Romperé el ciclo de corrección de errores atascado en tu Lovable ai app

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Pides a Lovable que arregle un error. Cambia algo. Aparece un error nuevo. Le pides que lo arregle y vuelve a reintroducir el primer error. Después de diez intentos, tu app está más lejos de funcionar que al principio, y has gastado un montón de créditos viéndolo suceder.


Este es el fallo más común de Lovable una vez que un proyecto pasa la etapa de prototipo simple y es exactamente lo que yo arreglo. Entro en el código real, encuentro la causa raíz que la AI sigue ignorando y la arreglo directamente en lugar de volver a pedirle que lo arregle en un ciclo infinito.


Lo que arreglo:

  • Apps atascadas en un ciclo de corrección de AI, gastando créditos sin progreso
  • Pantallas en blanco después del despliegue (generalmente un desajuste en las variables de entorno entre Lovable y Supabase)
  • Fallos de autenticación: proveedor no habilitado, URL de redirección faltante
  • Errores de Supabase: problemas con la política RLS, fallos en la conexión a la base de datos
  • Problemas al exportar desde GitHub: funciona en Lovable, se rompe al hacer pull localmente


No vuelvo a pedirle a la AI que arregle y espero. Leo el código, aíslo lo que realmente está roto y lo arreglo para que quede arreglado.


Envíame un mensaje con lo que está pasando, capturas de pantalla o el error exacto y te diré honestamente si es una solución rápida o algo más grande, antes de que gastes otro crédito.

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    Inglés, Alemán
I'm a licensed Professional Engineer (PE) with an eye for the details that get missed under pressure now applying that same discipline to fixing AI-built apps. I help founders and small businesses get their Base44, Lovable, Replit, and Bolt projects from "it works in the demo" to "it works in production" fixing bugs, broken integrations, and deployments that AI builders leave behind. Fast response, honest scoping, and I don't stop until it's actually fixed.

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