Nota histórica: esta entrada se reconstruyó a partir del archivo conservado de actividad de Gemini. La fuente contiene tres mensajes consecutivos del 30 de mayo de 2025, enviados a las 19:43, 19:45 y 19:48 CEST.
Primera pregunta: ¿qué es vibe coding?
La conversación empezó con una pregunta muy corta. Vibe coding era una forma nueva de crear programas: en lugar de escribir cada línea a mano, explicas en lenguaje normal lo que quieres y la IA genera el código.
Eso importaba porque el punto de partida no era la programación tradicional. Excel, fórmulas complejas y algo de VBA creado con ayuda de IA ya eran familiares. Construir un programa completo en Python no lo era.
Dos minutos después: ¿puedes enseñarme?
La siguiente pregunta fue todavía más simple. Gemini propuso aprender suficientes fundamentos para entender lo que ocurre, pero usar la IA como asistente principal para crear, probar y corregir código.
Python apareció como una opción práctica por su legibilidad y por la enorme cantidad de herramientas disponibles para datos, automatización y, más tarde, análisis de mercado.
La lección importante no era el código. Eran las instrucciones.
A las 19:48 la conversación pasó al prompting. La regla era clara: explicar bien la tarea, indicar el lenguaje y el entorno, dividir un problema grande en partes pequeñas, dar ejemplos, pegar el código existente y devolver los errores a la IA cuando algo fallara.
Describe lo que quieres. Deja que la IA lo genere. Ejecútalo. Muestra el error. Corrige. Repite.
Meses después ese ciclo aparecería cientos de veces en el proyecto. Era rápido y a veces sorprendentemente útil, pero también podía producir errores, dependencias rotas y código convincente que no hacía exactamente lo esperado.
También había una trampa
Vibe coding hizo que crear software pareciera accesible para una persona normal. También podía crear la ilusión de que entender la parte técnica ya no era tan importante.
La historia posterior del proyecto pondría esa idea a prueba. La lección acabó siendo mejor: la IA puede reducir mucho la barrera de entrada, pero alguien todavía tiene que comprobar la realidad.
Por qué esto pertenece a la historia de AUR
Cinco días después aparecería de forma explícita la idea de un bot de criptomonedas que aprendiera por sí mismo. Sin este experimento previo con programación asistida por IA, ese salto habría sido mucho más difícil.
Ese patrón sigue vivo en AUR, pero hoy tiene una regla adicional: la IA puede proponer, construir y analizar, pero los datos y una prueba honesta deciden qué es verdad.
AUR sigue siendo un proyecto de investigación. Las entradas históricas documentan su desarrollo. No son asesoramiento de inversión ni una promesa de beneficios.