Guía de IA y arquitectura
Cómo crear apps con IA y Expo sobre una base de producción
Los agentes de programación pueden convertir una idea en pantallas funcionales muy rápido. El reto es conseguir que cada prompt extienda la misma arquitectura y el mismo modelo de seguridad, en lugar de acumular atajos incompatibles.
La IA multiplica las decisiones que encuentra en el repositorio
Un agente aporta más valor cuando puede descubrir cómo añadir rutas, consultar datos, validar respuestas, registrar errores y probar comportamiento dentro de un sistema existente. Sin esos patrones, cada prompt puede crear una solución localmente válida que contradiga la anterior.
Define límites por funcionalidad, nombres estables y un único propietario para cada tipo de estado. Esto reduce el número de decisiones válidas para Cursor, Claude Code, Codex y herramientas similares, y facilita revisar sus cambios.
Trata los datos externos como no fiables
TypeScript describe valores cuando ya están dentro del programa; no valida en ejecución una respuesta de red, un parámetro de deep link ni un valor persistido. Analiza las entradas externas en su límite antes de utilizarlas en la lógica de producto.
La misma regla se aplica al código generado. Pide al agente reutilizar schemas y adaptadores tipados en lugar de añadir aserciones que únicamente silencian al compilador.
- Validar respuestas de API y callbacks externos
- Validar rutas, deep links y payloads de notificaciones
- Mantener secretos fuera de variables visibles para el cliente
- Usar SecureStore para tokens sensibles
Convierte autorización y seguridad en arquitectura
Ocultar un botón no es control de acceso. Aplica permisos en el backend o mediante políticas de base de datos, mantén credenciales privilegiadas fuera del bundle móvil y excluye datos personales de logs, analítica e informes de errores.
Documenta estas reglas junto al código. Un límite de autorización reutilizable es más fiable que recordar la seguridad en cada prompt.
Termina cada prompt con pruebas y revisión
Un cambio generado está terminado cuando se han comprobado su comportamiento, sus estados de fallo y su impacto en las plataformas, no cuando el agente deja de escribir. Ejecuta tipos, lint y pruebas específicas; después revisa el diff antes de ampliar el alcance.
Expo Boilerplate agrupa estas decisiones de producción, integraciones y documentación en una base React Native pensada para desarrollo asistido por IA. El objetivo no es generar más código, sino mantener coherencia mientras crece la app.
- Pedir una funcionalidad acotada cada vez
- Revisar el cambio antes del siguiente prompt
- Probar auth, compras y flujos críticos de extremo a extremo
- Actualizar la documentación al introducir una nueva convención
Documentación técnica relacionada
Continúa con los detalles de implementación en la documentación de Expo Boilerplate:
Dónde encaja Expo Boilerplate
Expo Boilerplate está pensado para desarrolladores que necesitan una base React Native preparada para producción sin dedicar las primeras semanas a infraestructura repetida. Incluye un punto de partida práctico para funcionalidades, monetización, analítica, notificaciones y publicación.
Preguntas frecuentes
¿Puedo crear una app Expo de producción con un agente de IA?
Sí. Los agentes funcionan mejor cuando el proyecto Expo ya tiene arquitectura clara, límites tipados, reglas de seguridad, convenciones de testing e integraciones documentadas.
¿Por qué usar un Expo Boilerplate si la IA puede crear el proyecto?
Crear archivos es rápido. Elegir y conectar patrones mantenibles para auth, pagos, notificaciones, validación, analítica, errores y publicación es el trabajo más grande. Un boilerplate de producción resuelve esas decisiones antes de generar.
¿Expo Boilerplate funciona con Cursor, Claude Code y Codex?
Sí. Expo Boilerplate utiliza una estructura documentada en TypeScript y Expo para dar contexto consistente a Cursor, Claude Code, Codex y herramientas similares.