50 términos que cualquier vibecoder necesita saber.
Cada término viene con:
- Definición de una línea — sin paja.
- Dónde lo verás — el contexto real en el que lo vas a encontrar.
Al final hay una sección de errores costosos por confundir términos. Esa parte léela aunque ya sepas el resto.
🤖 IA — Fundamentos
1. LLM — Large Language Model Modelo grande de lenguaje. El motor que está detrás de GPT, Claude, Gemini.Dónde lo verás: en cualquier API de IA, te van a preguntar qué modelo (gpt-4, claude-opus-4, etc).
2. API — Application Programming Interface La puerta para que tu código le hable a otro servicio. Dónde lo verás:en cada vez que conectas algo con algo. Stripe API, OpenAI API, etc.
3. API Key La contraseña que te identifica frente a una API. Si la filtras, paga tu tarjeta. Dónde lo verás: siempre en tu archivo .env, nunca en el código.
4. Token La unidad de consumo del LLM. Tres tokens ≈ una palabra promedio. Dónde lo verás: en la factura. No pagas por palabra — pagas por token.
5. Context Window Lo que el LLM puede recordar en una sola conversación. Cuando se llena, olvida. Dónde lo verás: cuando una conversación larga "pierde" lo que dijiste al inicio.
6. Prompt La instrucción que le escribes al modelo. Dónde lo verás: todo el día. Mal prompt, mal output.
7. System Prompt La instrucción permanente que pesa más que tu prompt normal. Define la personalidad y reglas del modelo. Dónde lo verás: en la configuración de un Custom GPT, un Project de Claude, o un agente.
🧠 IA — Conceptos clave
8. RAG — Retrieval Augmented Generation Cuando la IA busca en tus datos antes de responder. Le da contexto que no sabía. Dónde lo verás: cualquier chatbot que "sabe" sobre tu empresa o tus documentos.
9. MCP — Model Context Protocol El USB de las IAs. Conecta tu Claude con Notion, Gmail, GitHub, lo que sea.Dónde lo verás: en Claude Desktop, Cursor, y cada vez más herramientas en 2026.
10. Embedding Convertir texto en una lista de números para que la IA pueda compararlo. Dónde lo verás: siempre que veas búsqueda semántica o "encontrar lo más parecido".
11. Vector DB Base de datos diseñada para guardar esos números (embeddings). Dónde lo verás: Pinecone, Supabase con pgvector, Weaviate, Chroma.
12. Agent Una IA que no solo responde — ejecuta acciones. Hace research, manda emails, escribe código. Dónde lo verás: Claude Code, Cursor agent mode, ChatGPT con tools.
13. Tool Use Cuando el agente puede llamar funciones para hacer cosas. Es el "cómo" del agente. Dónde lo verás: en cualquier API moderna de LLM al definir qué funciones puede invocar.
14. Function Calling Lo mismo que Tool Use, dicho con palabras de OpenAI. Cuando el LLM llama una función que tú definiste. Dónde lo verás: en la documentación de OpenAI y Anthropic.
15. Hallucination Cuando la IA se vuelve loca y se inventa cosas con tono de seguridad total. Dónde lo verás: cuando te cita un libro que no existe o una función que no está en la librería.
⚙️ IA — Avanzado
16. Fine-tuning Entrenar un modelo con tus datos para que aprenda tu estilo o tu dominio. Dónde lo verás: en OpenAI cuando creas un modelo custom, o en Hugging Face.
17. Inference Cada vez que el modelo responde, eso es inferencia. La parte que cuesta dinero. Dónde lo verás: en pricing pages — "inference cost", "tokens per inference".
18. Temperature Qué tan creativa o aleatoria es la respuesta. 0 = determinista, 1+ = creativo. Dónde lo verás: en cualquier API de LLM. Para código usa 0, para creatividad sube a 0.7-1.
19. Streaming Cuando ves la respuesta aparecer letra por letra en vez de toda de golpe. Dónde lo verás: en ChatGPT, Claude, casi todo chat de IA moderno.
20. Multimodal Modelo que entiende más que texto — imágenes, audio, video. Dónde lo verás: Claude, GPT-4o, Gemini. "Ver" una foto o "escuchar" un audio.
21. Reasoning Model Modelo que "piensa" antes de responder. Tarda más pero acierta más en lógica. Dónde lo verás:o1, o3, Claude con thinking mode. Cobran más caro por output.
💻 Dev — Fundamentos
22. JSON — JavaScript Object Notation El formato que vas a ver todos los días trabajando con IA y APIs. Dónde lo verás: en cada respuesta de API, en cada package.json, en configuraciones.
23. SDK — Software Development Kit Código pre-hecho que te permite conectar rápido a un servicio sin hacerlo desde cero. Dónde lo verás: "Install the Stripe SDK", "Anthropic Python SDK".
24. IDE — Integrated Development Environment Donde escribes el código. Visual Studio Code, Cursor, Antigravity. Dónde lo verás: es tu lugar de trabajo todo el día.
25. CLI — Command Line Interface La línea de comandos. Donde escribes en vez de hacer click. Dónde lo verás:terminal de tu Mac/Windows, cuando instalas algo con npm install.
26. localhost Tu propia máquina actuando como servidor. Vive en localhost:3000 o 127.0.0.1. Dónde lo verás: cada vez que corres tu app antes de hacer deploy.
🔀 Git
27. Repo — Repositorio La carpeta donde vive tu código con todo su historial. Dónde lo verás: en GitHub, GitLab, Bitbucket.
28. Commit Guardar un cambio en el repositorio con un mensaje que lo describe. Dónde lo verás: git commit -m "fix login bug".
29. Branch Una rama paralela del código. Te permite trabajar sin romper la versión principal. Dónde lo verás: siempre que trabajas en una feature nueva sin tocar main.
30. Push Subir tus commits del repo local al repo remoto (GitHub). Dónde lo verás: git push origin main.
31. Pull Bajar los cambios del repo remoto a tu repo local. Dónde lo verás: git pull antes de empezar a trabajar.
32. Merge Unir dos ramas. Tu branch se fusiona con la principal. Dónde lo verás: cuando terminas una feature y la quieres incorporar a main.
33. PR — Pull Request Petición formal para que tu rama se una a la principal. Sirve para que otro la revise. Dónde lo verás: en GitHub, es el corazón del trabajo en equipo.
🚀 Deploy
34. Deploy Subir el código a producción para que el mundo lo use. Dónde lo verás: en Vercel, Netlify, Railway, Fly.io.
35. Webhook Una URL que recibe eventos de manera automática cuando algo pasa en otro sistema. Dónde lo verás:cuando Stripe te avisa de un pago, o GitHub te avisa de un push.
36. CI/CD — Continuous Integration / Continuous Deployment Automatización que prueba y despliega tu código cada vez que haces push. Dónde lo verás: GitHub Actions, Vercel auto-deploys.
37. Build Compilar tu código en algo listo para producción (más rápido, optimizado). Dónde lo verás: npm run build. Si falla, no hay deploy.
38. Hot Reload Tus cambios aparecen en el navegador sin tener que recargar manualmente. Dónde lo verás: cuando estás en localhost y cambias algo — se actualiza solo.
📦 Stack moderno
39. Frontend Lo que el usuario ve y toca. HTML, CSS, JavaScript. Dónde lo verás: React, Next.js, Astro, Svelte, Vue.
40. Backend La lógica que vive en el servidor. Bases de datos, APIs, autenticación. Dónde lo verás: Node.js, Python, Supabase, tu propio servidor.
41. Framework Estructura pre-hecha que te ahorra escribir lo básico desde cero. Dónde lo verás: React, Next.js (frontend), Express, Django, Rails (backend).
42. npm — Node Package Manager El gestor de paquetes de JavaScript. Donde descargas todo. Dónde lo verás: npm install, package.json, cada proyecto JS.
43. Dependency Código de terceros que tu proyecto necesita para funcionar. Dónde lo verás: en package.json bajo "dependencies".
🔐 Configuración
44. .env Donde guardas localmente tus credenciales. Nunca en el repositorio, nunca en el host público. Dónde lo verás:en la raíz de cada proyecto. Y en .gitignore, siempre.
45. Environment Variables Variables de configuración que cambian según el entorno (dev, staging, prod). Dónde lo verás: en Vercel/Netlify/Railway settings, en tu .env.
🗄️ Backend y Web
46. Database Donde guardas datos persistentes. SQL o NoSQL. Dónde lo verás: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Supabase.
47. Schema La estructura de tu base de datos. Qué tablas, qué columnas, qué tipos. Dónde lo verás: en migrations, en Supabase, en cualquier ORM.
48. Cache Memoria temporal donde guardas respuestas para no calcularlas otra vez. Dónde lo verás: Redis, browser cache, CDN cache.
49. Rate Limit Cuántas requests puedes hacer por unidad de tiempo antes de que te bloqueen. Dónde lo verás: en cada API. OpenAI te limita por minuto, GitHub por hora.
50. CORS — Cross-Origin Resource Sharing La razón por la que tu API "no funciona" desde otro dominio. Configuración de seguridad del navegador. Dónde lo verás: en el error rojo de la consola: "CORS policy: No 'Access-Control-Allow-Origin'...". Vas a perder al menos una tarde con esto en tu vida.
⚠️ Errores costosos por confundir términos
1. Confundir Token con Palabra al calcular costos. "El plan dice 1M tokens, son 1M de palabras" — no. Son aprox. 750,000 palabras. Si presupuestas mal puedes gastar 30% más de lo planeado.
2. Subir el .env al repositorio. Hay bots que escanean GitHub buscando claves expuestas. Si subes una API key de OpenAI al repo público, en menos de 24 horas alguien la usa y te llega una factura de $4,000. No es teoría.
3. Pensar que Context Window = Memoria permanente. El LLM no "recuerda" entre sesiones. Cada conversación nueva empieza desde cero, a menos que uses RAG o un sistema de memoria explícito.
4. Hacer push sin pull primero. Si trabajas con alguien y haces push sin haber traído sus cambios, vas a generar conflictos que dan miedo. Siempre pull antes de push.
5. Confundir Agent con Chatbot. Un chatbot responde. Un agent ejecuta acciones. Si vendes un "agente" que solo responde, te van a pedir el dinero de vuelta.
6. Fine-tunear cuando bastaba con un buen prompt. Fine-tuning es caro y largo. El 80% de los casos se resuelve con prompting mejor o RAG. Antes de fine-tunear, exprime el prompt al máximo.
7. Deployar sin probar el build localmente. npm run build puede fallar en producción aunque npm run dev funcione perfecto. Siempre prueba el build antes de pushear.
8. Hardcodear credenciales en el código. "Solo por ahora mientras pruebo" → 3 meses después esa rama llega a producción. Usa .env desde el día 1.
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