AI Software Factory: Quién la Vende y Dónde Se Rompe
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.
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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
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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.
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