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¿Qué es el vibe coding? La definición de Karpathy y sus límites
Vibe coding significa aceptar código escrito por IA sin leerlo. La definición original de Karpathy, cómo lo facilitan los agentes, cuánto cuesta y dónde falla.
El vibe coding consiste en crear software describiendo lo que se quiere a un modelo de IA y aceptando el código que escribe sin leerlo. Andrej Karpathy le puso nombre en una publicación del 2 de febrero de 2025: «una nueva forma de programar que llamo “vibe coding”, en la que te dejas llevar por completo, abrazas el crecimiento exponencial y te olvidas de que el código siquiera existe».[1] La misma publicación fijaba su límite. «No está del todo mal para proyectos de fin de semana de usar y tirar».
Esa segunda frase desaparece de la mayoría de las versiones, y es la parte útil. La práctica, que suele buscarse como una sola palabra (vibecoding), permite tener un prototipo en pantalla rápidamente. Es una mala forma de publicar código que gestione dinero, inicios de sesión o datos de otras personas. Esta guía aborda lo que describió Karpathy, cómo los agentes de programación actuales lo convierten en la opción predeterminada, cuánto cuesta en tokens y dónde falla.
La descripción original del vibe coding de Karpathy
La publicación enumera los hábitos que definen esta práctica:[1]
- Hablaba con el editor mediante una aplicación de voz a texto y «apenas» tocaba el teclado.
- Pedía pequeños cambios, como reducir a la mitad el relleno de la barra lateral, porque encontrar la línea él mismo requería más esfuerzo.
- Pulsaba «Accept All» en cada cambio y dejó de leer las diferencias de código.
- Cuando aparecía un error, lo pegaba de nuevo sin ningún comentario, lo que «normalmente» lo solucionaba.
- Cuando el modelo no podía corregir un fallo, lo esquivaba o pedía cambios aleatorios hasta que desaparecía.
También dijo que el código creció «más allá de lo que suelo comprender». Ese es el intercambio: velocidad a cambio de no saber qué hace el programa.
El vibe coding en los agentes de programación actuales
A principios de 2025 era una combinación de editor y hábito. En 2026 se parece más a un ajuste. Los modos de permisos de Claude Code deciden qué se ejecuta sin preguntar y se corresponden directamente con el «Accept All» de Karpathy:[2]
| Modo de Claude Code | Qué se ejecuta sin preguntar | Uso indicado por Anthropic |
|---|---|---|
default | Solo lecturas | Revisar personalmente cada acción |
acceptEdits | Lecturas, ediciones de archivos y comandos habituales del sistema de archivos | Iterar sobre código que se está revisando |
plan | Lecturas; las ediciones esperan a que apruebe un plan | Explorar una base de código antes de modificarla |
auto | Todo, con comprobaciones de seguridad en segundo plano | Tareas largas, menos solicitudes de confirmación |
bypassPermissions | Todo | Solo contenedores y máquinas virtuales aislados |
Las sesiones de terminal de Claude Code v2.1.283 y posteriores se inician en modo auto, por lo que las nuevas sesiones ya comienzan con un estilo sin intervención.[2] auto sigue ejecutando comprobaciones de seguridad en segundo plano. bypassPermissions las elimina, y Anthropic limita su uso a contenedores y máquinas virtuales aislados. Incluso ahí, una lista breve de acciones sigue pidiendo confirmación en todos los modos, como los comandos rm dirigidos a rutas críticas.
Dónde falla el vibe coding
El primer problema es la seguridad. Veracode probó código generado por más de 100 grandes modelos de lenguaje en Java, JavaScript, Python y C#, e informó de que el código generado por IA introdujo fallos de seguridad peligrosos en el 45% de sus pruebas. Su resumen añade que los modelos más grandes y recientes no produjeron código más seguro.[3] Esos fallos permanecen en el código que nadie lee.
El segundo problema es el mantenimiento. La solución de Karpathy para los fallos que el modelo no podía corregir era esquivarlos. Eso funciona hasta que las soluciones provisionales interactúan entre sí y, para entonces, quien tendría que desenredarlas nunca ha leído el código. Nuestra opinión: sirve para un prototipo que se va a desechar, y hace falta una revisión antes de que algo gestione pagos, autenticación, borre datos o almacene secretos.
Algunos hábitos conservan la velocidad y añaden la revisión que falta:
- Planifique primero todo lo que quiera conservar. En modo
plan, Claude Code bloquea las ediciones hasta que apruebe un plan, de modo que lee la intención antes que el código.[2] - Haga una revisión. Claude Code incluye una skill
/code-reviewque puede ejecutar sobre las diferencias antes de crear un commit.[4] - Lea las diferencias en los puntos de contacto. Los archivos que interactúan con la red, la base de datos, las credenciales o la entrada del usuario merecen una lectura humana aunque el resto no la necesite.
- Mantenga las ejecuciones arriesgadas en un entorno aislado. Si no quiere ninguna solicitud de confirmación, hágalo donde indica Anthropic: en un contenedor o una máquina virtual.
Cuánto cuesta el vibe coding
Este estilo consume tokens sin medida. Pegar registros de errores enteros, pedir cambios aleatorios y dejar que un agente trabaje durante una hora aumenta la entrada y la salida. En los modelos de razonamiento de OpenAI, los tokens de razonamiento se facturan como salida, por lo que una respuesta visible breve puede facturar una larga cadena de razonamiento.[5]
Anthropic sitúa la media empresarial de Claude Code en unos $13 por desarrollador y día activo y entre $150 y $250 por desarrollador al mes, con el 90% de los usuarios por debajo de $30 por día activo.[6] Las sesiones personales pueden quedar por encima o por debajo; la cifra es una referencia, no una previsión.
La elección del modelo influye en la factura más que cualquier otra cosa. Según los precios de catálogo de OpenAI, GPT-6.1 Terra cuesta $1 de entrada y $5 de salida por millón de tokens, frente a $10 y $50 de GPT-6 Astra.[7] Usar un modelo más barato para los muchos turnos pequeños de «pon el botón azul» y uno más potente para el fallo difícil es un reparto razonable. Nuestra comparativa de modelos GPT detalla las diferencias de precio y herramientas, y reAPI ofrece las familias GPT y Claude con una sola clave si quiere cambiar según la tarea.
FAQ
¿Quién acuñó el término vibe coding?
Andrej Karpathy, en una publicación en X del 2 de febrero de 2025.[1]
¿Es seguro publicar código creado con vibe coding?
No sin revisarlo. Veracode encontró fallos peligrosos en el 45% de sus pruebas de código generado por IA, y los modelos más recientes no solucionaron ese problema.[3] Revise las partes que gestionan dinero, inicios de sesión, datos personales y borrados antes de publicar.
¿Necesito una herramienta especial?
No. Sirve cualquier agente de programación que aplique cambios por usted. En Claude Code, el modo auto con el que se inician las sesiones de terminal ya aplica cambios sin preguntar por cada uno.[2]
Usar el vibe coding sin perder el control del código
El vibe coding es una buena forma de averiguar si una idea funciona antes de esta noche. Tenga presente el límite que fijó el propio Karpathy: proyectos de fin de semana. Cuando un prototipo creado con vibe coding se convierta en algo de lo que dependen otras personas, cambie al modo de planificación, lea las diferencias de riesgo, haga una revisión y elija modelos según la tarea para que la factura de tokens siga siendo proporcional al trabajo.
Referencias
- Andrej Karpathy. Post on X introducing "vibe coding". 2 de febrero de 2025. Consultado el 4 de noviembre de 2026 en x.com/karpathy/status/1886192184808149383
- Anthropic. Choose a permission mode (Claude Code documentation). Consultado el 4 de noviembre de 2026 en code.claude.com/docs/en/permission-modes
- Veracode. 2025 GenAI Code Security Report (October 2025 update). Consultado el 4 de noviembre de 2026 en veracode.com/resources/analyst-reports/2025-genai-code-security-report
- Anthropic. Extend Claude with skills: bundled skills. Consultado el 4 de noviembre de 2026 en code.claude.com/docs/en/skills
- OpenAI. Reasoning models. Consultado el 4 de noviembre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning
- Anthropic. Manage costs effectively (Claude Code documentation). Consultado el 4 de noviembre de 2026 en code.claude.com/docs/en/costs
- OpenAI. GPT-6.1 Terra and GPT-6 Astra model pages. Consultado el 4 de noviembre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/models