Diseñado, construido y desplegado casi en su totalidad mediante conversaciones con Claude. Algunos aspectos destacados del proceso, para quienes sientan curiosidad sobre cómo es realmente el desarrollo "low-code con IA" en la práctica: → Empieza por el objetivo, no por la funcionalidad. El factor decisivo no fueron los trucos ingeniosos de *prompting*, sino definir claramente los resultados esperados ("los fotógrafos necesitan añadir una nueva imagen con una carga manual de datos casi nula") antes de escribir una sola línea de código. Las peticiones vagas generan respuestas genéricas; los objetivos específicos conducen a la arquitectura adecuada desde el primer intento. → La velocidad genera un efecto multiplicador. Un Sanity Studio personalizado, un esquema CMS completo, una sección principal (*hero*) con diseño tipo *masonry* animado, vistas de edición por colección y un *frontend* en Next.js pasaron del concepto a producción en una fracción del tiempo que habría requerido un desarrollo tradicional; esto es posible porque la IA se encarga del código repetitivo (*boilerplate*) mientras tú te concentras en la toma de decisiones. → El CMS se convirtió en el verdadero producto. Personalizamos el propio Sanity Studio: incluimos un botón de "Generar metadatos" que lee los datos GPS y el nombre de archivo de una foto recién subida, invoca un modelo de IA para crear el texto alternativo (*alt text*) y un pie de foto creativo, realiza una geocodificación inversa para obtener el nombre de la ciudad y rellena todos los campos automáticamente. Lo que antes implicaba rellenar cinco campos manualmente por foto, ahora se resuelve con un solo clic y un vistazo para dar el visto bueno. → El contenido generado por IA requiere una supervisión humana. Los textos alternativos y los pies de foto son elementos clave para la accesibilidad y el SEO, no mera decoración; por ello, mantuvimos deliberadamente un paso de revisión antes de la publicación en lugar de dejar que el proceso se ejecutara de forma totalmente automatizada y silenciosa. Lo que haríamos de forma diferente la próxima vez (con total sinceridad): → Las cuotas de los planes gratuitos de IA son más restrictivas y cambian más rápido de lo que indica la documentación (conviene verificar siempre la disponibilidad actual del modelo antes de basar el desarrollo en él). → La importación masiva de contenido realizada más de una vez, sin una estrategia clara de "reemplazar en lugar de añadir", genera duplicados de forma inadvertida (es algo que vale la pena planificar desde el primer día). → Las variables de entorno deben asignarse explícitamente al entorno de despliegue correcto (un error fácil de cometer y difícil de detectar a simple vista, que obliga a repetir el ciclo de despliegue). Ninguno de estos fueron errores costosos, sino lecciones rápidas; y, en el fondo, esa es precisamente la ventaja de construir de esta manera. Echa un vistazo en el enlace de abajo