Generar una landing o una aplicación web para negocios locales ya no es algo exclusivo de equipos grandes. Con Google AI Studio puedes prototipar en minutos y, si quieres llevar el proyecto a producción, lo completas en Antigravity y lo guardas en GitHub. Aquí comparto una metodología práctica para crear un generador de sitios para negocios locales, producir varias variantes con un solo prompt, auditar y ajustar visualmente los resultados, exportar el código y migrarlo a un entorno local para seguir desarrollando con más control.
Tabla de contenidos
- 🚀 Por qué prototipar en Google AI Studio
- 🎯 Técnica práctica: generar 3 versiones con el mismo prompt
- 🧭 Auditoría visual y scores para tomar decisiones
- 🔁 Diseño iterativo: pedir cambios específicos
- 🔒 Exportar a GitHub y entender control de versiones
- 🛠️ Importar y completar el proyecto en Antigravity
- 🧰 Configurar APIs y resolver errores comunes
- 💡 Flujo recomendado para crear una mini SaaS para negocios locales
- 📚 Recursos, prompts y enlaces útiles
- ✅ Consejos prácticos y errores a evitar
- 💬 Frases útiles para usar en los prompts
- 🔚 Conclusión
🚀 Por qué prototipar en Google AI Studio
Google AI Studio es ideal para transformar ideas en prototipos funcionales muy rápido. Si tu objetivo es validar conceptos, probar diferentes layouts, o construir una mini SaaS enfocada en clientes locales, AI Studio te permite obtener una versión funcional sin escribir todo el código a mano.
Ventajas principales
- Velocidad para iterar: en minutos puedes tener varias versiones para comparar.
- Bytecoding conversacional: puedes conversar con el generador para ajustar textos, colores y funciones.
- Exportación directa: puedes descargar código y exportar a GitHub para proteger tu trabajo.
La plataforma funciona muy bien como entorno de prototipado y para aplicaciones relativamente simples. Si el proyecto crece en complejidad, es recomendable moverlo a herramientas más profesionales o a un flujo local con control de versiones y pruebas estructuradas.
🎯 Técnica práctica: generar 3 versiones con el mismo prompt
Una de las técnicas más poderosas para diseñar rápidamente es pedirle a la IA que genere varias variantes con el mismo prompt. En el ejemplo usado aquí, se crean tres aplicaciones simultáneas, todas enfocadas en una clínica dental, pero con estilos distintos. Esto permite elegir la que mejor encaje sin quedarse con la primera opción que aparece.
Cada variante puede orientarse de forma distinta:
- Una versión minimalista y utilitaria, tipo campo de texto y acción rápida.
- Una versión con microayudas y elementos interactivos, pensada para guiar al usuario.
- Una versión conversacional, con un chat que acompaña la navegación y sugiere acciones.
Generar varias versiones con un solo prompt también es útil para identificar qué elementos funcionan mejor en términos de conversión y usabilidad. Con la misma estructura funcional, variando estética y tono, puedes ejecutar tests de usuario y elegir la variante ganadora.
Cómo redactar el prompt para múltiples variantes
Un prompt efectivo debe incluir:
- Objetivo claro: ejemplo, crear una landing para una «clínica dental» con foco en conversión.
- Requisitos funcionales: formulario de contacto, horarios, secciones de servicios, testimonios.
- Instrucciones de estilo: moderno, confiable, cercano, o minimalista, según la variante.
- Permiso para libertad creativa: permitir que la IA proponga diseños alternativos.
Ejemplo condensado de prompt:
Genera 3 versiones de una landing para una clínica dental en Santiago de Chile. Cada versión debe incluir encabezado, formulario de contacto, sección de servicios, testimonios y footer con dirección. Variante A: minimalista. Variante B: clásica y profesional. Variante C: conversacional con chat. Prioriza conversión y claridad.
🧭 Auditoría visual y scores para tomar decisiones
Un buen generador no solo entrega el diseño, también puede autodiagnosticar la salida. Es muy útil que el sistema entregue un resumen ejecutivo con fortalezas, mejoras accionables, palabras clave SEO y un score de calidad.
La recomendación es que la auditoría sea visual. En lugar de una barra extensa de texto, usar iconos y puntuaciones facilita la lectura rápida y la priorización de cambios. Además, incluir un botón para regenerar el diseño permite iterar sin reconstruir todo desde cero.
Algunos puntos a evaluar en la auditoría
- Claridad del mensaje principal.
- Llamada a la acción y su prominencia.
- Velocidad de carga estimada y uso de imágenes.
- Optimización SEO mínima: títulos, metadescripciones y palabras clave.
Si la herramienta ofrece un «score», utilízalo como guía, no como sentencia. Combina la puntuación con tu criterio humano y pruebas simples con usuarios reales.
🔁 Diseño iterativo: pedir cambios específicos
Cuando la versión generada no cumple exactamente con lo que necesitas, pide cambios puntuales. Algunos ejemplos concretos:
- «Haz la auditoría más visual, usa iconos y menos texto.»
- «Agrega un botón para regenerar diseño si el usuario no está satisfecho.»
- «Incluye un chat en la versión conversacional y que el chat pregunte nombre y ciudad.»
Una buena práctica es copiar tus peticiones y pegarlas en cada aplicación generada para homogeneizar mejoras. De esta forma, si una versión ya tiene una función útil, puedes replicarla en las otras sin rehacer la lógica desde cero.
🔒 Exportar a GitHub y entender control de versiones
Cuando quieras mantener tu proyecto a largo plazo, guardar el código en GitHub es esencial. GitHub ofrece control de versiones y un repositorio seguro donde el historial de cambios queda registrado. Esto permite volver atrás si algo sale mal y facilita la colaboración.
Pasos básicos para exportar desde AI Studio a GitHub
- Presionar el botón Guardar en GitHub dentro del entorno de AI Studio.
- Crear un repositorio nuevo, elegir si privado o público y agregar una descripción.
- Hacer stage y commit de todos los cambios para subir el código al repositorio.
Si eres principiante, puedes dejar el proyecto funcionando en producción desde AI Studio sin problemas. Sin embargo, para proyectos que crecerán o necesitarán cambios continuos, pasar a un flujo de trabajo con GitHub y un entorno local o servidor propio es la mejor práctica.
🛠️ Importar y completar el proyecto en Antigravity
Antigravity es una opción potente para clonar repositorios desde GitHub, correr tu app localmente y automatizar tareas con agentes que actúan como asistentes de proyecto. Este flujo permite terminar funciones, ajustar el servidor y ejecutar comandos que, en AI Studio, se ejecutan en la nube.
Flujo para trabajar con Antigravity
- Clonar el repo desde GitHub usando la opción Clone Repository en Antigravity.
- Seleccionar la carpeta local donde guardar el proyecto.
- Abrir el proyecto y pedir al agente que analice el código y levante el servidor.
Antigravity incorpora un panel de agentes donde puedes asignar tareas como «analiza el proyecto» o «levanta el servidor». El agente ejecuta los comandos por ti y te notifica en un inbox. Esto acelera la puesta en marcha local sin necesidad de manejar cada comando manualmente.
Qué esperar al levantar el servidor local
Al migrar de cloud a local, aparecerán diferencias:
- Necesidad de configurar keys y variables de entorno.
- Problemas con dependencias o versiones de modelos que usan APIs externas.
- Errores en consola que requieren diagnóstico manual o envío de logs al agente.
Antigravity facilita muchas tareas, pero cuando el proyecto requiere integraciones con APIs como Gemini, tendrás que proporcionar las claves de API y asegurarte de que el entorno local tenga acceso a los servicios necesarios.
🧰 Configurar APIs y resolver errores comunes
Trabajar con modelos de lenguaje y servicios cloud implica manejar claves de API y límites de uso. Algunos errores habituales y cómo resolverlos:
Falta de API Key
Si el proyecto depende de una API y no tiene la key configurada, la app devolverá un error. La solución es obtener la clave desde el panel correspondiente y añadirla a las variables de entorno o al archivo de configuración seguro. Cuando guardes la key, verifica que esté protegida en el servidor y no expuesta en el repo.
Modelos restringidos por límites de cuenta
Es común que el modelo más potente no esté disponible por restricciones del plan. Si ves un mensaje que indica que un modelo excede los límites de tu cuenta, cambia a una versión compatible del modelo, por ejemplo usar un modelo 2.5 en lugar de 3 Pro, o a un modelo con menor consumo según tu plan.
Errores en consola y debugging
Cuando aparece un error en la consola del navegador o del servidor, copia el log completo y pégalo en el agente o en una tarea pidiendo corrección. Muchas veces el agente puede generar un parche o una corrección automática. Si no, la información del log te ayudará a identificar la variable de entorno faltante, la dependencia desactualizada o la llamada a la API mal formada.
Por ejemplo, un mensaje típico puede indicar que el modelo Gemini 3 Pro accede a límites del plan. En ese caso, cambiar a un modelo alternativo en la configuración y volver a intentar suele resolverlo. Otra práctica útil es pedir al agente que sugiera el nombre exacto del modelo por si el sistema no reconoce una versión particular.
💡 Flujo recomendado para crear una mini SaaS para negocios locales
Si tu objetivo es construir una mini SaaS que atienda un nicho local, sigue este flujo recomendado para minimizar riesgos y maximizar velocidad de validación:
- Definir la propuesta de valor: qué problema resuelves y para quién.
- Diseñar un prompt que genere variantes funcionales y estéticas.
- Prototipar en Google AI Studio y generar 2 o 3 variantes por prompt.
- Realizar una auditoría rápida con scores visuales e iterar con regeneraciones.
- Elegir la variante ganadora y exportar el proyecto a GitHub.
- Clonar el repositorio en Antigravity o en tu entorno local para pruebas y ajustes.
- Configurar API keys y variables de entorno, probar todas las integraciones.
- Implementar un proceso de despliegue hacia un hosting confiable cuando esté listo para producción.
Si estás empezando, este flujo te permite poner algo funcional en producción rápidamente para validar con clientes reales. Si el producto obtiene tracción, migra a una arquitectura con pruebas automatizadas, CI CD y un equipo o proveedor para soporte y escalamiento.
📚 Recursos, prompts y enlaces útiles
A continuación comparto enlaces y recursos mencionados que facilitan replicar este flujo:
- Google Antigravity: https://antigravity.google
- Google AI Studio: https://aistudio.google.com
- Video sobre Antigravity: https://youtu.be/KrBA7RvWrgo
- Prompt usado (documento): https://docs.google.com/document/d/1BJsQwd4kIhDPWjSaXrc_AGMjSAlcSXNlxpD75NbVyyE/edit?usp=sharing
- Playlist – Crear Apps Web con IA: https://www.youtube.com/playlist?list=PLBTuX25MUpdo9YuMzu-o9c80p1q40EBfI
- Hosting con descuento: https://hostinger.com/rodrigo
Guardar estos enlaces como referencia acelera tu proceso de aprendizaje y te proporciona plantillas y prompts que ya funcionan en escenarios reales.
✅ Consejos prácticos y errores a evitar
Al construir con estas herramientas, ten en cuenta las siguientes recomendaciones prácticas:
- No depender 100 por ciento de la primera versión. Genera múltiples variantes y compara.
- Priorizar auditoría visual para que el equipo o el cliente entienda rápidamente las métricas clave.
- Proteger las keys y no subirlas al repositorio público.
- Usar GitHub desde una etapa temprana, aunque sea privado, para tener historial.
- Si el proyecto crece, migrar a un flujo profesional con pruebas y despliegue continuo.
💬 Frases útiles para usar en los prompts
Algunos ejemplos de instrucciones cortas para pegar en tus prompts o en la conversación con el generador
- «Genera tres variantes con el mismo contenido, estilos distintos.»
- «Incluye una auditoría con scores visuales y un botón para regenerar.»
- «Haz la interfaz accesible y móvil primero.»
- «Optimiza SEO: sugiere meta title y meta description.»
Me encanta el nombre. Suena profesional y cercano.
Usar frases de este tipo en la conversación con la IA ayuda a orientar el tono del sitio hacia una personalidad concreta, por ejemplo profesional y cercana para clínicas.
🔚 Conclusión
Prototipar en Google AI Studio y completar en Antigravity es una ruta práctica y accesible para convertir una idea en un producto funcional y luego en un proyecto gestionable. Este flujo es perfecto para emprendedores, diseñadores y pequeños equipos que quieren validar ideas rápido sin invertir en una infraestructura compleja desde el inicio.
Recuerda: la herramienta más poderosa no es la que hace todo por ti, sino la que te permite iterar rápido, aprender con usuarios reales y escalar correctamente cuando el producto demuestra tracción. Guarda tu código en GitHub, mantén tus claves protegidas y usa Antigravity o un entorno local para dominar los detalles técnicos cuando llegue el momento.
Materiales recomendados para seguir aprendiendo
- Revisa el prompt base para adaptarlo a tu nicho: https://docs.google.com/document/d/1BJsQwd4kIhDPWjSaXrc_AGMjSAlcSXNlxpD75NbVyyE/edit?usp=sharing
- Explora Google AI Studio: https://aistudio.google.com
- Prueba Antigravity para un flujo local asistido: https://antigravity.google
- Aplica hosting escalable cuando vayas a producción: https://hostinger.com/rodrigo
