Las mejores herramientas de vibe coding en 2026: herramientas de IA que te dejan programar por vibes

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Soren Atelier

Updated on 12/2/2026

Tienes una idea para una app. Tal vez sea un dashboard que visualiza los datos de ventas de tu empresa, un rastreador de finanzas personales o un producto SaaS que llevas meses bocetando en servilletas. El problema es el mismo que ha frenado a millones de aspirantes a creadores durante décadas: convertir esa idea en software funcional requiere años de aprender sintaxis, depurar errores difíciles de descifrar y pelear con conflictos de dependencias. Incluso los desarrolladores con experiencia pasan la mayor parte del tiempo en boilerplate, configuración y “plomería” en lugar del trabajo creativo que realmente importa.

Ese cuello de botella está desapareciendo. A principios de 2025, Andrej Karpathy —ex director de IA en Tesla y cofundador de OpenAI— acuñó el término "vibe coding" para describir una nueva forma de construir software. En vez de escribir cada línea a mano, describes lo que quieres en inglés sencillo, dejas que una IA genere el código y guías el proceso mediante conversación. Aceptas sugerencias, marcas la dirección y te enfocas en el qué en lugar del cómo. El código se vuelve un subproducto de tu intención.

Para 2026, el vibe coding pasó de ser una curiosidad a un paradigma legítimo de desarrollo. Docenas de herramientas compiten ahora por el título de la mejor plataforma de vibe coding, cada una con fortalezas, compromisos y públicos objetivo distintos. Esta guía desglosa las diez herramientas de vibe coding más capaces disponibles ahora mismo, las compara lado a lado y te ayuda a elegir la adecuada para tu flujo de trabajo.

¿Qué es el Vibe Coding?

El vibe coding es un enfoque de desarrollo de software donde el desarrollador describe la funcionalidad en lenguaje natural y un modelo de IA genera el código correspondiente. El término captura la experiencia: tú marcas la vibe —la intención, el comportamiento, la sensación de lo que quieres— y la IA se encarga de los detalles de implementación.

Características clave del vibe coding:

• El lenguaje natural como entrada principal. Describes funciones, bugs o cambios en inglés conversacional (u otros idiomas) en lugar de escribir código directamente.
• La IA genera y modifica código. La herramienta produce funciones completas, archivos o incluso aplicaciones enteras según tus descripciones.
• Refinamiento iterativo mediante conversación. Revisas el resultado, pides cambios y orientas a la IA hacia lo que necesitas.
• Menor necesidad de conocer sintaxis a fondo. Entender código ayuda, pero el vibe coding baja la barrera para no desarrolladores y acelera a los desarrolladores con experiencia.

El vibe coding no es lo mismo que las plataformas “no-code”. Las herramientas no-code te restringen a componentes y flujos predefinidos. El vibe coding produce código fuente real y editable: es tuyo, puedes modificarlo y desplegarlo donde quieras. La IA es una colaboradora, no un jardín amurallado.

Las 10 mejores herramientas de vibe coding en 2026

1. Cursor -- El editor de código nativo de IA

Cursor es un fork de VS Code reconstruido desde cero alrededor de la asistencia por IA. Se ve y se siente como el editor que ya conocen millones de desarrolladores, pero cada función está diseñada para que la colaboración con IA sea fluida.

Qué lo hace destacar: el modo Composer de Cursor te permite describir cambios de múltiples archivos en lenguaje natural, y la IA edita varios archivos a la vez manteniendo la coherencia. Su sistema de referencias con @ te permite dirigir la IA a archivos, funciones o documentación específicos para anclar sus sugerencias en contexto. El Agent mode puede planear y ejecutar tareas de varios pasos: implementar una funcionalidad, escribir tests, corregir errores de lint y abrir un pull request, todo desde un solo prompt.

Pros:

• Interfaz familiar de VS Code con compatibilidad total con extensiones
• Edición multi-archivo con conocimiento del codebase
• Agent mode maneja tareas complejas de múltiples pasos
• Tab completion que predice tu próxima edición, no solo la siguiente línea
• Desarrollo activo con actualizaciones frecuentes de modelos

Contras:

• Se requiere suscripción para funciones completas ($20/mes Pro, $40/mes Business)
• Puede producir soluciones verbosas o sobre-ingenierizadas para tareas simples
• Depende de modelos en la nube, por lo que la latencia varía con la conexión
• Curva de aprendizaje para funciones avanzadas como reglas personalizadas y archivos .cursorrules

2. Claude Code (Anthropic) -- Programación agentiva en la terminal

Claude Code es el agente de programación basado en CLI de Anthropic. Opera directamente en tu terminal, lee todo tu codebase y realiza cambios coordinados entre archivos usando instrucciones en lenguaje natural.

Qué lo hace destacar: Claude Code adopta un enfoque agentivo: le das un objetivo de alto nivel como “añade autenticación de usuarios con OAuth” y planifica la implementación, crea archivos, modifica código existente, ejecuta tests e itera ante fallos. Entiende la estructura del proyecto mediante archivos de configuración CLAUDE.md y puede navegar repositorios de millones de líneas. El diseño “terminal-first” significa que se integra con flujos existentes sin exigir un editor nuevo.

Pros:

• Comprensión profunda de codebases en repositorios grandes
• Nativo de terminal: funciona en cualquier entorno con shell
• Controles de seguridad configurables (aprobación antes de cambios en archivos)
• Muy sólido en refactors, debugging y tareas complejas multi-archivo
• Integraciones de IDE disponibles para VS Code y JetBrains

Contras:

• La interfaz CLI tiene una curva de aprendizaje más pronunciada que las herramientas gráficas
• Requiere suscripción a Claude (Pro o superior)
• No incluye vista previa visual integrada para trabajo de frontend
• Puede ser demasiado cauteloso con sus checks de seguridad, ralentizando la iteración

3. GitHub Copilot -- El programador en pareja original con IA

GitHub Copilot fue la herramienta que llevó la programación asistida por IA al mainstream en 2021. Para 2026, ha evolucionado a una plataforma completa con sugerencias inline, asistencia por chat y un modo agente capaz de manejar tareas complejas.

Qué lo hace destacar: la ventaja más profunda de Copilot es la integración. Vive dentro de VS Code, JetBrains, Neovim e incluso Xcode. Copilot Workspace te permite describir issues en lenguaje natural y genera planes de implementación con cambios de código en varios archivos. El modo Copilot Agent puede crear pull requests de forma autónoma, corregir fallos de CI y responder comentarios de code review. Con los datos masivos de entrenamiento de GitHub y el contexto de tu repositorio, las sugerencias suelen ser precisas “out of the box”.

Pros:

• El soporte más amplio de IDEs y editores entre herramientas de IA para programar
• Integración profunda con GitHub (issues, PRs, Actions, code review)
• Nivel gratuito disponible para desarrolladores individuales
• Copilot Workspace ofrece un flujo estructurado de planificación a implementación
• Funciones Enterprise incluyendo indemnización de IP y exclusiones de contenido

Contras:

• Las sugerencias pueden ser genéricas sin prompts cuidadosos
• Las respuestas del chat a veces quedan por detrás de Claude y GPT-4 en profundidad de razonamiento
• El modo agente es más nuevo y menos pulido que el de Cursor o Claude Code
• La configuración a nivel organización puede ser compleja

4. Replit Agent -- Apps completas desde un prompt en el navegador

Replit Agent construye aplicaciones completas y desplegables a partir de una sola descripción en lenguaje natural. Opera totalmente en el navegador, eliminando la necesidad de cualquier setup local.

Qué lo hace destacar: Replit Agent cubre todo el stack: frontend, backend, base de datos y despliegue. Describe una app como “construye una herramienta de gestión de proyectos con cuentas de usuario, tableros kanban y colaboración de equipo”, y el agente prepara la base del proyecto, escribe el código, configura una base de datos y lo despliega en una URL en vivo. La interfaz de chat iterativa te permite refinar funciones, arreglar bugs y añadir funcionalidad mediante conversación.

Pros:

• Cero setup: todo corre en el navegador
• Generación full-stack incluyendo base de datos y despliegue
• La vista previa en vivo se actualiza mientras la IA hace cambios
• Despliegue a producción con un clic
• Colaborativo: múltiples usuarios pueden trabajar en el mismo workspace

Contras:

• La calidad del código puede ser inconsistente, especialmente en aplicaciones complejas
• Control limitado sobre decisiones de arquitectura
• El rendimiento de las apps generadas puede requerir optimización
• Lock-in al hosting de Replit (aunque puedes exportar el código)
• El precio puede escalar con uso intensivo

5. Lovable (antes GPT Engineer) -- Constructor de apps web con IA

Lovable es una plataforma basada en navegador que genera aplicaciones web full-stack desde descripciones en lenguaje natural, con foco en producir aplicaciones React limpias y listas para producción.

Qué lo hace destacar: Lovable enfatiza la calidad de diseño. Las apps que genera usan patrones modernos de UI, layouts responsivos y arquitectura de componentes limpia. Se integra con Supabase para servicios de backend (auth, database, storage), se conecta a GitHub para control de versiones y soporta despliegue con dominio personalizado. El editor visual te permite refinar diseños junto con la interfaz conversacional de IA.

Pros:

• Produce aplicaciones web modernas y visualmente pulidas
• La integración con Supabase reduce la complejidad del backend
• Sincronización con GitHub para control de versiones y colaboración
• Edición visual junto con prompting conversacional
• Ideal para MVPs, prototipos y herramientas internas

Contras:

• Enfocado en apps web: no sirve para mobile, CLI o programación de sistemas
• La lógica de negocio compleja puede confundir el proceso de generación
• Personalización de backend limitada frente a soluciones codificadas a mano
• El costo mensual puede ser significativo para equipos ($50+/mes para funciones de producción)

6. Bolt.new -- Generador full-stack con IA en el navegador

Bolt.new de StackBlitz genera aplicaciones web completas a partir de prompts, ejecutándolo todo dentro de un entorno de desarrollo en el navegador impulsado por WebContainers.

Qué lo hace destacar: la ejecución en el navegador es el diferenciador clave. La app generada corre de inmediato en la pestaña del navegador: sin servidor, sin Docker, sin instalar Node.js localmente. Puedes editar código, instalar paquetes npm, previsualizar cambios y desplegar a Netlify con un solo clic. La velocidad desde prompt hasta app funcionando suele ser de menos de un minuto.

Pros:

• El tiempo más rápido desde prompt hasta app funcionando
• Desarrollo completamente en el navegador: sin setup local
• Vista previa en tiempo real conforme cambia el código
• Despliegue a Netlify con un clic
• Soporta múltiples frameworks (React, Vue, Svelte, etc.)

Contras:

• El código generado puede ser difícil de mantener a escala
• Limitado a tecnologías web (no Python, mobile ni apps a nivel sistema)
• El entorno WebContainer tiene limitaciones frente a un OS real
• Apps complejas multipágina pueden degradar la calidad de generación
• El nivel gratuito es limitado; los créditos se consumen rápido

7. Windsurf (Codeium) -- IDE de IA con el agente Cascade

Windsurf es un IDE de IA creado específicamente por Codeium que incluye Cascade, un sistema agentivo diseñado para tareas de programación de múltiples pasos con conocimiento profundo del codebase.

Qué lo hace destacar: Cascade no es solo autocomplete: es un agente de razonamiento que puede planear implementaciones de múltiples pasos, entender el contexto de todo tu repositorio y ejecutar cambios entre archivos manteniendo la coherencia. La función Supercomplete de Windsurf predice no solo la siguiente línea, sino la siguiente acción lógica (crear un archivo, ejecutar un test, abrir una terminal). El flujo Tab-Tab-Tab te permite avanzar por ediciones sugeridas rápidamente sin romper la concentración.

Pros:

• IDE diseñado para IA (no un plugin “pegado” a un editor existente)
• El agente Cascade maneja tareas complejas de múltiples pasos
• Autocomplete fuerte con predicción de acciones
• Nivel gratuito con límites generosos
• UI rápida y responsiva

Contras:

• Ecosistema de extensiones más pequeño que VS Code
• Menos documentación y tutoriales comunitarios que Cursor o Copilot
• Limitaciones ocasionales de ventana de contexto en repositorios grandes
• Algunas funciones aún maduran frente a herramientas más establecidas

8. v0 by Vercel -- Generador de componentes UI con IA

v0 es la herramienta de Vercel impulsada por IA para generar componentes UI de frontend a partir de descripciones en lenguaje natural o mockups en imagen.

Qué lo hace destacar: v0 está hecha específicamente para desarrollo frontend. Describe un elemento de UI —“una página de precios con tres planes, tabla comparativa de features y un toggle para facturación mensual/anual”— y v0 genera componentes React listos para producción usando Tailwind CSS y shadcn/ui. Puedes subir capturas o mockups de diseño y v0 los recrea en código. La salida se integra directamente en proyectos Next.js con un comando.

Pros:

• Genera componentes UI de alta calidad listos para producción
• Soporta image-to-code para recrear diseños
• Tailwind CSS y shadcn/ui producen estilos limpios y modernos
• Integración directa con Next.js y despliegue en Vercel
• Soporta salida para React, Vue y Svelte

Contras:

• Solo frontend: no genera backend, base de datos ni APIs
• Los mejores resultados requieren descripciones claras y específicas
• Los componentes generados pueden necesitar personalización para interacciones complejas
• El nivel gratuito tiene límites de generación

9. RunCell -- Agente de IA en Jupyter para vibe coding en data science

RunCell (opens in a new tab) lleva el vibe coding al flujo de trabajo de data science. Es un agente de IA que opera dentro de notebooks Jupyter, escribe código Python, ejecuta celdas, analiza resultados e itera sobre los hallazgos, todo guiado por conversación en lenguaje natural.

Qué lo hace destacar: la mayoría de herramientas de vibe coding se enfocan en desarrollo web e ingeniería de software general. RunCell apunta a otro público: data scientists, analistas e investigadores que trabajan en notebooks Jupyter. En lugar de describir una app web, describes una tarea de análisis de datos —“carga este CSV, limpia valores faltantes, crea una matriz de correlación y visualiza las 10 features principales”— y RunCell escribe el código, lo ejecuta, interpreta la salida y refina el análisis según tu feedback.

RunCell ofrece dos modos: Learning mode, donde el agente explica cada paso y espera tu input, y Autonomous mode, donde completa flujos de análisis enteros de manera independiente. Maneja imports, genera funciones auxiliares, crea visualizaciones con librerías como matplotlib, seaborn y PyGWalker (opens in a new tab), y responde preguntas sobre tus datos.

Pros:

• Diseñado específicamente para flujos de data science y análisis
• Corre dentro de Jupyter, el entorno que ya usan los data scientists
• Escribe, ejecuta e itera sobre el código automáticamente
• Learning mode es excelente para estudiantes y analistas junior
• Autonomous mode puede completar pipelines de análisis completos
• Se integra con librerías populares de data science (pandas, numpy, scikit-learn, PyGWalker)

Contras:

• Enfocado en data science, no es una herramienta de programación general
• Requiere entorno Jupyter
• Pipelines complejos de ML pueden requerir intervención manual
• Herramienta más nueva con una comunidad más pequeña pero en crecimiento

Si trabajas con datos en notebooks Jupyter, RunCell es la forma más natural de llevar el vibe coding a tu flujo de trabajo. Visita runcell.dev (opens in a new tab) para empezar.

10. Devin (Cognition) -- Ingeniero de software autónomo con IA

Devin de Cognition Labs se posiciona como el primer ingeniero de software de IA totalmente autónomo del mundo. Puede planear, programar, depurar y desplegar funcionalidades completas con mínima intervención humana.

Qué lo hace destacar: Devin opera con un entorno de desarrollo completo que incluye editor de código, navegador, terminal y planificador. Dada una tarea desde un GitHub issue o un mensaje de Slack, Devin crea un plan, implementa la solución en múltiples archivos, ejecuta tests, depura fallos y envía un pull request. Puede usar documentación, buscar en la web y aprender codebases desconocidos. El nivel de autonomía es significativamente mayor que en herramientas que requieren guía humana continua.

Pros:

• El mayor nivel de autonomía entre las herramientas actuales
• Entorno de desarrollo completo (editor, terminal, navegador)
• Puede trabajar a partir de GitHub issues y mensajes de Slack
• Maneja implementación end-to-end de funcionalidades
• Aprende de documentación y codebases desconocidos

Contras:

• Costoso ($500/mes para equipos)
• La ejecución autónoma plantea preocupaciones de code review y seguridad
• Resultados inconsistentes para tareas novedosas o muy complejas
• Menos transparencia que herramientas donde ves cada edición en tiempo real
• Disponibilidad limitada (lista de espera y acceso por invitación en algunos planes)

Tabla comparativa integral

Cómo elegir la herramienta de vibe coding adecuada

La “mejor” herramienta depende de qué estás construyendo y cómo trabajas. Aquí tienes un marco de decisión:

Si eres un desarrollador profesional que quiere asistencia de IA dentro de un editor familiar, Cursor o Windsurf son las opciones más sólidas. Ambos ofrecen modos agente para tareas complejas manteniéndote en control del codebase.

Si prefieres la terminal y trabajas en repositorios grandes y complejos, Claude Code es la opción más capaz. Su comprensión profunda del codebase y su planificación agentiva sobresalen en refactors, debugging y cambios entre archivos.

Si ya estás invertido en el ecosistema GitHub, GitHub Copilot es el camino de menor resistencia. La integración con issues, PRs, Actions y code review crea un flujo de trabajo sin fricción.

Si quieres construir una app web sin setup local, Bolt.new (por velocidad) o Replit Agent (por features full-stack) te permiten ir de la idea a una app desplegada completamente en el navegador.

Si la calidad de diseño importa y estás construyendo un producto web, Lovable produce la salida más pulida visualmente, y v0 es lo mejor para generar componentes UI individuales.

Si trabajas en data science, RunCell (opens in a new tab) es el ganador claro. Es la única herramienta de esta lista diseñada específicamente para el flujo de notebooks Jupyter, y entiende de forma nativa el stack de data science (pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, PyGWalker).

Si quieres máxima autonomía, Devin puede encargarse de funcionalidades completas con mínima supervisión, pero espera pagar una prima e invertir en procesos de code review.

Beneficios y riesgos del vibe coding

El vibe coding no es una bala de plata. Entender sus fortalezas y limitaciones te ayudará a usar estas herramientas de forma efectiva.

Beneficios

Velocidad. Tareas que tomaban horas o días pueden completarse en minutos. La generación de boilerplate, operaciones CRUD, escritura de tests y documentación se aceleran drásticamente con asistencia de IA.

Menor barrera de entrada. Personas con expertise de dominio pero poca experiencia programando ahora pueden construir software funcional. Un analista de marketing puede crear un dashboard de datos. Un founder de startup puede prototipar un MVP. Un investigador puede automatizar pipelines de procesamiento de datos.

Enfoque en la intención, no en la implementación. En lugar de gastar energía mental en sintaxis y detalles de APIs, los desarrolladores pueden centrarse en arquitectura, experiencia de usuario y lógica de negocio.

Prototipado rápido. Probar ideas antes de comprometer recursos de ingeniería se vuelve trivial. Puedes generar tres enfoques distintos para un problema y evaluarlos en el tiempo que antes tomaba implementar uno.

Riesgos y limitaciones

La calidad del código varía. El código generado por IA puede contener bugs sutiles, vulnerabilidades de seguridad o problemas de rendimiento. Cuanto más compleja la tarea, más probable es que el resultado necesite revisión humana.

Preocupaciones de seguridad. El vibe coding puede introducir vulnerabilidades si los desarrolladores aceptan código generado sin revisarlo contra ataques de inyección, fallos de autenticación o exposición de datos. Que el código funcione no significa que sea seguro.

Dificultad para depurar. Cuando no escribiste el código, depurarlo puede ser más difícil. Entender por qué falla una función generada por IA requiere leer y comprender código del que no eres autor.

Dependencia excesiva de la IA. Los desarrolladores que dependen totalmente del código generado por IA pueden no desarrollar la comprensión profunda necesaria para diseñar sistemas complejos, optimizar rendimiento o depurar issues en producción.

Limitaciones de la ventana de contexto. Los modelos actuales tienen ventanas de contexto finitas. En codebases muy grandes, la IA puede perder detalles importantes, provocando cambios inconsistentes o rotos.

Costo. Aunque muchas herramientas ofrecen niveles gratuitos, el uso profesional suele requerir $20-$50/mes por desarrollador. Para equipos, los costos pueden acumularse rápidamente.

Mejores prácticas para el vibe coding

1. Revisa siempre el código generado. Incluso si estás “vibing”, una lectura rápida detecta problemas obvios.
2. Usa control de versiones. Haz commits con frecuencia para poder revertir cambios problemáticos generados por IA.
3. Escribe tests. Pide a la IA que genere tests junto con el código de implementación. Los tests detectan regresiones de futuras ediciones hechas por IA.
4. Aporta contexto claro. Cuanto más específicos sean tus prompts, mejor será la salida. Incluye restricciones, edge cases y requisitos.
5. Sabe cuándo codificar manualmente. Rutas críticas de seguridad, código sensible al rendimiento y lógica central de negocio merecen atención humana.

El futuro del vibe coding

El vibe coding en 2026 todavía está en una fase temprana. Las herramientas actuales son potentes pero imperfectas. En los próximos años, espera varios avances:

• Ventanas de contexto más largas permitirán que las herramientas de IA entiendan codebases completas en lugar de trabajar con contexto limitado por archivo.
• Mejor verificación mediante testing automatizado, verificación formal y code review impulsado por IA reducirá el riesgo de aceptar código generado con bugs.
• Herramientas específicas por dominio como RunCell (opens in a new tab) para data science proliferarán. Espera herramientas de vibe coding para desarrollo mobile, diseño de juegos, infraestructura y sistemas embebidos.
• Flujos multi-agente donde múltiples agentes de IA colaboran en distintas partes de un proyecto (uno frontend, otro backend, otro tests) se volverán mainstream.
• Bucles de feedback más cerrados entre la IA y el runtime permitirán que las herramientas observen el comportamiento del código generado y se autocorrijan en tiempo real.

Las herramientas listadas en esta guía representan la frontera actual. Algunas se consolidarán, otras serán superadas por nuevos competidores, y todas se volverán significativamente más capaces. La única certeza: describir lo que quieres y hacer que la IA lo construya no va a desaparecer. Está convirtiéndose en el estándar.

FAQ

¿Qué es vibe coding?

El vibe coding es un enfoque de desarrollo de software en el que describes lo que quieres en lenguaje natural y una herramienta de IA genera el código. El término fue acuñado por Andrej Karpathy en 2025 para describir la experiencia de construir software guiando a la IA mediante conversación en lugar de escribir cada línea de código a mano.

¿Cuáles son las mejores herramientas de vibe coding en 2026?

Las principales herramientas de vibe coding en 2026 son Cursor (editor de código nativo de IA), Claude Code (programación agentiva basada en terminal), GitHub Copilot (soporte de IDE más amplio), Replit Agent (generación full-stack en el navegador), Lovable (constructor de apps web pulidas), Bolt.new (prototipado en navegador más rápido), Windsurf (IDE de IA con agente Cascade), v0 by Vercel (generación de componentes UI), RunCell (agente de IA para Jupyter/data science) y Devin (ingeniero de software autónomo con IA).

¿Es seguro el vibe coding para aplicaciones en producción?

El vibe coding puede usarse para aplicaciones en producción, pero requiere revisión cuidadosa de código, testing y auditoría de seguridad. El código generado por IA puede contener bugs sutiles y vulnerabilidades. Las mejores prácticas incluyen revisar todo el código generado, escribir tests automatizados y revisar manualmente las rutas críticas de seguridad.

¿Pueden los no desarrolladores usar herramientas de vibe coding?

Sí. Herramientas como Replit Agent, Lovable y Bolt.new están diseñadas para ser accesibles a personas sin experiencia profunda programando. Describes lo que quieres en inglés sencillo y la IA lo construye. Sin embargo, entender algunos conceptos de programación ayuda a guiar a la IA de forma más efectiva y evaluar el resultado.

¿Cuál es la mejor herramienta de vibe coding para data science?

RunCell es la mejor herramienta de vibe coding para data science. Funciona como un agente de IA dentro de notebooks Jupyter, escribiendo código Python, ejecutando celdas, creando visualizaciones e iterando sobre resultados de análisis mediante conversación en lenguaje natural. Soporta learning mode para exploración guiada y autonomous mode para completar flujos de análisis completos.

¿Cuánto cuestan las herramientas de vibe coding?

La mayoría de herramientas de vibe coding ofrecen niveles gratuitos con límites de uso. Los planes profesionales suelen variar entre $10-$50/mes por usuario. Cursor Pro cuesta $20/mes, GitHub Copilot Individual cuesta $10/mes, Windsurf empieza en $15/mes, y Replit y Lovable van de $25-$50/mes. Devin es la más cara, alrededor de $500/mes para equipos.

¿El vibe coding reemplazará la programación tradicional?

El vibe coding no reemplazará la programación tradicional, pero cambiará cómo se construye la mayor parte del software. La arquitectura de sistemas complejos, la optimización de rendimiento, la ingeniería de seguridad y el diseño de algoritmos novedosos aún requieren expertise profundo. El vibe coding se entiende mejor como un amplificador poderoso que hace a los desarrolladores más rápidos y baja la barrera para nuevos creadores.