Cómo uso Spec-Driven Development para trabajar con agentes de IA

Cómo uso Spec-Driven Development para trabajar con agentes de IA En este minicurso muestro el workflow práctico que desarrollé y utilizo para organizar el trabajo con agentes de IA: desde una idea inicial hasta la implementación, la validación y la planificación de la siguiente iteración. No intento presentar una definición universal de Spec-Driven Development ni una única forma correcta de aplicarlo. Comparto el proceso que fui construyendo a partir de mi experiencia, las decisiones que tomo en cada etapa y los problemas que aparecieron al utilizarlo en un proyecto real. Qué vas a ver Cómo transformar los requerimientos iniciales en una Constitución formada por una Misión, un Tech Stack y un Roadmap. Cómo convertir una fase general del Roadmap en una especificación concreta con Plan, Requerimientos y criterios de Validación. Cómo entregar ese contexto a un agente para que implemente sobre una rama de Git. Qué cambia cuando el agente trabaja con más autonomía y qué visibilidad se pierde durante ese proceso. Cómo comparar la especificación, la implementación y el resultado real antes de aceptar el trabajo. Cómo actualizar la documentación cuando una decisión cambia o aparece una diferencia durante la validación. Cómo incorporar lo aprendido mediante Replanning antes de comenzar la siguiente iteración. El proyecto Durante el curso construyo **A La Orden**, una aplicación de pedidos de comida. Partimos de un README con requerimientos de desarrollo, producto y marketing, definimos una primera fase pública y usamos el agente para crear el catálogo de platos, el carrito y el flujo básico de pedidos. El proyecto sirve para mostrar el workflow mientras ocurre: aparecen imágenes que no se muestran, decisiones que no estaban suficientemente definidas, cambios que desalinean temporalmente la especificación y el código, y resultados que necesitan varias revisiones antes de ser aceptados. El workflow El proceso está dividido en seis momentos: 1. *Constitución:* definir la dirección general, las decisiones técnicas y el Roadmap. 2. *Especificación:* concretar qué queremos construir, por qué y cómo lo comprobaremos. 3. *Implementación:* permitir que el agente transforme ese contexto en código ejecutable. 4. *Validación:* observar el resultado y contrastarlo con la intención y la especificación. 5. *Replanning:* incorporar nuevas decisiones sobre testing, diseño responsive, seguimiento de cambios y prioridades del Roadmap. 6. *Comprobación final:* revisar el resultado funcional y dejar preparada la siguiente iteración. Una de las ideas centrales del curso es que delegar la ejecución no significa delegar la intención. El agente puede avanzar sobre muchas tareas, pero el humano sigue estableciendo restricciones, revisando los cambios y decidiendo cuándo el resultado es aceptable. Material del curso El repositorio incluye: el código utilizado durante el desarrollo; snapshots correspondientes a las distintas fases del proyecto; las especificaciones y documentos que evolucionan durante el curso; todos los prompts utilizados para trabajar con el agente. Repositorio: https://github.com/qbah3h/mini-intro-... IDE: https://app.devin.ai Si trabajas con agentes de código y estás buscando una forma más explícita de organizar el contexto, las decisiones y la validación, en este video puedes ver un ejemplo completo aplicado de principio a fin. También me interesa conocer cómo organizas tú el trabajo con agentes y qué puntos de revisión mantienes bajo control humano.