SpecKit: Guía Completa para Desarrollo Guiado por Especificaciones e Integración con Flujos de IA

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  • Última modificación de la entrada:9 septiembre, 2025

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SpecKit: guía completa para desarrollo guiado por especificaciones e integración con flujos de IA

Tiempo estimado de lectura: 10–15 minutos

Key takeaways

  • SpecKit convierte las especificaciones en la fuente de verdad del desarrollo.
  • Integra herramientas de IA (GitHub Copilot, Gemini CLI) y pipelines (Cloud Code) para generación y validación automática.
  • Uso de specify CLI para validar, diff y sincronizar especificaciones en CI/CD.
  • Buenas prácticas: specs modulares, semver, ownership y hooks automáticos.

Tabla de contenidos

Introducción

SpecKit es un kit de herramientas pensado para el desarrollo guiado por especificaciones. Con SpecKit puedes mantener las especificaciones como fuente de verdad —es decir, especificaciones vivas en desarrollo de software— y usar esa verdad para generar código, pruebas y pipelines automáticamente.

En esta primera mitad aprenderás qué es SpecKit, por qué importa, los conceptos clave, la estructura de proyecto recomendada y cómo empieza un flujo práctico de integración con herramientas de IA como GitHub Copilot, Gemini CLI y Cloud Code. Al final quedarás listo para iniciar un proyecto y validar la primera especificación.

Sigue leyendo: después de la definición veremos ejemplos concretos y los primeros comandos para arrancar.

¿Qué es SpecKit y por qué importa?

SpecKit es un framework/kit para gestionar especificaciones como la única fuente de verdad del proyecto. En lugar de documentos aislados que se quedan obsoletos, SpecKit hace que las especificaciones sean vivas: evolucionan junto al código y alimentan generación, tests y validaciones automáticas.

Diferencia clave entre enfoques:

  • Especificaciones tradicionales: documentos separados, revisiones manuales, derivación humana al código.
  • Especificaciones vivas: archivos versionados que disparan generación, pruebas y checks en CI/CD.

Beneficios prácticos:

  • Trazabilidad directa entre requisito y código.
  • Menos malentendidos entre negocio y devs.
  • Automatización del desarrollo con IA: generación de scaffolding, tests y PRs asistidos.
  • Menor deuda técnica por documentación desactualizada.

Piensa en SpecKit como el “contrato” que firma todo el equipo: quien modifica la especificación provoca cambios automáticos en el código y en las pruebas, evitando sorpresas más adelante.

Conceptos clave y terminología

Breve glosario para entender el flujo:

  • Especificación viva
    Archivo (YAML/JSON/Markdown) que describe endpoints, modelos y reglas de negocio y que se mantiene sincronizado con el código. Ejemplo: specs/api.yaml que define rutas y contratos.
  • Desarrollo guiado por especificaciones
    Ciclo donde las especificaciones inician y guían el trabajo: escribir spec → validar → generar → implementar → testear.
  • specify CLI vs SpecKit
    specify CLI es una herramienta para validar y sincronizar especificaciones; SpecKit la integra o complementa para gestionar el lifecycle completo (almacenamiento, generación y hooks).
  • Herramienta de IA para desarrolladores
    Aplicaciones como GitHub Copilot, Gemini CLI o asistentes que usan prompts/context para generar o revisar código. Estas herramientas consumen las especificaciones como contexto para producir resultados alineados.

Contexto adicional: el enfoque se parece al BDD (Desarrollo guiado por comportamiento), donde el comportamiento especificado guía la implementación.

Arquitectura y estructura de proyectos con SpecKit

Una convención clara hace que SpecKit sea eficaz. Un ejemplo de estructura de proyecto:

  • /my-project
  • – /specs/ # especificaciones vivas (contratos, endpoints, data models)
  • – /src/ # código fuente (manual y generado)
  • – /tests/ # pruebas generadas y manuales
  • – /.speckit/ # configuración y metadatos del toolkit
  • – /ci/ # pipelines y automatización continua

Dónde viven las especificaciones:

  • Coloca las especificaciones en /specs. Cada archivo describe un contrato o dominio (por ejemplo, api/usuarios.yaml).
  • Guarda reglas de generación y templates en /.speckit.
  • Los artefactos generados van a /src/generated o dentro de /src con marca clara para evitar ediciones accidentales.

Convenciones recomendadas:

  • Nombres claros: specs/{servicio}/{recurso}.yaml
  • Versionado por semver en especificaciones cuando cambian contratos públicos.
  • Hooks de CI que ejecutan specify CLI para validar antes de merge.

Metáfora: imagina las especificaciones como el plano de un edificio; SpecKit es la grúa y la impresora 3D que fabrican las piezas según ese plano, y los tests son el control de calidad que verifica dimensiones.

Integraciones con herramientas de IA y ecosistemas Dev

Flujo general de integración:

  1. Redactas o actualizas una especificación en SpecKit.
  2. Ejecutas specify CLI para validar la spec.
  3. Usas herramientas de IA (GitHub Copilot, Gemini CLI) para generar controladores, stubs y tests desde la spec.
  4. Ejecutas pipelines en Cloud Code para pruebas y despliegue.
  5. Repite: actualiza spec → regenera → revisar PRs.

GitHub Copilot

Cómo mejorar las sugerencias con SpecKit:

  • Añade archivos de spec como contexto en el repositorio; Copilot usará ese contexto para sus sugerencias.
  • Usa prompts explícitos en comentarios:
    // Copilot: genera controlador que cumpla con specs/api/usuarios.yaml
  • Crea plantillas de prompt reproducibles en .speckit/prompts.md para estandarizar resultados.

Beneficio: Copilot sugiere código alineado al contrato, reduciendo rewrites.

Gemini CLI

Uso sugerido:

  • Ejecuta Gemini con prompts automáticos que referencien el archivo spec para generar stubs o documentación.
  • Ejemplo conceptual: gemini gen --spec specs/api/usuarios.yaml --target=go/controllers

Cloud Code

Integración CI/CD:

  • Configura jobs que disparen pruebas y despliegues cuando cambie /specs.
  • Ejemplo de trigger conceptual: cloudcode run --specs ...

specify CLI

Rol principal:

  • validate, diff y sync de especificaciones.
  • Hooks pre-merge para evitar que se introduzcan cambios que rompan contratos.
  • Ejecútalo en el pipeline: specify validate specs/api.yaml

Precaución: siempre revisa las sugerencias IA; la automatización acelera pero no sustituye la revisión humana.

Tutorial paso a paso: usar SpecKit en un proyecto

Pre-requisitos:

  • Git
  • Stack: Node/Python/Go (según tu proyecto)
  • Acceso a GitHub Copilot / Gemini CLI
  • Cloud Code (para pipelines)
  • specify CLI instalado

Ejemplo de inicio rápido (comandos de ejemplo marcados como placeholders):

1) Inicializar el proyecto

speckit init

Resultado: crea /.speckit y /specs de ejemplo.

2) Crear una especificación viva

endpoint: /api/usuarios
método: POST
esquema:
  id: integer
  nombre: string
reglas:
  - nombre: obligatorio

Consejo: escribe la regla más simple que pruebe el flujo end-to-end.

3) Validar la especificación

specify validate specs/api/usuarios.yaml

Resultado: errores/sugerencias para garantizar consistencia.

4) Generar código base con IA

Prompt ejemplo para Copilot/Gemini:

“Genera un controlador POST /api/usuarios que cumpla con specs/api/usuarios.yaml y añade tests unitarios.”

(Continúa en la siguiente sección donde ejecutaremos la generación, lanzaremos los tests con Cloud Code y veremos cómo integrar PRs asistidos por Copilot y workflows de revisión.)

Ejecutar generación, tests y PRs asistidos

6b. Ejecutar la generación y verificar artefactos

Una vez validada la especificación, lanza la generación desde SpecKit + Gemini/Copilot:

gemini gen --spec specs/api/usuarios.yaml --out src/generated

Resultado esperado:

  • Controladores o stubs en src/generated/
  • Tests unitarios en /tests/generated/
  • Documentación básica en /.speckit/docs/

Revisa inmediatamente los artefactos generados. Busca consistencia con los tipos y reglas del spec y comentarios TODO que indiquen trabajo manual pendiente.

6c. Ejecutar tests y pipelines con Cloud Code

cloudcode run --pipeline test --spec specs/api/usuarios.yaml

Qué verificar:

  • Que los tests unitarios generados pasen.
  • Cobertura mínima sobre los contratos especificados.
  • Integración básica en entornos de staging si existe.

Cloud Code cierra el ciclo de validación: despliega en un entorno controlado y ejecuta pruebas e2e que comparan respuestas reales contra la especificación viva.

6d. Crear PRs asistidos por GitHub Copilot y revisar cambios

Genera una rama con los artefactos y abre un PR. Usa Copilot para sugerir descripciones de PR alineadas a la spec y generar resúmenes de cambios.

Ejemplo de prompt en el body del PR:

“Resume los cambios introducidos por la generación desde specs/api/usuarios.yaml y lista los riesgos a validar en QA.”

Revisión humana obligatoria: comprueba que la implementación no modifique contratos sin versión y que los tests manuales estén completos.

Ejemplo real / caso de uso: API de usuarios (mini caso)

Escenario: equipo backend de 6 personas necesita exponer una API de usuarios con contratos estrictos.

Flujo completo aplicado:

  1. Product define spec mínima en specs/api/usuarios.yaml.
  2. Devs validan con specify CLI y ejecutan speckit init si es la primera vez.
  3. Gemini genera controladores y tests; Copilot ayuda a completar la lógica.
  4. Cloud Code ejecuta pipeline de pruebas y despliega a staging.
  5. PR es revisado; specify CLI en CI valida que la spec siga siendo la fuente de la verdad.
  6. Merge y despliegue a producción con tags de versión para la spec.

Métricas sugeridas:

  • Tiempo medio desde spec a PR listo: objetivo reducir 30–50%.
  • Número de regresiones relacionadas con contratos: objetivo 0 en sprint.
  • Cobertura del contrato: objetivo > 90%.

Mejores prácticas y patrones recomendados

  • Especificaciones pequeñas y modulares: facilita pruebas y cambios.
  • Semver en specs públicas: versiona breaking changes.
  • Ownership claro: un responsable por dominio/archivo de spec.
  • Hooks automáticos: ejecutar specify validate en pre-commit y CI.
  • Prompts reproducibles: guarda plantillas en .speckit/prompts.md para Copilot/Gemini.
  • Revisión humana como regla: la IA acelera, no sustituye.
  • Separación de código generado vs. manual: marcar archivos generados para evitar ediciones accidentales.

Posibles desafíos y cómo resolverlos

  • Desalineación spec ↔ código
    Solución: hooks en CI que ejecuten specify diff y prevengan merges hasta que la spec y el código estén sincronizados.
  • Conflictos en specs en equipos múltiples
    Solución: definición de ownership, políticas de revisión y feature flags para cambios continuos.
  • Dependencia de herramientas IA
    Solución: controla acceso a modelos, gestiona secretos y audita sugerencias críticas.
  • Escalabilidad de pipelines
    Solución: optimiza triggers por paths (/specs/**) y ejecuta jobs incrementales solo para specs modificadas.

Mantén una cultura de observabilidad: métricas de pipelines, tasa de fallos y tiempo hasta rollback ayudan a ajustar automatizaciones.

Checklist para adoptar SpecKit en tu equipo (acción rápida)

  • [ ] Definir roles: owner de specs, reviewers y responsables de CI.
  • [ ] Añadir /specs al repositorio y crear la convención de nombres.
  • [ ] Instalar Speckit, specify CLI, Gemini CLI y configurar GitHub Copilot.
  • [ ] Crear templates de prompts en .speckit/prompts.md.
  • [ ] Añadir hooks: specify validate en pre-commit y CI.
  • [ ] Implementar pipeline Cloud Code para tests y staging.
  • [ ] Crear un primer spec y generar artefactos en rama de feature.
  • [ ] Medir: tiempo a PR, fallos de contrato, cobertura de tests.

Recursos y enlaces útiles

Sugiere crear un repositorio ejemplo con la estructura propuesta para onboarding.

Preguntas frecuentes (FAQ)

P: ¿SpecKit reemplaza a los tests unitarios?

R: No. SpecKit facilita la generación de tests y scaffolding, pero los tests unitarios y revisiones manuales siguen siendo necesarios para lógica de negocio compleja.

P: ¿Cómo versiono una especificación sin romper clientes?

R: Usa semver para las specs públicas. Crea versiones v1, v2 y mantén compatibilidad hacia atrás cuando sea posible. Añade deprecations y migration guides en el repo.

P: ¿Qué herramientas IA funcionan con SpecKit?

R: GitHub Copilot, Gemini CLI y otras herramientas de generación que acepten archivos de contexto; además specify CLI para validación automatizada. Integra Cloud Code para cerrar el pipeline.

P: ¿SpecKit sirve para microservicios?

R: Sí. Puedes tener una carpeta /specs por microservicio, cada una con su versionado y owner. Esto facilita contratos por servicio y despliegues independientes.

P: ¿Cómo evito que el código generado se modifique accidentalmente?

R: Marca archivos generados con encabezados, añade reglas en linters y establece política de no editar /src/generated; si necesitas cambios, modifica la spec y regenera.

P: ¿Qué control de seguridad debo aplicar al usar IA?

R: Controla el envío de datos sensibles a servicios externos, gestiona tokens con secrets manager y audita prompts que contengan información de negocio sensible.

Conclusión y llamada a la acción

SpecKit transforma las especificaciones en el núcleo del desarrollo, facilitando un desarrollo guiado por especificaciones con trazabilidad, generación automática y pipelines reproducibles. Combinar SpecKit con herramientas como GitHub Copilot, Gemini CLI, specify CLI y Cloud Code permite una automatización poderosa que acelera entregas sin sacrificar calidad.

Próximos pasos recomendados:

  • Clona un repositorio de ejemplo, crea tu primer spec en /specs y ejecuta specify validate.
  • Prueba la generación con Gemini y configura un pipeline Cloud Code para staging.
  • Mide el impacto: tiempo hasta PR y número de fallos relacionados con contratos.

Palabra clave final: SpecKit — la pieza central para un desarrollo guiado por especificaciones eficiente y escalable.