Un día estaba charlando con unos amigos sobre el Hitster, el juego donde colocas cartas con canciones en un timeline. Hablaban de lo fácil que les resultaba recordar las letras de las canciones, y de ahí saltaron a bromear sobre lo bueno que hubiera sido tener canciones para estudiar.
Como muchas bromas, había algo profundo detrás.
Porque hay algo que sabemos sobre la memoria y que casi nadie aplica: la música la activa de una manera que la lectura no puede. Todo el mundo ha recordado la letra de una canción que no ha escuchado en diez años, pero nadie recuerda la página 47 de ningún manual.
Así surgió mi idea para TuNotes. Y esto es lo que pasó después.
tunotes.studio
(Prototipo para el MVP)
Antes de construir, pensar
Lo primero que hice no fue diseñar ni abrir un editor. Investigué si alguien ya lo estaba haciendo. Y así era: Studytracks, Lyreka, SynPlex AI. Pero ninguno con presencia en español, y ninguno con generación personalizada a partir de tus propios apuntes. El mercado existía. Había una ventana abierta.
La primera decisión difícil fue el segmento. Mi instinto era secundaria: más alumnos, más urgencia, más viralidad. Pero los menores de 16 años en España requieren consentimiento parental verificable bajo GDPR-K. Decidí lanzar con universitarios de 18 a 25. Pagan solos, ya usan IA, y si el producto funciona con apuntes de Derecho Constitucional, los de ESO son triviales después.
Antes de escribir una línea de código también definí la identidad completa: nombre, color, tono, propuesta de valor. No como ejercicio de branding, sino porque una identidad clara es la guía de decisiones más barata que existe. El principio era uno: debe sentirse como una app de música, no como una app de estudio. El color primario original era verde, casi el verde de Spotify. Lo descarté el mismo día que lo vi. Pasé al naranja. Demasiada energía, la temática pedía algo que aportara un punto de tranquilidad. Así que finalmente opté por un verde menta.
Cómo construí algo real con vibe coding
Usé Lovable para prototipar el flujo completo en una mañana: sin backend, sin IA, solo pantallas con audio estático. El objetivo no era el código, era tener algo tangible que me hiciera reflexionar sobre si realmente tenía sentido.
Después, Claude Code para el MVP real. Lo que hace que esto funcione es el brief. Preparé un documento de referencia técnica con arquitectura, pipeline de generación, esquema de base de datos, prompts, reglas de negocio y especificaciones visuales con valores CSS exactos. Con ese contexto, Claude Code construyó las rutas de aplicación, el sistema de autenticación, el reproductor karaoke con sincronización (aproximada, es un MVP) y el sistema de créditos freemium. Build limpio, sin errores críticos.
La gente que dice que el vibe coding no funciona normalmente está saltándose el brief. Saber qué pedir, y cómo pedirlo, es el 70% del trabajo.
Cuando la realidad corrige el plan
El primer deploy no generó ninguna canción. El mensaje era siempre el mismo: «Algo salió mal.»
Una función no se había desplegado en Supabase. Los tokens JWT caducaban silenciosamente. Los endpoints de ElevenLabs que usaba no existían para música: la API correcta era se había actualizado en agosto de 2025, y encontrarla no fue obvio. La primera canción llegó después de resolver un par de problemas encadenados.
También apareció el bloqueante económico más importante: el coste de generación de audio por minuto de ElevenLabs. Con el modelo de precios inicial, el plan Pro a 5,99€ no cubría los costes en ningún escenario. Actualmente es el punto crítico para lanzar la aplicación de forma pública, por eso actualmente los pagos no están activados.
Frenar cuando el modelo no cierra, en lugar de seguir construyendo, también es una decisión de producto.
Dónde está ahora
TuNotes tiene una aplicación funcional en producción, cuatro canciones de demo reales en cuatro géneros distintos, y un modelo freemium implementado técnicamente. El único bloqueante real para activarlo es el precio de generación de audio, que hoy no hace rentable ningún plan de suscripción razonable.
Pero los precios de la IA generativa llevan dos años bajando sin parar, y no hay ninguna razón para pensar que van a dejar de hacerlo. Para este producto seguí la mentalidad de construir ahora, pensando en cómo será el mercado de la IA generativa dentro de seis meses. Cuando el unit economics cierre, el producto ya existe.
De manera paralela a todo este proceso desarrollé una campaña de marketing, pendiente de activar hasta que los costes de la API de ElevenLabs se vuelvan asumibles (o que Suno saque una API).
Y siendo honesto: también lo he construido porque me lo he pasado MUY bien haciéndolo. Aprender cómo funciona el pipeline completo —desde un texto hasta una canción con karaoke sincronizado— ha sido tremendamente interesante.
Si quieres probarlo crea una cuenta gratuita en tunotes.studio.
IMPORTANTE: Puede que la canción no se genere debido al coste de consumo de la API de ElevenLabs. En ese caso ponte en contacto conmigo en este correo y te ayudo a que lo pruebes.
Una de mis canciones demo favorita: El viejo régimen de 1789
¿Y cuánto tiempo me ha llevado hacer esto?
Unos 10 días, dedicándole unas pocas horas de vez en cuando.
Stack tecnológico: Claude Cowork/Code, Linear, Obsidian, Supabase, Vercel, Lovable, GitHub, API de Anthropic, API de OpenAI (para fallback de Haiku), API de ElevenLabs, Google OAuth, Stripe.
No dudes en escribirme si quieres más detalles.