El programador Alex Hyett y su esposa buscaban una aplicación para registrar hábitos, aficiones y tareas domésticas, pero las opciones disponibles en la App Store no encajaban con sus necesidades: las listas se mostraban en varias páginas, no permitían crear iconos personalizados, no contaban ocurrencias sin objetivo fijado ni permitían desactivar las rachas. Apps como Streaks, HabitKit y Grit se acercaban, pero sus precios —hasta 44,99 libras la licencia vitalicia de Grit o suscripciones mensuales en HabitKit— les parecieron excesivos.
Hyett decidió entonces crear su propia aplicación, HabitTed, con un oso como logotipo diseñado por su esposa, aprovechando los créditos gratuitos que Cursor regalaba en marzo del año anterior. Sin experiencia previa en Swift, trabajó junto a la IA durante un fin de semana y, en unas seis horas, obtuvo una aplicación funcional con lista de hábitos, iconos personalizados, opciones de metas y sincronización con iCloud. Sin embargo, la experiencia resultó frustrante: los errores se resolvían copiando y pegando mensajes sin aprender realmente el lenguaje.
El código generado era difícil de mantener, con vistas de casi mil líneas que el compilador de Xcode no procesaba bien y estilos incoherentes entre pantallas. Hyett refactorizó manualmente el proyecto, dividiendo las vistas en bloques de cien líneas y corrigiendo la nomenclatura. Al probarlo descubrió fallos graves: la sincronización con iCloud no conservaba los datos tras reinstalar la app y las estadísticas ralentizaban la aplicación al recorrer todos los hábitos cada vez que se consultaban. Creó propiedades específicas y migró los cálculos al momento de completar cada hábito, además de diseñar un plan de migración de datos para futuras actualizaciones del esquema.
Tras añadir recordatorios y opciones de meta adicionales, llegó iOS 26, una versión con numerosos errores que introdujo un efecto de cristal que Hyett desactivó activando la opción de reducir transparencias del sistema. El artículo relata en primera persona las luces y sombras de apoyarse en la inteligencia artificial para desarrollar software real, más allá de los ejemplos sencillos.