Nibblify es una plataforma de entrega completa: una app para clientes, otra para restaurantes, otra para repartidores, una consola de operaciones, un backend y una web en 10 idiomas. Todo lo construyó una sola persona junto a modelos de IA de frontera. Llamamos a este método vibe engineering.
El vibe engineering no es «que lo escriba la IA y a ver qué sale». Es un reparto de tareas: el humano posee la intención, la arquitectura y la decisión final; los modelos poseen la escritura, la memoria y el primer borrador; y el propio repositorio posee la prueba: tests, validadores y comprobaciones en tiempo de compilación que fallan ruidosamente en cuanto algo se desvía.
Cada función empieza como una decisión, no como un prompt: qué debe hacer, qué datos toca, qué no debe romper nunca. La arquitectura, el modelo de datos y las concesiones siguen siendo humanos. A los modelos nunca se les pregunta qué construir, solo cómo construir lo que ya se ha decidido.
Pantallas, controladores, migraciones de datos, traducciones, tests: la primera versión llega en minutos en lugar de días. Y se trata exactamente como lo que es: un borrador, leído línea a línea, reescrito donde se equivoca y descartado por completo cuando no da en el clavo.
Nada se publica solo por intuición. 296 archivos de test, suites de reglas de seguridad, un verificador de claves i18n, una auditoría de metadatos SEO y un validador de reciprocidad de enlaces recorren el código. Cuando el código escrito por IA está mal, lo dice una máquina mucho antes que un usuario.
Cada repositorio lleva su propia guía de arquitectura: un mapa vivo de su estructura, sus convenciones y sus trampas. Los modelos empiezan cada sesión conociendo ya el código, y eso es lo que los convierte de autocompletado en un colaborador de verdad.
Cada modelo se usó donde es más fuerte, y fue revisado por los otros donde no lo es.
Pensamiento de producto, naming, textos de cara al usuario y las largas discusiones sobre qué debe ser realmente una función. La mayoría de las pantallas de Nibblify existieron como conversación mucho antes que como código.
Investigación amplia sobre APIs, reglas de plataforma y políticas de las tiendas de aplicaciones, además de una lectura independiente de los diseños y el código de los otros modelos. Cuando dos modelos discrepaban, la discrepancia era en sí misma la señal útil.
Trabaja directamente dentro de los repositorios: lee todo el código, escribe y refactoriza a lo largo de cientos de archivos, ejecuta las suites de tests, arregla lo que rompe y hace commit. De aquí salió la mayor parte de las 300.000 líneas.
Las cuatro apps comparten un solo lenguaje y un solo kit de interfaz, así que iOS, Android y web salen de una única base de código. Flutter con Riverpod, Provider y go_router, sobre Dart 3.10.
Node.js sobre Firebase Cloud Functions gestiona pedidos, pagos, asignación de repartidores, cifrado AES-256 de datos personales, exportaciones RGPD, notificaciones push y toda la API de administración.
Auth, Firestore, Storage, Messaging, Remote Config, App Check, Crashlytics y Analytics, con reglas de seguridad escritas a mano que protegen cada colección. La base de datos es el contrato entre las cuatro apps.
Este sitio está escrito a mano en HTML y CSS con Tailwind, compilado por un build en Node que renderiza cada página en 10 idiomas y genera por su cuenta las etiquetas hreflang, los datos estructurados, el sitemap y las variantes de imagen.
Medido el 2 de agosto de 2026. Se excluyen las dependencias y los archivos generados automáticamente: estas son líneas escritas realmente para Nibblify.
La app del cliente: descubrimiento, exploración en mapa, búsqueda tolerante a erratas, carrito, pago, seguimiento del pedido en directo, reseñas y cuenta. Versión 1.0.127, publicada en 10 idiomas.
La app del restaurante: menús, ofertas, horarios, flujo de pedidos en directo, gestión de equipo, pagos y programa de creadores. Versión 1.0.74, publicada en 10 idiomas.
La app del repartidor: entrar en turno, navegación del viaje en directo, prueba de entrega, ganancias y monedero. Versión 1.0.45, diseñada para ir ligera en los móviles modestos que los repartidores llevan de verdad.
La consola interna de operaciones: verificación de restaurantes, documentos y monederos de repartidores, soporte de pedidos, mapas en vivo, analítica y monitorización, con 102 Cloud Functions exclusivas de administración detrás.
Cloud Functions, disparadores de Firestore y tareas programadas, más 1.119 líneas de reglas de seguridad de Firestore y Storage que cubren 47 colecciones.
296 archivos de test en Dart, más suites de integración sobre emulador y tests de reglas de seguridad. Esta es la red de seguridad que hace que el código escrito por IA se pueda publicar con tranquilidad.
26 archivos de idioma para las apps y 10 diccionarios para la web, que se expanden en otras 154.700 líneas de Dart generado. El árabe se publica con maquetación completa de derecha a izquierda, no como un reflejo añadido a última hora.
20 páginas fuente convertidas en 200 páginas estáticas localizadas por un build propio en Node: sin framework y con menos de 250 líneas de JavaScript llegando al navegador.
Contando el código de localización generado a partir de esas traducciones, los repositorios suman unas 463.000 líneas en total.
Cada repositorio documenta su propia arquitectura, así que el modelo sabe cómo funciona este código antes de escribir una línea.
2.456 commits, no cincuenta. Cada cambio es lo bastante pequeño como para que una persona lo lea entero antes de que entre.
Tests, paridad de claves de traducción, auditorías de metadatos SEO y suites de reglas de seguridad se ejecutan en cada cambio.
255 compilaciones publicadas en las tiendas para las cuatro apps, con informes de fallos y analítica que nos cuentan lo que pasó de verdad.
«Los modelos no sustituyeron a la ingeniería. Eliminaron el teclear. Lo que queda es la parte que siempre fue difícil: decidir qué construir y tener la certeza de que funciona».
Nibblify Food arranca como un único proyecto Flutter con un backend en Firebase detrás.
Arranca Nibblify Partner y el proyecto deja de ser una app para convertirse en un sistema.
Un build estático propio renderiza la web en 10 idiomas, con hreflang, datos estructurados y auditorías SEO por página.
Nibblify Driver, el Staff Portal y un repositorio de backend compartido arrancan con tres semanas de diferencia entre sí.
La plataforma entra en un piloto a escala de ciudad y llega a Le Mans probada, no teórica.
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