Tabnine vs Cursor: privacidad enterprise frente a editor agéntico
Cursor y Tabnine pertenecen a la misma conversación de IA para programar, pero resuelven problemas distintos: uno rediseña el editor; el otro prioriza control enterprise.
Google ADK: cómo crear agentes Python con tools, MCP y evals sin quedarte en demo
Google ADK no es solo otra forma de llamar a Gemini. Su valor está en darte una estructura de ingeniería para agentes: orquestación, tools, MCP, sesiones, evaluación y despliegue sin esconder todo en un prompt gigante.
DevAI: 50.000 ejecuciones de un eval de 5 líneas: lo que…
Newsletter para desarrolladores: 50.000 ejecuciones de un eval de 5 líneas: lo que aprendió VS Code, VS Code se pasa al BYOK: tu API key, tus reglas…
Tabnine vs GitHub Copilot: privacidad, autocompletado y control enterprise
Tabnine y GitHub Copilot compiten como asistentes de código, pero no empujan exactamente el mismo ángulo: Copilot gana por ecosistema; Tabnine por control y privacidad.
Pydantic AI: cómo crear agentes Python tipados sin perder control en producción
Pydantic AI no es otro wrapper bonito para prompts. Su valor está en obligarte a tratar un agente como software: contratos de salida, dependencias explícitas, herramientas validadas, límites de uso, trazas y evals.
Copilot Spaces: cómo crear capas de contexto sin meter todo el repositorio en cada prompt
Copilot Spaces no va de guardar chats bonitos. Va de crear una capa de contexto curada para una misión concreta. La diferencia entre buen contexto y contexto infinito es lo que separa a un agente útil de un asistente caro y confundido.
GitHub Agent Finder: cómo descubrir agentes, MCP y skills sin convertir Copilot en una caja negra
GitHub Agent Finder apunta a un problema real: los agentes no pueden cargar todos los MCP servers, skills y herramientas por si acaso. La mejora no es descubrir más cosas; es descubrir solo lo permitido, con ranking, política y decisión humana.
Docker MCP Toolkit: cómo ejecutar servidores MCP locales sin llenar tu equipo de secretos
Docker MCP Toolkit convierte el uso de servidores MCP en algo más operable: catálogo, perfiles, gateway, secretos y contenedores. Pero no es una varita mágica de seguridad; si no defines perfiles y permisos, solo centralizas el riesgo.
Métricas para agentes de código: cómo saber si realmente ahorran tiempo
Un agente que genera mucho codigo no necesariamente ahorra tiempo. La metrica correcta es trabajo aceptado, verificado y mantenible por unidad de coste.
LiteLLM Proxy: cómo montar un gateway de IA para controlar coste, claves y modelos
LiteLLM Proxy no es solo un adaptador para llamar a muchos modelos. Bien usado, es la capa donde un equipo convierte el uso de IA en infraestructura gobernable: claves, presupuesto, rutas, trazas y permisos antes de que cada agente consuma por libre.
Codex, Claude Code y Cursor: cómo coordinar varios agentes sin duplicar trabajo
El futuro cercano no es elegir un unico agente. Es saber dividir trabajo entre varios sin crear conflictos, duplicar contexto o perder trazabilidad.