easyspecs.ai presenta una plataforma de revisión de especificaciones de software que permite a los equipos de ingeniería confiar en el código generado por inteligencia artificial, abordando el problema de que nadie tiene tiempo de revisar manualmente cada línea producida.
La herramienta, con acceso público desde hoy, documenta repositorios existentes y transforma solicitudes de cambio en especificaciones técnicas verificables con sus propios controles de validación.
- Easyspecs.ai abrió su acceso público hoy con lanzamiento simultáneo en Product Hunt.
- La solución documenta código con hasta 98 % de cobertura de línea asignada, permitiendo transformar peticiones de cambio en especificaciones técnicas de calidad. Cada especificación incluye una Trust Spec (Especificación de Confianza): los oráculos y rúbricas que verifican que el agente cumplió exactamente lo especificado.
- Disponible con nivel gratuito, precio de lanzamiento de 5 € por repositorio al mes para desarrolladores individuales y plan de 150 € mensuales para equipos. Clientes corporativos como bancos pueden implementarlo en su propia infraestructura.
14 de septiembre de 2026 — EasySpecs.ai, desarrollado por Spaii Labs SL, abrió hoy el acceso público a su plataforma de revisión de especificaciones. El producto desplaza la puerta de control de calidad en desarrollo de software desde la revisión de código —donde los agentes de IA la han saturado— hacia la revisión de especificaciones, antes de generar cualquier línea de código. EasySpecs se lanzó esta mañana y está disponible en easyspecs.ai.
El momento refleja un cambio descrito públicamente por los principales laboratorios de IA. Cuando OpenAI lanzó su especificación de orquestación Symphony el 27 de abril de 2026, reportó que sus ingenieros solo podían supervisar entre tres y cinco sesiones paralelas de Codex antes de que el cambio de contexto eliminara las ganancias, identificando la atención humana como el cuello de botella del sistema. Tras retirar a los ingenieros del ciclo de despacho, OpenAI reportó que los equipos internos vieron multiplicarse por seis las solicitudes de extracción fusionadas en las primeras tres semanas. Más solicitudes fusionadas implican más código de producción que ningún humano lee línea por línea, aunque alguien sigue siendo responsable cuando falla.
Easyspecs aborda este desafío en tres pasos. Primero, analiza un repositorio conectado desde GitHub, GitLab, Azure DevOps o Bitbucket y genera documentación funcional del sistema real, estructurada como 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 del cambio contra el comportamiento real de la aplicación en lugar de la memoria de alguien. Tercero, produce una especificación estructurada que un gerente de producto puede leer 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 es lo que la empresa considera su propia categoría, denominada Trust Engineering (Ingeniería de Confianza). Mientras se escribe una especificación, EasySpecs propone dos tipos de verificaciones: oráculos, las condiciones de aprobación o falla que una máquina puede ejecutar, y rúbricas, las decisiones de juicio que un revisor humano o de IA puntúa según criterios establecidos. Las especificaciones contienen decisiones explícitas de elementos dentro del alcance, fuera del alcance y no resueltos, marcando los elementos no resueltos 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 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 complejo: 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.
