Revisar la especificación antes que el código: nueva plataforma con plan gratuito

La irrupción de los agentes de programación con inteligencia artificial ha multiplicado el volumen de código que llega a producción y, con él, un problema práctico: nadie lo lee entero. Sobre esa premisa se ha presentado una plataforma que propone mover el control de calidad del software a un momento anterior, el de la especificación, antes de que se escriba una sola línea.

Qué hace la herramienta

La compañía, creada por la sociedad Spaii Labs SL y con sede en Barcelona, abrió este 14 de septiembre el acceso público a su producto, que también se ha presentado en Product Hunt. El funcionamiento, según explica la empresa, se organiza en tres pasos.

• Analiza un repositorio conectado de GitHub, GitLab, Azure DevOps o Bitbucket y genera documentación funcional del sistema, organizada en un árbol de características, vistas, servicios, modelos de datos, infraestructura y pruebas. La empresa asegura alcanzar hasta un 98% de asignación de cobertura de línea de código.
• Toma una petición de cambio en bruto y la contrasta con esa documentación, de modo que la intención del cambio se valida frente al comportamiento real de la aplicación y no frente al recuerdo de un desarrollador.
• Produce una especificación estructurada, legible por un responsable de producto sin abrir ficheros, acompañada de lo que denominan Trust Spec: el conjunto de validadores, oráculos y rúbricas con los que comprobar después el resultado.

Esa capa de verificación es la que easyspecs.ai plantea como categoría propia, bautizada como Trust Engineering. Mientras se redacta una especificación, el sistema propone dos tipos de comprobaciones: oráculos, condiciones de aprobado o suspenso que puede ejecutar una máquina, y rúbricas, valoraciones de criterio que puntúa un revisor humano o un modelo. Las especificaciones separan de forma explícita lo que entra en el alcance, lo que queda fuera y lo que sigue sin resolver; estos últimos puntos se marcan como bloqueados en lugar de dejarse pasar.

Integraciones y precios

Las especificaciones aprobadas se exportan a gestores de tareas como Jira y Linear, a entornos de desarrollo como VS Code, Cursor y Antigravity mediante extensiones, y a asistentes como Claude Code, Codex o GitHub Copilot como contexto de solo lectura a través de MCP.

Hay un nivel gratuito que permite conectar un repositorio y ver el resultado del análisis. El plan Workbench cuesta 5 euros por repositorio y mes como precio de lanzamiento —10 euros de forma habitual— y admite usar claves propias de API de OpenAI, Anthropic, Google u OpenRouter. El plan Factory se sitúa en 150 euros al mes e incluye inferencia gestionada para toda una organización. Para clientes con requisitos de seguridad más estrictos, como entidades bancarias, la empresa ofrece despliegues dentro de la VPC, la nube privada o los servidores del propio cliente.

El contexto: más código del que se puede revisar

La compañía sitúa su lanzamiento en un cambio que los grandes laboratorios de IA han descrito en público. Cita el caso de OpenAI, que al presentar su especificación de orquestación Symphony el 27 de abril de 2026 señaló que sus ingenieros solo podían supervisar entre tres y cinco sesiones paralelas de Codex antes de que el cambio de contexto anulara la ganancia de productividad, e identificó la atención humana como cuello de botella. Tras retirar a los ingenieros del ciclo de despacho, los equipos internos habrían multiplicado por seis las peticiones de integración fusionadas en tres semanas.

"Pasé quince años siendo responsable del código que no escribí personalmente", afirma Xesca Alabart, cocreadora y consejera delegada. "Esa es ahora la descripción del trabajo de cada líder de ingeniería, excepto que el volumen ha cambiado por completo".

El motor de documentación se probó, según la empresa, contra un caso deliberadamente complicado: un sistema Delphi heredado en una farmacéutica, sin documentar y mantenido por personas ajenas a su desarrollo original. "Una especificación solo es útil si puedes probar que el resultado coincide con ella", sostiene Carlos Guirao Capistany, cocreador y director de tecnología, que defiende generar las comprobaciones a la vez que la especificación y no improvisarlas cuando el agente ya ha terminado.