Jev de TypeSafe: el modelo del que todo el mundo habla
Jev de TypeSafe decide en vez de escribir. Lo probé con 200 tickets reales en español y revisé 30 evaluaciones: qué funciona, qué no y dónde usarlo
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Jev de TypeSafe decide en vez de escribir. Lo probé con 200 tickets reales en español y revisé 30 evaluaciones: qué funciona, qué no y dónde usarlo
Abrimos un ERP en producción a los agentes de IA con MCP. Esto es lo que cambió en el producto, lo que tuvimos que retirar después de desplegarlo, y las superficies de ataque que nadie te cuenta.
Qué es la AI software factory, quién la vende como solución mágica y por qué la mayoría no aguanta sin una señal de verificación en cada capa.
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Un loop ya es un grafo. Lo que cambia no es el diagrama, sino quién decide el flujo de control. Los tres sitios donde falla, con datos medidos
Las nuevas reglas de la ingeniería de contexto: por qué sobre-instruir a los modelos actuales los empeora, qué hace /doctor con tu CLAUDE.md, y qué encontré al auditar mi propia configuración
El skill dejó de ser escribir el prompt perfecto. Ahora es diseñar el bucle que corrige al agente contra una señal real, hasta que dice hecho. Y se hace sin API.
Un LLM no lee texto, lee números. Cómo se hace esa conversión define tu factura, tu latencia y hasta tus bugs raros. Y el español paga un plus real.
Un LLM no razona ni consulta nada: calcula probabilidades y muestrea. Entender ese único bucle te da criterio de ingeniero y explica casi todo.
Qué es el harness engineering, explicado en español: por qué lo que rodea al modelo ya pesa más que el modelo que elijas.
Medí Serena MCP y Caveman en 5 experimentos A/B reales sobre Claude Code. Resultado: cada herramienta tiene una ventana óptima estrecha — fuera de ella gasta más
Configurar SPF, DKIM y DMARC es lo fácil. Monitorizarlo en producción no: alertas de senders nuevos, picos de volumen y cambios DNS sin volverte loco
Claude Code ya tiene 1M de contexto, pero context rot degrada calidad. Cómo gestiono sesiones tras auditar 928 en Opus y Sonnet
Los ADRs documentan el por qué de cada decisión técnica y evitan meses de retrabajo. Plantilla, ejemplos reales y cómo integrarlos con agentes de IA
Gestiono mi empresa desde un vault de Obsidian con Claude Code y 7 agentes IA que debaten entre sí. Estructura, MOCs, reuniones y coste real
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Gastaba más de $300 al día en tokens. Hoy gasto menos de $80 con el mismo output. Estas son las técnicas que uso para optimizar cada sesión de desarrollo con IA.
He usado ambos en producción durante meses. Esta no es una comparativa de features — es lo que pasa cuando los usas de verdad en proyectos enterprise.
No uso un agente de IA para programar. Uso nueve. Cada uno con un rol y un momento exacto. Mi pipeline completo con Claude Code.
Llevo meses dejando que agentes escriban código de producción. No por magia: por especificaciones. Así funciona SDD con OpenSpec.
He pasado un fin de semana probando Agent Teams en un desarrollo real. Te cuento cuándo merece la pena el coste extra y cómo montarlo.
Multiplica x3 tu productividad con Claude Code. Flujos de trabajo, gestión de contexto, ultrathink, subagentes, MCPs y más. Consejos reales de uso diario.
Cómo automatizar la descarga de bases de datos anonimizadas para que tu equipo pueda depurar bugs en producción sin comprometer la privacidad de los datos.
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Qué es la Ley de Demeter ("no hables con extraños"): el principio que reduce el acoplamiento entre clases, con ejemplos aplicables ya.
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Los 5 principios SOLID explicados de forma sencilla: SRP, OCP, LSP, ISP y DIP. Aprende a escribir código mantenible y escalable.