Lanzar una extensión de Chrome puede parecer un proyecto largo y complicado, especialmente para quienes están iniciando en el ecosistema de desarrollo web y JavaScript. Sin embargo, el ingeniero con dos décadas de experiencia en programación François Mommens logró crear y publicar su primera extensión de Chrome en tan solo tres días, apoyándose principalmente en ChatGPT como asistente de desarrollo. Su historia ofrece una visión inspiradora y práctica que demuestra cómo la combinación de inteligencia artificial y conocimientos previos puede acelerar el proceso creativo y productivo en el ámbito tecnológico. François, pese a su vasta experiencia en programación, se consideraba un principiante en JavaScript y desarrollo de extensiones para navegadores. Esto es relevante porque muchas personas con experiencia en otros lenguajes o en otros campos del desarrollo podrían sentirse intimidados por la curva de aprendizaje de estas tecnologías específicas.
Sin embargo, el uso estratégico de ChatGPT le permitió superar esa barrera, reducir de semanas o meses a días la realización de un producto funcional, y a la vez mantener el enfoque en la utilidad práctica del software. El propósito de la extensión creada, llamada Internal Link Builder, es sencillo pero potente: escanear el contenido de cualquier página web y ofrecer sugerencias inteligentes de enlaces internos que puedan ayudar a mejorar el SEO. Al hacer clic sobre una sugerencia, el usuario puede visualizar una previsualización en vivo dentro de un panel lateral, que desplaza automáticamente el contenido hacia el texto ancla resaltado en verde. Esta funcionalidad aporta valor a quienes buscan optimizar el enlazado interno de sus sitios web de manera fácil e intuitiva. Antes de lanzarse al desarrollo en JavaScript, François implementó un prototipo en PHP para validar la viabilidad de la idea.
Este paso previo es crucial en cualquier proceso de desarrollo porque permite identificar si el concepto tiene valor real y proporciona la oportunidad de experimentar con diferentes lógicas de extracción y coincidencia de palabras clave. Con la ayuda de ChatGPT, no escribió una sola línea manual de código en este prototipo, dedicando aproximadamente cuatro horas a definir y refinar las instrucciones para que el modelo generara un programa capaz de analizar sitemaps, rastrear páginas, extraer contenido principal y proponer enlaces relevantes. La rapidez con la que se validó el concepto dio confianza para continuar y afinar la propuesta. Este prototipo PHP fue fundamental no solo para confirmar la utilidad de la idea, sino para ahorrar tiempo antes de abordar la complejidad específica de una extensión para Chrome. Cuando llegó el momento de crear el código en JavaScript, simplemente solicitó a ChatGPT que tradujera el código previo, lo cual sucedió con gran éxito.
Obtuvieron un conjunto de funciones auxiliares para manejar la lógica central, listas para ser integradas en el entorno del navegador. El desarrollo inicial de la extensión tuvo lugar en etapas. François tuvo el objetivo claro de construir una herramienta rápida, útil y con alto valor para el usuario, evitando sumergirse demasiado en los detalles técnicos salvo que fuera necesario. Este enfoque basado en la productividad y la iteración temprana permitió crear una versión mínima viable (MVP) en tan solo cuatro horas. En esta versión, la interfaz se presentaba como un popup con sugerencias enlazables.
Aunque funcional, la experiencia de usuario no cumplió con las expectativas: el popup era pequeño, el desplazamiento incómodo y no fluido, lo que generaba una sensación poco natural y restringida. Esta percepción llevó a replantear completamente la experiencia de usuario en una segunda versión. En lugar de utilizar un popup, la extensión pasó a funcionar en un panel lateral de altura completa al lado de la ventana principal. Esta renovación de la interfaz incorporó además una idea innovadora: en lugar de mostrar solo fragmentos de texto, la extensión permitiría previsualizar en directo la página objetivo dentro de un iframe, desplazándose hasta el enlace sugerido y resaltándolo visualmente. Este cambio transformó radicalmente la utilidad y la percepción del producto, haciendo la herramienta interactiva y mucho más atractiva para el usuario.
El camino no estuvo exento de dificultades técnicas. Un primer obstáculo importante surgió al intentar implementar la vista previa con un iframe inyectado directamente en la página web activa. Aunque parecía una solución lógica, esto generaba problemas visuales como doble barra de desplazamiento y destellos molestos al cargar el contenido, lo que afectaba negativamente la experiencia de uso. Tras múltiples intentos y ajustes menores sugeridos por ChatGPT que no resolvían el problema, François optó por cambiar la arquitectura: en lugar de sobreponer el iframe en la página, la extensión carga un panel limpio que a su vez contiene el iframe de previsualización. Este giro eliminó los problemas visuales y ofreció un funcionamiento suave y sin distracciones.
Esta etapa reveló una lección clave sobre trabajo con inteligencia artificial: cuando el modelo tiende a repetir variaciones superficiales de una solución fallida, es más efectivo redefinir el enfoque que seguir ajustando detalles. La capacidad para identificar cuándo se está frente a ese tipo de estancamiento es vital para lograr avances reales. Otro desafío común con ChatGPT fue la pérdida progresiva de contexto o decisiones arquitectónicas previas durante el desarrollo. A veces sugería cambios o códigos que entraban en contradicción con lo ya implementado, obligando a François a reexplicar el rumbo del proyecto o a pegar fragmentos de código para recuperar coherencia. Este fenómeno pone de manifiesto que, aunque la inteligencia artificial puede acelerar muchas tareas, no sustituye la necesidad de mantener una visión clara y estructurada del proyecto, así como de reincorporar contexto de manera frecuente.
Un problema más sutil y difícil de detectar fue la introducción de bugs ocasionados por manipular el DOM mientras el código lo recorría mediante un TreeWalker. Esta práctica, aunque aparentemente funcional, provocaba que algunos elementos fueran omitidos o procesados incorrectamente, sin lanzar errores evidentes y con resultados que parecían en su mayoría correctos. La experiencia acumulada en depuración y análisis fue esencial para detectar la falla, resaltando que la supervisión humana sigue siendo indispensable para identificar errores que pasan desapercibidos ante un análisis superficial. Finalmente, al probar la extensión en múltiples sitios web, surgieron incompatibilidades causadas por políticas de seguridad como Content Security Policy (CSP) o cabeceras X-Frame-Options que prohíben el embebido en iframes. ChatGPT no anticipó estas restricciones en el diseño inicial, por lo que la extensión funcionaba perfectamente en algunos dominios y fallaba en otros.
Este descubrimiento subraya la importancia de probar exhaustivamente los productos en escenarios reales variados para detectar problemas que no se manifiestan durante el desarrollo bajo entornos controlados. En conclusión, la experiencia de François Mommens demuestra que combinar la inteligencia artificial con la experiencia profesional puede llevar al desarrollo de productos digitales de alta calidad en tiempos sorprendentemente cortos. ChatGPT fue un acelerador indispensable que permitió prototipar y solucionar problemas rápidamente, pero también evidenció la necesidad de juicios técnicos sólidos, manejo constante de contexto y un enfoque iterativo para mejorar continuamente. La validación temprana y la capacidad para replantear soluciones fundamentales resultaron ser pilares para sacar adelante un proyecto exitoso. Quienes se aventuran en el desarrollo de extensiones, herramientas o aplicaciones pueden aprender mucho de esta historia: la clave está en construir rápido, probar, identificar fallos y mejoras, y no temer a cambiar la base cuando los resultados no son los esperados.
La inteligencia artificial puede ser una aliada poderosa, pero la experiencia y el pensamiento crítico siguen siendo insustituibles. Para quienes estén interesados en esta herramienta específica, Internal Link Builder está disponible para su descarga y uso inmediato, y el creador está abierto a recibir retroalimentación para continuar mejorándola. Esta invitación a la comunidad contribuye a la evolución y perfeccionamiento del producto, manteniendo vivo el ciclo de innovación y colaboración tecnológica.
