Programación asistida por IA mediante un modelo de vibe coding basado en pseudocódigo
La programación asistida por inteligencia artificial a través de modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) se ha vuelto cada vez más común en el desarrollo de software. Aun así, la calidad del código generado depende en gran parte de qué tan claras, contextualizadas y bien estructuradas sean las instrucciones que recibe el modelo. En este artículo se propone un modelo de prompting basado en pseudocódigo como una herramienta metodológica para organizar esas instrucciones con mayor precisión y disminuir ambigüedades durante la generación automática de código.
La plantilla planteada está formada por cinco bloques: definición del problema o de los objetivos, entradas y contexto, restricciones e indicaciones adicionales, pseudocódigo, y especificaciones de salida y validación. Para determinar su eficacia, se implementó el modelo en tres situaciones de análisis diferentes: un desafío de ordenación recursiva utilizando QuickSort, una actividad de manipulación y evaluación de datos de formato tabular provenientes de un archivo CSV, y un sistema elemental de gestión de inventario creado con programación orientada a objetos. Los hallazgos sugieren que esta plantilla facilita una conexión más evidente entre la lógica establecida por el programador y el código producido, ya que permite establecer desde el principio el problema, las limitaciones y las condiciones de salida deseadas. Finalmente, se reconocen ciertas limitaciones en el alcance del estudio y se proponen líneas de trabajo futuro enfocadas en ampliar los casos de validación y profundizar en la evaluación de este enfoque.
