EasySpecs.ai presenta una plataforma de verificación de especificaciones software diseñada para que los equipos de ingeniería puedan validar el código generado por IA, considerando que el volumen actual supera la capacidad humana de revisión tradicional.
La herramienta, ahora de acceso público, genera documentación de código existente y transforma solicitudes de cambio en especificaciones técnicas verificables mediante sus propios sistemas de validación.
- Easyspecs.ai abrió hoy su acceso público con lanzamiento simultáneo en Product Hunt.
- El sistema documenta código existente alcanzando hasta un 98 % de cobertura por línea de código, y posteriormente transforma solicitudes de cambio en especificaciones técnicas estructuradas. Cada especificación incluye una Trust Spec (Especificación de Confianza): los validadores y criterios empleados para verificar que el agente ejecutó exactamente lo establecido en la especificación.
- Ya disponible con versión gratuita, precio de introducción de 5 € mensuales por repositorio para desarrolladores individuales y plan de 150 € mensuales para equipos. Clientes corporativos como entidades bancarias pueden implementarlo en infraestructura propia.
14 de septiembre de 2026 — EasySpecs.ai, desarrollado por Spaii Labs SL, abrió hoy el acceso público a su plataforma de verificación de especificaciones. El producto desplaza el control de calidad en desarrollo de software desde la revisión de código —donde los agentes de codificación por IA han saturado la capacidad de supervisión— hacia la revisión de especificaciones, antes de que se genere código alguno. EasySpecs se lanzó esta mañana y está accesible en easyspecs.ai.
El momento responde a una transformación que los principales laboratorios de IA han descrito públicamente. Cuando OpenAI lanzó su especificación de orquestación Symphony el 27 de abril de 2026, reportó que sus ingenieros únicamente podían supervisar entre tres y cinco sesiones paralelas de Codex antes de que el cambio de contexto eliminara los beneficios, identificando la atención humana como el cuello de botella del sistema. Tras retirar a los ingenieros del ciclo de despacho, OpenAI informó que los equipos internos registraron un incremento de seis veces en las solicitudes de extracción fusionadas durante las primeras tres semanas. Mayor número de solicitudes fusionadas implica más código en producción que ningún humano revisa línea por línea, aunque alguien debe responder cuando falla.
Easyspecs aborda esta problemática mediante tres fases. Primero, analiza un repositorio conectado desde GitHub, GitLab, Azure DevOps o Bitbucket y genera documentación funcional del sistema real, estructurada como árbol de conocimiento que incluye características, vistas, servicios, modelos de datos, infraestructura y pruebas. Segundo, procesa una solicitud de cambio sin procesar y la fundamenta en dicha documentación, de modo que la intención tras un cambio se verifica contra el comportamiento real de la aplicación en lugar de contra el recuerdo de alguien. Tercero, produce una especificación estructurada que un gestor de producto puede interpretar sin 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 constituye lo que la empresa considera su propia categoría, denominada Trust Engineering (Ingeniería de Confianza). Mientras se redacta una especificación, EasySpecs propone dos tipos de verificaciones paralelas: oráculos, las condiciones de aprobación o falla que una máquina puede ejecutar, y rúbricas, las evaluaciones de criterio que un revisor humano o de IA puntúa según parámetros establecidos. Las especificaciones contienen decisiones explícitas dentro del alcance, fuera del alcance y no resueltas, y los elementos no resueltos se marcan como bloqueados en lugar de permitir que pasen inadvertidos. Las especificaciones aprobadas se transfieren a Jira y Linear, a VS Code, Cursor y Antigravity mediante extensiones IDE, y a Claude Code, Codex o GitHub Copilot como contexto de solo lectura a través de MCP.
«Una especificación solo es 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, por lo que la verificación no es algo que improvises después de que el agente haya terminado».
La compañía construyó el motor de documentación contra un primer caso deliberadamente difícil: un sistema Delphi heredado en una compañía farmacéutica, indocumentado 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 por mes a precio de lanzamiento, normalmente 10 €, y permite a los desarrolladores traer sus propias claves API de OpenAI, Anthropic, Google u OpenRouter. Factory cuesta 150 € por mes 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 agregan 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 en https://easyspecs.ai.