Acerca de Vibe Arcade

Un experimento sobre hasta dónde se pueden llevar los modelos de IA actuales en software de verdad — y qué tiene que revisar una persona antes de que algo se publique.

Qué Es Esto

Vibe Arcade es un experimento de una sola persona, iniciado a principios de 2026, para averiguar hasta dónde se puede llevar a los modelos de IA actuales en trabajos de software reales y de larga duración — y, igual de importante, dónde están los puntos débiles y dónde una persona todavía tiene que intervenir. Los juegos son la prueba: si el proceso no produce algo que de verdad valga la pena jugar, el experimento ha fracasado.

El planteamiento: un pipeline nocturno planifica un nuevo juego HTML5 a partir de una especificación escrita, lo programa, ejecuta lint, seguridad y una rúbrica de jugabilidad, y solo lo registra si supera todos los filtros. Si algo falla, lo reviso por la mañana. Hasta ahora han salido de aquí más de 100 juegos jugables. Todos son gratis en el navegador — sin registro, sin instalación, sin captura de correo electrónico.

El segundo resultado es un conjunto de notas continuas: con qué me sorprendió la IA, dónde falló de forma silenciosa, qué mejoró entre versiones del modelo y qué tareas le confío ahora frente a aquellas en las que mantengo una revisión humana estricta. Las publico como artículos del tipo «cómo lo construimos» en el blog. Cada uno es un punto de datos, y cada uno cuenta lo que salió mal tanto como lo que funcionó.

Los benchmarks son fáciles de manipular; cien juegos que gente desconocida se pone a jugar de verdad es una prueba más difícil, y más honesta.

Qué Revisa Una Persona Antes de Publicar Nada

Aquí el código lo escribe la IA, todo él. Ni una sola línea de lo que se ejecuta en este sitio la ha tecleado una persona, y ese es el objetivo del proyecto, no algo que esconder. Lo que hace una persona es decidir: qué se construye, cuál es el listón, si una compilación lo supera y qué hacer cuando no. Cuando algo falla, lo diagnostico y le digo a la IA qué cambiar; no entro yo a parchearlo, porque un arreglo hecho a mano sería incumplir el experimento en silencio. «Hecho con IA» no es un estándar de calidad, así que este es el que rige de verdad en este sitio.

El sitio lo lleva una sola persona. Si encuentras algo roto, equivocado o injusto, escríbeme — leo todo lo que llega, y prefiero enterarme por ti que no enterarme.

Lo Que Estoy Intentando Averiguar

Tres preguntas abiertas impulsan el experimento:

1. ¿Cuánto de un proyecto de software no trivial puede manejar la IA de forma autónoma?

Juego a juego, ¿qué fracción del trabajo supera cada filtro sin intervención humana? Tras muchos meses y más de 100 juegos, más noches publican limpiamente de las que no — pero los modos de fallo siguen siendo informativos cuando ocurren.

2. ¿Dónde aparecen los puntos débiles — y cómo cambian a medida que los modelos mejoran?

Algunas categorías de fallo se repiten (calidad de contenido que pasa el lint estructural, mecánicas novedosas que necesitan muchas pasadas de QA humano, problemas de iframe entre entornos). Hacer un seguimiento a lo largo de las versiones del modelo me dice qué está mejorando realmente en la práctica, no en los benchmarks.

3. ¿Dónde sigue siendo necesario que intervenga un humano?

El auto-merge supera seguridad, lint y la rúbrica de jugabilidad. Mantengo la revisión manual para todo lo que toque la arquitectura central, todo lo sensible a la calidad del contenido y todo lo que pudiera fallar de forma silenciosa en producción. La frontera entre esas categorías se sigue moviendo a medida que mejoran la rúbrica y los filtros de lint.

Cómo Funciona el Pipeline

El pipeline es el aparato experimental. Cada juego pasa por la misma secuencia de filtros; los resultados se acumulan entre ejecuciones porque cada juego se construye sobre la misma infraestructura compartida (CSS, widget de leaderboard, lint de integración).

1. Especificación

Un modelo de planificación escribe una especificación detallada a partir del concepto — género, tema, fórmula de puntuación, lista de integración, nombres, notas sobre marcas registradas. O bien soy yo quien escribe el concepto, o tomo la propuesta más votada del tablón de ideas.

2. Andamiaje + iteración

Los modelos de implementación construyen el juego por iteraciones. Cada iteración ejecuta una rúbrica de QA de 60 puntos (jugabilidad, apartado visual, diversión, integración, móvil, código) y deja comentarios para la siguiente pasada. La mayoría de juegos superan el objetivo de 58 puntos en 3 o 4 iteraciones.

3. Filtro de lint (basado en grep)

Reglas estructurales: conexión del leaderboard, dimensiones del canvas, etiquetas del schema, prohibición de ciertos imports, etc. Grep es aproximadamente 10× más barato que una pasada del modelo y detecta una cantidad sorprendente de problemas — así que el pipeline ejecuta lint primero y solo gasta tokens del modelo en aquello que grep no puede comprobar.

4. Filtro de seguridad (en dos niveles)

Primero las categorías universales (las del estilo OWASP), después una capa específica del proyecto orientada a la infraestructura concreta que usa este sitio. La capa específica del proyecto detecta más problemas reales que la universal — los modelos genéricos pueden pasar por alto patrones propios del framework.

5. Rúbrica de jugabilidad y decisión de publicación

Pasada de puntuación final. Si la puntuación supera el umbral y todos los filtros están en verde, la compilación se fusiona automáticamente. Si algo falla, la ejecución pasa a revisión manual por la mañana.

Un pipeline de mejora aparte se ejecuta un par de veces por semana para profundizar en los juegos ya existentes — así es como los juegos crecen más allá de su compilación nocturna inicial.

Lo Que He Encontrado Hasta Ahora

Observaciones concretas de lo que va del experimento, no abstracciones:

Si te interesan los escritos más largos, muchos de los juegos tienen un artículo del tipo «cómo lo construimos» en el blog con lo que me sorprendió, lo que falló y lo que cambió entre iteraciones.

Gratis, Solo, Código Cerrado

Unas cuantas aclaraciones honestas, ya que la etiqueta de «experimento» puede resultar ambigua: