easyspecs.ai ha abierto hoy al público su plataforma de revisión de especificaciones de software, diseñada para que los equipos de ingeniería puedan confiar en el código generado por inteligencia artificial, dado que nadie tiene tiempo de leerlo en detalle.
La herramienta documenta el código existente y transforma las peticiones de cambio en especificaciones de calidad que incluyen sus propias verificaciones.
- Easyspecs.ai ha abierto el acceso público en la jornada de hoy con su lanzamiento en Product Hunt.
- La plataforma documenta código existente alcanzando hasta un 98 % de cobertura de asignación de línea de código, y posteriormente permite transformar peticiones de cambio en especificaciones técnicas de calidad. Cada especificación incluye una Trust Spec (Especificación de Confianza): los oráculos y rúbricas empleados para verificar que el agente ejecutó correctamente lo indicado en la especificación.
- Ya disponible con un nivel gratuito, un precio de lanzamiento de 5 € por repositorio al mes para desarrolladores individuales y un plan de 150 € mensuales para equipos. Los clientes corporativos, como entidades bancarias, pueden implementarlo en su propia infraestructura.
14 de septiembre de 2026 — EasySpecs.ai, desarrollado por Spaii Labs SL, ha abierto hoy el acceso público a su plataforma de revisión de especificaciones. El producto traslada la puerta de calidad en el desarrollo de software desde la revisión de código —donde los agentes de codificación de IA la han desbordado— hacia la revisión de especificaciones, antes de que se genere código alguno. EasySpecs se ha lanzado esta mañana y está disponible en easyspecs.ai.
El momento coincide con un cambio que los principales laboratorios de IA han descrito públicamente. Cuando OpenAI presentó su especificación de orquestación Symphony el 27 de abril de 2026, informó que sus ingenieros solo podían supervisar entre tres y cinco sesiones paralelas de Codex antes de que el cambio de contexto anulara las ganancias, identificando la atención humana como el cuello de botella del sistema. Tras eliminar a los ingenieros del ciclo de despacho, OpenAI comunicó que los equipos internos vieron multiplicarse por seis las solicitudes de extracción fusionadas en las primeras tres semanas. Más solicitudes de extracción fusionadas implican más código en producción que ningún ser humano lee línea por línea, aunque alguien sigue siendo responsable cuando falla.
Easyspecs aborda ese problema en tres etapas. Primero, analiza un repositorio conectado desde GitHub, GitLab, Azure DevOps o Bitbucket y genera documentación funcional del sistema real, organizada como un árbol de conocimiento de características, vistas, servicios, modelos de datos, infraestructura y pruebas. Segundo, toma una solicitud de cambio sin procesar y la fundamenta en esa documentación, verificando la intención detrás de un cambio con respecto al comportamiento real de la aplicación en lugar de la memoria de alguien. Tercero, produce una especificación estructurada legible para un gerente de producto sin necesidad de abrir archivos, combinada con una Trust Spec que contiene los validadores, oráculos y rúbricas necesarios para verificar el resultado.
«Pasé quince años siendo responsable del código que no escribí personalmente», dijo Xesca Alabart, cocreadora y directora ejecutiva de EasySpecs. «Esa es ahora la descripción del trabajo de cada líder de ingeniería, excepto que el volumen ha cambiado por completo. No puedes responder a una solicitud de extracción que nadie lee, por lo que el lugar para luchar por la calidad es la especificación».
La capa de verificación de especificaciones es la parte que la compañía considera su propia categoría, denominada Trust Engineering (Ingeniería de Confianza). Mientras se redacta una especificación, EasySpecs propone dos tipos de verificaciones junto a ella: oráculos, las condiciones de aprobación o falla ejecutables por una máquina, y rúbricas, las valoraciones que un revisor humano o de IA puntúa según criterios establecidos. Las especificaciones incluyen decisiones explícitas sobre lo que está dentro del alcance, fuera del alcance y no resuelto, y los elementos no resueltos se marcan como bloqueados en lugar de permitir que pasen silenciosamente. Las especificaciones aprobadas se integran con Jira y Linear, con VS Code, Cursor y Antigravity mediante extensiones IDE, y con Claude Code, Codex o GitHub Copilot como contexto de solo lectura a través de MCP.
«Una especificación solo resulta útil si puedes probar que el resultado coincide con ella», dijo Carlos Guirao Capistany, cocreador y director de tecnología. «Generamos las verificaciones de especificaciones junto a la especificación, de modo que la verificación no sea algo que improvises después de que el agente haya terminado».
La empresa construyó el motor de documentación partiendo de un primer caso deliberadamente complejo: un sistema Delphi heredado en una compañía farmacéutica, sin documentación y mantenido por personas que no lo habían escrito. EasySpecs ejecuta la plataforma en su propio trabajo de migración y auditoría mientras la abre a registros públicos.
Easyspecs ya está disponible. Un nivel gratuito permite a cualquier desarrollador conectar un repositorio y ver lo que encuentra la plataforma. Workbench cuesta 5 € por repositorio al mes a precio de lanzamiento, normalmente 10 €, y permite a los desarrolladores utilizar sus propias claves API de OpenAI, Anthropic, Google u OpenRouter. Factory cuesta 150 € mensuales e incluye inferencia administrada en toda una organización. Las implementaciones empresariales se ejecutan dentro de la VPC, la nube privada o los propios servidores de un cliente, y añaden un arnés de migración creado para una base de código de origen y destino específica.
«La brecha entre enviar 1,5 veces más rápido y 100 veces más rápido no es la velocidad, es la confianza», dijo Alabart. «La confianza es la nueva ingeniería, y tiene que diseñarse antes de que exista el código, no auditarse después de que aterrice». Más información en https://easyspecs.ai.