DevAI: GitHub cambia Copilot a pago por uso, Claude Code…

GitHub cambia Copilot a pago por uso

A partir de junio, GitHub cobra Copilot según lo que uses en lugar de una cuota fija mensual. Introdujeron un sistema de "AI Credits" donde cada sugerencia, chat y feature consume créditos. Esto puede ser bueno si eres de los que usa Copilot esporádicamente, pero si eres como yo y lo tienes funcionando todo el día, prepárate para facturas más altas. El problema es la falta de transparencia: no está claro cuántos créditos gasta cada acción. Mi consejo es monitorear tu uso las primeras semanas para evitar sorpresas desagradables en la factura. leer más

Claude Code desaparece del plan Pro

Anthropic está considerando quitar Claude Code del plan Pro, lo que obligaría a los desarrolladores a saltar al plan más caro para seguir usando las funcionalidades de programación. Es una movida típica de SaaS: enganchar usuarios con un precio razonable y luego subir la barrera cuando ya están enganchados. Si usas Claude para code review, debugging o generación de código, prepárate para abrir la cartera o buscar alternativas. GPT-4 y Copilot siguen ahí, y Cursor está ganando tracción entre devs. La dependencia de herramientas de IA para programar tiene estas consecuencias — las empresas saben que ya no puedes vivir sin ellas. leer más

Zed lanza agentes en paralelo para competir con Cursor

El editor Zed acaba de lanzar su función de agentes paralelos, permitiendo que múltiples asistentes de IA trabajen simultáneamente en diferentes partes de tu código. Básicamente, puedes tener un agente refactorizando una función mientras otro escribe tests y un tercero actualiza la documentación. Es su movimiento más directo contra Cursor, que hasta ahora dominaba este espacio. Honestamente, era cuestión de tiempo - la velocidad nativa de Zed combinada con paralelización de agentes suena prometedora en papel. Eso sí, habrá que ver cómo manejan la coordinación entre agentes para evitar conflictos o cambios contradictorios. leer más

Serena: el IDE que tu agente necesitaba

Este toolkit MCP está diseñado específicamente para que los agentes de IA puedan trabajar mejor con código. Ofrece búsqueda semántica y capacidades de edición que van más allá del típico "buscar y reemplazar". Lo interesante es que no intenta ser otro copiloto más, sino que se enfoca en ser la herramienta que conecta tu agente con tu codebase de forma inteligente. Con 23K estrellas ya, parece que han tocado una fibra sensible. Si estás construyendo agentes que necesitan entender y modificar código de verdad, esto podría ser exactamente lo que buscabas para darles contexto real sobre tu proyecto.

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RTK: el proxy CLI que reduce tu factura de OpenAI

Si estás hasta las pelotas de quemar tokens preguntándole a GPT cosas básicas de desarrollo, RTK puede ser tu salvación. Este proxy CLI en Rust intercepta tus comandos y cachea las respuestas más comunes, reduciendo el consumo de tokens entre 60-90%. La idea es simple: ¿para qué volver a preguntar cómo hacer un `git rebase` si ya lo preguntaste la semana pasada? Es un binario único sin dependencias, así que la instalación es trivial. Para equipos que usan LLMs intensivamente, esto se traduce en un ahorro real de pasta. El único "pero" es que por ahora solo funciona bien con comandos repetitivos.

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Claude Code petó y Anthropic explica por qué

Anthropic ha publicado el post-mortem oficial sobre los problemas de calidad que tuvo Claude Code el 23 de abril. Básicamente, una actualización del modelo causó que generara código de peor calidad durante varias horas antes de que se dieran cuenta y lo revirtieran. Lo interesante es la transparencia: explican que sus métricas internas no detectaron el problema a tiempo y que los usuarios se quejaron antes de que saltaran sus alertas. Esto te debería hacer pensar dos veces antes de confiar ciegamente en cualquier LLM para código crítico, por muy bueno que sea normalmente. leer más

Qwen lanza un modelo de 27B que programa como los grandes

Alibaba acaba de soltar Qwen3.6-27B, y los números son llamativos: promete rendimiento de modelo flagship para coding con solo 27B de parámetros. En los benchmarks supera a GPT-4o en tareas de programación, lo cual suena demasiado bueno para ser cierto, pero los primeros tests de la comunidad parecen confirmarlo. Lo interesante es que puedes correrlo en local con hardware decente (necesitas unos 16GB de VRAM). Esto significa que por fin tenemos una alternativa seria para coding que no depende de APIs externas ni te cuesta un riñón en tokens. Ojo, que aún está en preview y hay que ver cómo se comporta en casos edge complejos.

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awesome-mcp-servers

Esta colección curada es el santo grial para cualquier desarrollador que esté trabajando con el Model Context Protocol (MCP) de Anthropic. Con más de 85.000 estrellas, se ha convertido en el recurso de referencia de la comunidad para encontrar servidores MCP listos para usar.

La repo recopila una amplia variedad de servidores que extienden las capacidades de Claude Desktop, desde integraciones con bases de datos y APIs hasta herramientas de análisis de código y automatización de tareas. Puedes usarlo para descubrir nuevos servidores que potencien tu flujo de trabajo con IA, o como inspiración si estás pensando en crear tu propio servidor MCP.

Encaja perfecto si ya estás usando Claude Desktop y quieres aprovechar al máximo el MCP, o si simplemente quieres explorar qué posibilidades ofrece este protocolo emergente. La curación está muy bien organizada por categorías, facilitando encontrar exactamente lo que necesitas.

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