Cloudflare ha publicado VibeSDK, un proyecto abierto que permite a cualquiera montar su propia plataforma de desarrollo con IA al estilo de Replit o Cursor, pero ejecutada en su propia cuenta y desplegable con un clic sobre la infraestructura global de la compañía. La propuesta: que un usuario describa en lenguaje natural lo que quiere y que un agente de IA genere el código, ejecute una vista previa en un entorno aislado y despliegue la aplicación automáticamente en la red de Cloudflare.

El proyecto puede probarse en build.cloudflare.dev y el código fuente está en GitHub (cloudflare/vibesdk). Incluye ejemplos, guía de puesta en marcha y una arquitectura pensada para multiusuario, aislamiento, observabilidad y control de costes desde el primer día.

Qué es VibeSDK (y qué problema resuelve)

VibeSDK es un generador full-stack de aplicaciones web con IA. En lugar de limitarse a “sugerir código”, la plataforma orquesta el ciclo completo:

1. Aislar al usuario en un sandbox independiente (contenedor) para que nada “rompa” el sistema.
2. Generar la base de código completa a partir de la descripción (“construye un gestor de tareas con drag & drop y modo oscuro”).
3. Instalar dependencias y levantar un dev-server dentro del sandbox.
4. Crear al instante una URL pública de vista previa.
5. Leer la consola, autocorregir errores y iterar hasta que la app funcione.

El resultado es una experiencia similar a trabajar con un “senior” incansable: genera, prueba, lee logs, corrige y vuelve a intentar. Todo ello con un chat que permite dar feedback (“usa Tailwind”, “cambia a React Router”, “añade autenticación con GitHub”) y ver el impacto en segundos.

Pila tecnológica: Workers, contenedores aislados y agentes con estado

El proyecto está construido sobre el ecosistema de Cloudflare:

• Front-end: React + Vite con TypeScript y Tailwind como patrón por defecto.
• Back-end: Workers y Durable Objects para los agentes de IA (gestión de estado, flujos por fases, streaming de progreso).
• Base de datos: D1 (SQLite en el edge) con Drizzle ORM.
• Ejecución: Cloudflare Containers para previsualizaciones aisladas por usuario/app.
• Almacenamiento: R2 para plantillas y artefactos, KV para sesiones y metadatos de baja latencia.
• Despliegue: Workers for Platforms con dispatch namespaces, que permite alojar miles o millones de aplicaciones como instancias aisladas con URLs del tipo https://mi-app.tudominio.com.
• IA: AI Gateway como pasarela multi-proveedor (OpenAI, Anthropic, Google), con caché de respuestas, métricas de latencia, seguimiento de tokens y control de costes.

Ese “gateway” es clave: si varios usuarios piden “una app de tareas básica”, el sistema puede servir una respuesta cacheada sin volver a gastar inferencias. Y aun así, permite conectar varios modelos y comparar comportamientos con un solo punto de integración.

Experiencia de uso: de la idea al enlace público en minutos

El flujo típico es directo:

• El usuario describe lo que quiere: “Crea un todo con drag & drop y modo oscuro”, “un generador de paletas desde imágenes”, “un pomodoro con gestión de tareas”, “un acortador de URLs con analítica”.
• La IA analiza la petición, planifica la arquitectura (blueprint), propone estructura de archivos y arranca una generación por fases: Foundation (configuración, package.json), Core (componentes y lógica), Styling (UI/UX), Integration (APIs), Optimization (rendimiento y correcciones).
• Se lanza la vista previa en un contenedor aislado, con una URL pública instantánea para probar.
• Si hay errores, el agente lee la consola, ajusta dependencias y corrige de forma automática.
• Cuando la app cumple, se despliega como Worker para Platforms —una instancia por aplicación— o se exporta el código a GitHub o a la cuenta de Cloudflare del usuario.

La exportación sin fricción es uno de los puntos fuertes: sin vendor lock-in. La persona puede seguir desarrollando fuera de la plataforma con su propio flujo CI/CD.

Escalado por diseño: millones de apps en el edge

Cada aplicación generada se ejecuta como una instancia aislada con su propia URL. Gracias a Workers for Platforms y a la red global de Cloudflare, la plataforma puede dimensionarse horizontalmente sin introducir capas complejas de orquestación. La promesa es servir miles o millones de apps simultáneas, todas cerca de los usuarios finales.

Para las vistas previas, VibeSDK usa contenedores con tiers configurables:

• dev (256 MiB, 1/16 vCPU): desarrollo/pruebas.
• basic (1 GiB, 1/4 vCPU): apps ligeras.
• standard (4 GiB, 1/2 vCPU): valor por defecto para la mayoría.
• enhanced (4 GiB, 4 vCPU, 10 GB de disco): rendimiento máximo (planes Enterprise).

La variable SANDBOX_INSTANCE_TYPE permite ajustar rendimiento, tiempos de build y capacidad concurrente según necesidades y presupuesto.

Requisitos, despliegue y devops mínimo

Para usar el botón “Deploy to Cloudflare”, hace falta:

• Cuenta de Cloudflare con Workers (plan de pago), suscripción a Workers for Platforms y Advanced Certificate Manager si se mapeará un wildcard de primer nivel (p. ej., *.apps.tudominio.com) para las vistas previas.
• Clave de Google Gemini (GOOGLE_AI_STUDIO_API_KEY).
• Secretos como JWT_SECRET, WEBHOOK_SECRET, SECRETS_ENCRYPTION_KEY y un CUSTOM_DOMAIN configurado en Cloudflare.
• Un CNAME wildcard (*.subdominio) apuntando al dominio base para que las previsualizaciones resuelvan correctamente.

El flujo de despliegue aprovisiona el Worker y crea un repositorio en tu cuenta (para trabajar localmente y versionar). Los push a main publican automáticamente; el script bun run deploy lee secretos de .prod.vars. La autenticación OAuth (Google/GitHub) es opcional y se configura tras el primer despliegue si se necesitan inicios de sesión.

Seguridad por defecto: aislamiento, cifrado y control de abuso

La implementación incluye cifrado para claves y secretos, ejecución aislada en contenedores por usuario/app, validación y saneamiento de entradas, rate limiting para evitar abuso, filtros de contenido con IA y auditoría de toda la actividad de generación. En caso de incidencias, la guía de troubleshooting cubre permisos, provisión de D1, autenticación del AI Gateway, variables ausentes y problemas de tier de contenedor.

Por qué importa: de “la IA escribe código” a “la IA construye y opera” en producción

Hasta ahora, muchas demos de “IA que programa” chocaban con el mismo muro: integrar, ejecutar, depurar, desplegar y escalar. VibeSDK intenta resolver ese último tramo con:

• Aislamiento por usuario para evitar efectos colaterales.
• Vistas previas y enlaces públicos al instante para validar con stakeholders.
• Despliegue automático en la red edge con multi-tenant real.
• Pasarela de IA con caché y telemetría para domar costes.
• Exportación limpia para continuar fuera del entorno.

El impacto potencial va más allá de hobby projects: equipos internos pueden construir herramientas de autoservicio (marketing, ventas, soporte); plataformas SaaS pueden ofrecer integraciones a medida guiadas por texto; universidades pueden enseñar pensamiento computacional con un canal más directo entre intención y software; agencias pueden prototipar en cuestión de minutos para presentaciones a cliente.

Casos de uso que ya se están probando

• Equipos internos: crear landing pages, paneles de ventas o automatizaciones de operaciones sin esperar al backlog de ingeniería.
• SaaS: permitir que clientes extiendan el producto sin aprender la API; describen el flujo y la plataforma genera la integración.
• Educación: estudiantes que aprenden construyendo (“explica qué quieres y observa el código y la ejecución”).
• Agencias: demos y pruebas de concepto en horas, no en semanas.

Limitaciones y realidad operativa

VibeSDK es código abierto (licencia MIT en el repositorio) y gratuito, pero no es magia. Requiere:

• Modelos de IA bien configurados (y presupuesto si se usan proveedores comerciales).
• Políticas de seguridad y privacidad acordes al sector (especialmente si se van a subir datos reales).
• Curación de plantillas y componentes si una empresa quiere imponer estilos, librerías y patrones internos.
• Supervisión: aunque hay autocorrección, los errores lógicos y las decisiones de arquitectura siguen necesitando criterio humano.

Aun así, reduce el esfuerzo de montaje de una plataforma de vibe-coding a un botón y unas variables de entorno.

Ejemplos de prompts (tal y como sugiere la demo)

• “Crea una todo list con drag & drop y modo oscuro.”
• “Un pomodoro con gestión de tareas.”
• “Genera un editor Markdown con vista previa en vivo.”
• “Construye un acortador de URLs con analítica de clics.”
• “Haz un generador de paletas a partir de imágenes.”

En todos los casos, la plataforma planifica, genera, previsualiza y permite iterar con instrucciones conversacionales (“hazlo responsive”, “añade búsqueda”, “usa autenticación con GitHub”).

Enlaces oficiales

• Demo / Despliegue: https://build.cloudflare.dev
• Repositorio: https://github.com/cloudflare/vibesdk
• Documentación de plataforma: Workers, Durable Objects, D1, R2 y AI Gateway (en los sitios de Cloudflare).

Conclusión

Con VibeSDK, Cloudflare pone sobre la mesa una plataforma de generación y despliegue de apps con IA que cualquiera puede autoalojar, extender y llevar a producción en su propia cuenta. El énfasis en aislamiento por usuario, despliegue automático en el edge y control de costes mediante AI Gateway sugiere un objetivo claro: pasar de la demo de copilot a aplicaciones reales, multiusuario y operables desde el primer día. Para muchas empresas, eso puede ser la diferencia entre experimentar con IA y productivizar la IA.

Preguntas frecuentes

¿Qué necesito para desplegar mi propia plataforma con VibeSDK?
Una cuenta de Cloudflare con Workers (plan de pago) y Workers for Platforms, Advanced Certificate Manager si vas a usar wildcard de primer nivel para vistas previas, y claves para los modelos (por ejemplo, Google Gemini). Tras pulsar “Deploy to Cloudflare”, configurarás variables como GOOGLE_AI_STUDIO_API_KEY, JWT_SECRET, WEBHOOK_SECRET, SECRETS_ENCRYPTION_KEY y CUSTOM_DOMAIN, además del CNAME wildcard para previsualizaciones.

¿Cómo escala y cómo se aísla cada aplicación generada?
Cada app se ejecuta como instancia aislada (Worker para Platforms) con su URL propia. Las vistas previas corren en Cloudflare Containers, con tiers configurables (dev, basic, standard, enhanced) para ajustar memoria, CPU, disco y concurrencia. Esto permite alojar miles o millones de apps simultáneas en la red global.

¿Puedo exportar el código y evitar dependencia de la plataforma?
Sí. VibeSDK permite exportar a tu cuenta de Cloudflare, a un repositorio de GitHub o seguir el desarrollo por tu cuenta. No hay bloqueo de proveedor: el objetivo es que puedas mantener y evolucionar el proyecto fuera cuando lo necesites.

¿Cómo controla costes si usa varios modelos de IA?
Mediante AI Gateway, que aporta compatibilidad multi-modelo (OpenAI, Anthropic, Google), caché de respuestas comunes, seguimiento de uso de tokens, monitoring de latencias y cost tracking por proveedor. Si un prompt habitual (“una todo app”) ya está resuelto, sirve la respuesta cacheada y evita gastar en nuevas inferencias.

¿Qué riesgos debo considerar si lo uso en una empresa?
Define políticas de datos y privacidad, aísla los entornos (VibeSDK ya usa contenedores y Workers), usa OAuth si necesitas controlar acceso, y revisa licencias/ToS de los proveedores de IA. Valida plantillas internas para asegurar consistencia de estilo y seguridad, y monitoriza caché y costes en AI Gateway para evitar sorpresas.

Fuentes

https://noticias.ai/cloudflare-libera-vibesdk/ 

https://blog.cloudflare.com/deploy-your-own-ai-vibe-coding-platform/