Glosario de Vibe Coding e IA

Definiciones claras de vibe coding, agentes IA, prompting, RAG, LLM y más. El vocabulario esencial para builders que crean con inteligencia artificial.

• Vibe Coding: Paradigma de desarrollo donde tú defines qué construir y la IA ejecuta el cómo, actuando como director de orquesta en vez de escribir cada línea manualmente.
• Agente de IA: Sistema que combina un LLM con herramientas (APIs, código, archivos) y un loop de ejecución para tomar decisiones y actuar de forma autónoma hacia un objetivo.
• LLM (Large Language Model): Modelo de inteligencia artificial entrenado con grandes cantidades de texto que genera lenguaje, razona sobre contexto y se integra en aplicaciones vía API.
• Prompting: Escribir instrucciones que un modelo pueda ejecutar: resultado, contexto del repo, límites y cómo comprobar que quedó bien.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Técnica que combina búsqueda en documentos propios con generación del LLM, permitiendo respuestas basadas en tu data sin reentrenar el modelo.
• Embeddings: Representación numérica (vector) de un texto, imagen u otro dato, donde elementos con significado similar quedan cerca en el espacio vectorial.
• Context Window (Ventana de contexto): Cantidad máxima de texto (medida en tokens) que un LLM puede procesar en una sola solicitud, incluyendo el prompt y la respuesta.
• Token: Unidad mínima de texto que procesa un LLM — aproximadamente 4 caracteres o tres cuartos de palabra en español.
• Function Calling (Llamada a funciones): Capacidad de un LLM de generar una llamada estructurada a una función definida por el desarrollador en lugar de solo texto libre.
• MCP (Model Context Protocol): Estándar abierto que permite a los modelos de IA conectarse de forma consistente a herramientas, datos y servicios externos.
• Structured Output (Salida estructurada): Técnica que fuerza a un LLM a devolver una respuesta que cumple exactamente un JSON Schema definido, eliminando errores de parsing en producción.
• Alucinación (Hallucination): Cuando un LLM genera información que suena convincente pero es falsa, inventada o no verificable — sin indicar incertidumbre.
• Chain-of-Thought (Cadena de pensamiento): Pedir el plan visible antes del cambio: qué archivos, qué no se toca y cómo se comprueba.
• MVP (Minimum Viable Product): Versión mínima de un producto que resuelve un problema real, usada para validar demanda antes de invertir en features secundarias.
• Product-Market Fit: Punto en que un producto satisface una demanda real del mercado de forma tan clara que el crecimiento se vuelve más orgánico y predecible.
• SaaS (Software as a Service): Modelo de negocio donde el usuario paga una suscripción recurrente por acceso a una aplicación web, en lugar de comprar una licencia perpetua.
• Lanzamiento al mercado (GTM): Estrategia para llevar un producto al mercado: define audiencia, canales de adquisición, mensaje y métricas de conversión.
• Embudo AARRR (Pirate Metrics): Framework de growth que divide el ciclo de vida del usuario en 5 fases: Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral.
• LINDO: Asistente con IA de Codelindo. Responde tus preguntas sobre la lección en la que estás y revisa lo que escribes en misiones, en el laboratorio de prompts y en las entregas de proyecto. Puede equivocarse: úsalo como guía.