Del prototipo a producción.

Antes de escribir una sola línea de código dejo claras tres cosas: el problema, quién tiene el problema y qué métrica demostrará el éxito. Aquí elimino sin piedad lo innecesario — busco lo mínimo que valide la idea, no una lista de funciones.

• Las historias de usuario y el flujo principal, por escrito
• Lo que no vamos a construir todavía, dicho claramente
• Los riesgos identificados desde el primer día: integraciones, datos, normativa

Un prototipo interactivo en días, no en semanas. Maquetación real, datos de mentira y el camino principal funcionando de punta a punta. Con ayuda de la IA monto algo tangible enseguida, para que decidamos sobre una pantalla y no sobre un documento.

• Una interfaz del flujo principal que de verdad se puede clicar
• Datos temporales — primero la velocidad, ya habrá tiempo para perfeccionar
• Un enlace para compartir y comentar, no un documento de 30 páginas

Elijo herramientas probadas y fiables, y solo una herramienta especial: la que el problema pide de verdad. El modelo de datos y los contratos de API se cierran aquí, porque son lo más costoso de cambiar más adelante.

• Modelo de datos y contratos de API cerrados desde el principio
• Infraestructura y entornos definidos y documentados (dev → staging → prod)
• Esa herramienta especial, justificada — nunca elegida por moda

Entrego una funcionalidad completa cada vez —su backend, su frontend y su integración— en lugar de dejar partes incompletas. La IA me ayuda cada día al programar; el código revisado y los tests mantienen la calidad bajo control.

• Cada entrega se puede enseñar sola, fusionada tras un feature flag
• Commits pequeños y fáciles de revisar — nada de fusiones difíciles de revisar
• Idiomas, accesibilidad y casos límite, resueltos sobre la marcha

Los tests, la seguridad y el rendimiento van antes de lanzar, no después de que aparezca un problema. Los tests automáticos cubren lo que de verdad importa; reviso lo básico de OWASP y analizo los puntos lentos.

• Tests unitarios y de integración en los caminos críticos
• Repaso de seguridad: validación de entradas, permisos y secretos protegidos
• Pruebas de rendimiento y carga con datos cercanos a escenarios reales

Hago push a main y veo cómo cobra vida. CI pasa los tests, despliega a staging y de ahí a producción, con rollback y monitorización ya preparada. Y entonces empieza lo bueno: medir, aprender y mejorar.

• Pipeline CI/CD: push → tests → staging → producción
• Rollback con un solo comando y monitorización de caídas y errores
• Ciclo de mejora: entran los datos, sale la siguiente entrega