Los mejores escáneres de Infraestructura como Código (IaC) en 2026
