easyspecs.ai
EasySpecs (Pier07, Barcelona) · Programación · Productividad
easyspecs.ai es una plataforma de revisión de especificaciones para equipos que usan agentes de programación con IA. Funciona como herramienta de escritura de especificaciones con IA: lee tu repositorio Git, genera documentación funcional de cómo se comporta realmente la aplicación y luego te ayuda a convertir las solicitudes de cambio en especificaciones con verificaciones de confianza adjuntas. Los responsables de producto tienen un lugar donde pulir su intención, los desarrolladores reciben especificaciones que pueden entregar a un agente, y ambos lados trabajan desde la misma imagen del código.
Acerca de easyspecs.ai
Qué es easyspecs.ai
easyspecs.ai es una plataforma en la nube construida sobre una idea: los agentes de IA escriben mejor código cuando la especificación de la que parten está anclada en el repositorio real. En lugar de escribir requisitos en un documento aparte y esperar que el modelo adivine bien, conectas un repositorio y dejas que la plataforma mapee lo que el sistema ya hace.
El producto viene de un equipo pequeño en Barcelona liderado por los cocreadores Xesca Alabart y Carlos Guirao. Ella viene de la gestión de producto y la ingeniería de requisitos, él de la arquitectura de software y los sistemas de IA. ¿Por qué importa esto? Esa división se nota en cómo la herramienta reparte su trabajo: por un lado la intención del producto, por el otro la evidencia del código.
Dos grupos la usan. Los responsables de producto la usan para anclar una solicitud de cambio en cómo se comporta la aplicación antes de escribir nada. Los desarrolladores la usan para dejar de cuidar agentes con peticiones vagas. Aquí está el detalle: la plataforma no escribe ni fusiona tu código, así que solo compensa si tu equipo ya trata las especificaciones como punto de partida para la generación con IA. Los equipos que siguen trabajando ticket a ticket encontrarán que añade un paso sin quitar ninguno.
Primeros pasos
- Crea una cuenta en el sitio de easyspecs.ai y empieza la Prueba Gratuita, que incluye 3 créditos para probar en cualquier repositorio conectado.
- Conecta un repositorio Git desde GitHub, GitLab, Azure DevOps o Bitbucket con un token de acceso personal de solo lectura en Ajustes. El token sirve para leer tu código con fines de documentación, no para subir commits.
- Genera la documentación funcional para que la plataforma tenga un mapa anclado del comportamiento de tu aplicación sobre el que trabajar.
- Crea una especificación para el cambio que tienes en mente, apoyándote en esa documentación, y añade los validadores o evaluaciones que van a su lado como verificación de confianza.
- Revisa y aprueba la especificación, y luego entrégala a tu agente o IDE mediante la integración MCP para que la generación empiece desde la especificación y no desde una suposición.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de easyspecs.ai.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Responsables de producto que necesitan anclar las solicitudes de cambio en cómo se comporta realmente la aplicación, no en una historia escrita que ingeniería debe reinterpretar.
- Desarrolladores que manejan agentes de programación con IA y quieren especificaciones y validadores desde los que partir, para que la generación empiece con una intención clara y no con conjeturas.
- Equipos pequeños de ingeniería que comparten un repositorio y quieren que producto e ingeniería miren la misma imagen del sistema.
Tareas
- Convertir un código existente en documentación funcional que cubra lo que la aplicación realmente hace, para que las especificaciones posteriores se apoyen en hechos.
- Escribir y refinar una especificación para un próximo cambio, incluida la intención que hay detrás y el código que toca.
- Adjuntar validadores y evaluaciones a una especificación para saber cómo se comprobará el cambio antes de generar el código.
- Revisar y aprobar especificaciones en equipo antes de entregarlas a un agente.
Casos de uso
- Un responsable de producto redacta una solicitud de cambio y quiere que se ancle en el código actual antes de que llegue al sprint.
- Un desarrollador conecta un repositorio en el plan Factory y gasta créditos mensuales generando documentos y especificaciones en varios proyectos.
- Un equipo en Workbench trae sus propias claves de proveedor de IA y ejecuta la inferencia a su propia cuenta mientras usa la plataforma para el trabajo de especificaciones.
- Una empresa quiere todo el ciclo dentro de su propia infraestructura, con la plataforma corriendo en sus servidores.
Funciones clave
Documentación y mapeo del código
easyspecs.ai lee un repositorio conectado y genera documentación funcional del sistema real. Según el proveedor, esta tarea puede alcanzar hasta un 98% de cobertura de LOC, lo que significa que las especificaciones posteriores parten de cómo se comporta la aplicación y no de una suposición. Ese es el punto. Esta es la base sobre la que se construye el resto de la plataforma.
Captura de la intención antes de las especificaciones
Cuando una solicitud de cambio es difusa, la plataforma te ayuda a elaborar y aclarar lo que de verdad quieres decir y lo ata al código actual. Producto e ingeniería acaban compartiendo una misma imagen antes de escribir ninguna especificación. Es un paso pequeño que ahorra mucho ida y vuelta después.
Especificaciones de confianza por diseño
Aquí se vuelve concreta la promesa del desarrollo guiado por especificaciones. Cada especificación se empareja con una especificación de confianza. La principal dice qué construir en vistas estructuradas y renderizadas en HTML que el equipo puede leer. La de confianza contiene los validadores, las evaluaciones y las comprobaciones que van a su lado. Ves cómo se verificará el cambio antes de que un agente escriba una sola línea.
Integraciones de repositorios
Puedes conectar repositorios de GitHub, GitLab, Azure DevOps y Bitbucket con un token de acceso personal de solo lectura. Como el token no puede subir commits, no entregas acceso de escritura a tu código solo por obtener documentación. Gran diferencia.
Trae tu propia IA
En el plan Workbench colocas tus propias claves de OpenAI, Anthropic, Google u OpenRouter, y la inferencia corre a tu cuenta. El proveedor dice que no añade recargo sobre las tarifas del proveedor. Factory y la Prueba Gratuita en cambio usan claves gestionadas por EasySpecs, con la inferencia cubierta por tus créditos.
Integración con IDE y MCP
Las especificaciones alimentan tu flujo de programación con IA mediante la integración con IDE y MCP, así la especificación viaja contigo hasta la herramienta donde se genera el código. Para equipos que ya usan MCP para conectar agentes, esto mantiene la especificación en el circuito. No un documento aparte que nadie abre.
Créditos y niveles de plan
Factory incluye 15 créditos al mes que puedes gastar en cualquier repositorio conectado, y puedes comprar 10 más por 150 € cuando se te acaben. Workbench no usa créditos. Esto da a los equipos grandes una forma predecible de presupuestar el trabajo de especificaciones entre proyectos.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Ancla las especificaciones en el comportamiento real del código, no en suposiciones sobre lo que hace la aplicación
- Empareja cada especificación con validadores, así la verificación se planifica antes de escribir el código
- El acceso de solo lectura al repositorio evita que entregues derechos de commit
- Workbench te deja usar tus propias claves de IA sin recargo del proveedor
- Una escalera de planes clara desde una prueba gratuita hasta una empresa autoalojada
Desventajas
- Los niveles de pago tienen precio por repositorio o en créditos, así que el costo sube para equipos con muchos repos
- Añade un paso de especificación que solo compensa si tu equipo ya trabaja primero con especificaciones y agentes de IA
- No había documentación pública de la API disponible, lo que limita por ahora la automatización personalizada
Preguntas frecuentes
Lee tu repositorio Git, genera documentación funcional de cómo se comporta la aplicación y te ayuda a convertir solicitudes de cambio en especificaciones con validadores adjuntos. El objetivo es dar a los agentes de programación con IA un punto de partida fiable en lugar de un prompt vago.
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Alternativas a easyspecs.ai
Forefront
Forefront · ProgramaciónForefront es una plataforma web para construir con IA de código abierto. Te deja ajustar los principales modelos de lenguaje de código abierto con tus propios datos, evaluar cómo rinden y ejecutarlos a través de una API o exportarlos para alojarlos tú mismo. Los desarrolladores que quieren la comodidad de una plataforma cerrada pero insisten en ser dueños de sus modelos y sus datos son el público objetivo.
Startkit
StartKit.AI · ProgramaciónStartkit es un boilerplate para crear productos de SaaS con IA y wrappers de IA. Piénsalo como un boilerplate para startups de IA con las partes aburridas ya conectadas: autenticación, pagos con Stripe y Lemon Squeezy, límites de uso, correo transaccional y un kit de inicio de API de IA que habla con OpenAI, Anthropic, Groq o Llama. Clonas el repositorio, pones tu precio y te dedicas a la parte del producto por la que la gente paga de verdad. Está hecho con Next.js sobre React y Tailwind, así que buena parte del código boilerplate ya te resulta familiar.
Testim
Tricentis · ProgramaciónTestim es una plataforma de automatización de pruebas impulsada por IA para crear y ejecutar pruebas de extremo a extremo en aplicaciones web, móviles y Salesforce. Se apoya en el aprendizaje automático para mantener las pruebas estables cuando cambia una interfaz, así que los equipos dedican menos tiempo a reparar selectores rotos. No está nada mal para una herramienta de pruebas automatizadas que puedes empezar a usar hoy mismo. Creas pruebas grabando acciones en un navegador y luego añades JavaScript cuando necesitas más control. Es una opción sólida para equipos de QA con mucho trabajo.