El problema no era el modelo, era lo que le pedía.

The problem wasn't the model, it was what I was asking of it.

Pedirle coordenadas a una IA es pedirle que haga de maquetador, y no lo es. Pedirle Mermaid es obligarla a cumplir una sintaxis pensada para personas. Las dos cosas fallaban por el mismo motivo: el formato no estaba hecho para quien lo escribía.

Asking an AI for coordinates means asking it to be a layout engine, and it isn't one. Asking it for Mermaid forces it to follow a syntax designed for people. Both failed for the same reason: the format wasn't made for whoever was writing it.

Un lenguaje a la medida de quien lo escribe.

A language built for whoever writes it.

En vez de adaptar la IA a un formato, adapté el formato a la IA. La IA describe y el código dibuja.

Instead of adapting the AI to a format, I adapted the format to the AI. The AI describes; the code draws.

• Pocos tokensLa forma va en los signos, sin palabras clave; [A], [B] -> [C] son dos flechas.
• Sin ambigüedadCada pieza tiene un identificador estable; "App Server" y "app server" son lo mismo.
• ToleranteSi falta un cierre al final de la línea, el analizador lo completa en vez de fallar.
• Sin coordenadasEl modelo nunca decide posiciones ni tamaños; lo hace el motor de maquetación.

• Few tokensThe shape lives in the symbols, no keywords; [A], [B] -> [C] is two arrows.
• No ambiguityEvery piece has a stable id; "App Server" and "app server" are the same node.
• ForgivingIf a closing symbol is missing at the end of a line, the parser adds it instead of failing.
• No coordinatesThe model never decides positions or sizes; the layout engine does.

Decisiones que tomé

Decisions I made

Qué aprendí

What I learned

Que el formato importa tanto como el prompt: diseñar el lenguaje para el modelo mejoró los resultados más que cualquier ajuste de instrucciones. Que lo que se puede resolver con código no se le pide a un modelo: un algoritmo coloca las cajas al instante, gratis y siempre igual. Que tolerar errores pequeños sale más barato que pedir otro intento. Que la seguridad de una app con IA no está solo en el prompt: al revisar el proyecto para escribir esta página descubrí que el servidor aceptaba instrucciones del navegador, y lo cerré. Y que una aplicación "AI-first" no es la que más IA usa, sino la que la usa donde aporta y deja el resto a lo de siempre.

That the format matters as much as the prompt: designing the language for the model improved results more than any tweak to the instructions. That what code can solve, you don't ask a model to do: an algorithm places the boxes instantly, for free and the same way every time. That tolerating small mistakes is cheaper than asking for another attempt. That the security of an AI app isn't only in the prompt: while reviewing the project to write this page, I found the server accepted instructions from the browser, and I closed it. And that an "AI-first" application isn't the one that uses the most AI, but the one that uses it where it adds value and leaves the rest to ordinary code.

Pruébalo tú mismo.

Try it yourself.

Empieza por algo que conozcas bien: la arquitectura de tu producto, el proceso de alta de un cliente o un tema que estés estudiando. Mira el diagrama, cambia el estilo a mano alzada y pide un cambio. Luego abre el código: esas pocas líneas son todo lo que escribió la IA.

Start with something you know well: your product's architecture, a customer onboarding process or a topic you're studying. Look at the diagram, switch to the hand-drawn style and ask for a change. Then open the code: those few lines are everything the AI wrote.

10 peticiones al día, sin registro. El código es abierto: ver en GitHub ↗

10 requests a day, no sign-up. The code is open: view on GitHub ↗

La IA describe. El código ejecuta. Alguien tiene que decidir la frontera.

The AI describes. The code executes. Someone has to draw the line.

Mi regla es sencilla: si algo se puede resolver con código, de forma determinista y más barata, no se le pide a un modelo. El modelo entra donde hace falta criterio; el resto es código. Si estás metiendo IA en tu producto y quieres trazar esa frontera (qué hace el modelo y qué el código, qué modelo, cuánto cuesta, cómo se protege), escríbeme y lo vemos.

My rule is simple: if something can be solved with code, deterministically and more cheaply, you don't ask a model to do it. The model comes in where judgement is needed; the rest is code. If you're bringing AI into your product and want to draw that line (what the model does and what the code does, which model, what it costs, how it's protected), write to me and let's look at it.