DevAI: Cómo VS Code y OpenAI exprimieron GPT-5.5 con prompt…

Cómo VS Code y OpenAI exprimieron GPT-5.5 con prompt engineering serio

VS Code publicó el post-mortem de un experimento de dos semanas en el que colaboraron con OpenAI para optimizar el system prompt de GPT-5.5 en Copilot. El resultado: menos tool calls innecesarias, reducción en el consumo de tokens en los casos extremos (tail latency) y ediciones más rápidas. Lo interesante no es el modelo en sí, sino la metodología: iteraron con un harness de evaluación propio, midieron con métricas concretas y descartaron cambios que parecían buenos pero no movían la aguja. Esto significa que cualquiera que esté construyendo agentes de coding puede replicar el enfoque — evalúa, mide, descarta lo que no funciona. leer más

VS Code 1.127: novedades que van directo a tu flujo de trabajo

La última versión de VS Code trae mejoras que, aunque parezcan incrementales, acaban afectando el día a día. Lo más relevante sigue siendo cómo evoluciona la integración con Copilot y el soporte para agentes dentro del editor — básicamente el terreno donde se está librando la guerra de los IDEs ahora mismo. Si usas Cursor o cualquier fork basado en VS Code, estas actualizaciones upstream tarde o temprano llegan a ti también. Vale la pena revisar las release notes para saber qué tienes disponible antes de que lo active tu herramienta favorita. leer más

1.800 skills agénticos para tu agente de código favorito

Si usas Claude Code, Cursor o Codex CLI y sientes que les falta "algo más", este repo es interesante: una librería instalable con más de 1.800 skills especializados para agentes de código, organizados en bundles, workflows y colecciones tanto oficiales como de la comunidad. La idea es que tu agente pueda hacer cosas más concretas —refactorizar con patrones específicos, gestionar PRs, ejecutar workflows complejos— sin que tú tengas que escribir los prompts desde cero cada vez. Con 42k stars ya tiene tracción real. Ojo con esto porque la calidad entre skills variará muchísimo; audita antes de meter nada en producción. leer más

Para de gastar pasta en IA sin saber cuánto gastas

Si usas varios agentes de IA para programar (Claude Code, Cursor, Codex, Gemini...) probablemente tienes una idea vaga de lo que te cuesta, pero no los números exactos. Codeburn agrega el uso de tokens y costos de 31 herramientas distintas en un solo dashboard local, desglosado por modelo, proyecto y tarea. Se instala con un simple `npx codeburn`, no manda datos a ningún servidor externo y ya acumula casi 8.500 estrellas en GitHub. Ojo con esto porque cuando veas el burn rate real por proyecto, igual te replantas qué agente usas para qué tarea. leer más

Un dashboard para dominar todos tus agentes de código desde un sitio

Si trabajas con varios agentes —Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode— sabes lo tedioso que es saltar entre terminales y configuraciones. cc-switch promete ser la interfaz unificada que gestiona todos desde un escritorio multiplataforma, escrito en Rust. Con 114k stars en GitHub eso llama la atención, aunque ese número me huele raro para un proyecto tan específico (sospecho algo de star farming). El concepto es sólido: un hub centralizado para flujos multi-agente tiene sentido real. Úsalo con precaución y verifica que el binario sea legítimo antes de darle acceso a tu entorno de desarrollo. leer más

Loop engineering: el framework mental que le faltaba a tus agentes de código

Si llevas tiempo trabajando con agentes de coding (Cursor, Copilot, Claude Code...) habrás notado que el caos escala rápido sin estructura. Loop engineering propone exactamente eso: patrones concretos para diseñar sistemas donde los agentes se prompting y orquestan entre sí de forma controlada. El repo incluye `loop-audit` para analizar loops existentes, `loop-init` para arrancar proyectos y `loop-cost` para monitorizar costes. Inspirado en Addy Osmani y Boris Cherny, así que el nivel técnico es serio. Con 6k stars en poco tiempo, algo están haciendo bien. leer más

rtk

Si trabajas con Claude Code, Cursor o Codex a diario, sabes perfectamente que la factura de tokens puede dispararse sin que te des cuenta. rtk es un proxy CLI escrito en Rust que se interpone entre tus herramientas de AI y la API, reduciendo el consumo de tokens entre un 60% y un 90% en comandos de desarrollo habituales. Un único binario sin dependencias: instalas y listo.

Con 69.097 estrellas en GitHub, la comunidad ha votado con fuerza —esto no es un experimento, es una herramienta que ya está en los workflows de miles de devs.

Encaja especialmente bien si tienes un presupuesto mensual ajustado en APIs o si gestionas equipos donde varios desarrolladores consumen tokens en paralelo. Puedes usarlo para optimizar pipelines CI/CD con agentes o simplemente para que tus sesiones de pair programming con AI no arruinen tu presupuesto.

ver en GitHub

serena es un toolkit MCP diseñado específicamente para agentes de código: combina recuperación semántica (búsqueda por significado, no solo texto) con capacidades de edición real de ficheros. La idea es darle a tu agente un "IDE completo" en lugar de herramientas de filesystem básicas.

Esta semana la probaría si estás construyendo un agente con Claude o cualquier modelo que soporte MCP y te has topado con el límite de los servidores genéricos: serena entiende el contexto del código, no solo rutas y strings. Encaja especialmente bien en proyectos medianos donde el agente necesita navegar por el repositorio con inteligencia.

El límite claro: 26k stars en GitHub pero es un proyecto joven. No es para producción crítica todavía, y requiere cierta configuración inicial. Si solo necesitas leer/escribir ficheros simples, es overkill.

probarla

El prompt engineering no murió: VS Code acaba de demostrarlo

Mientras todos corren a probar el agente más nuevo, VS Code y OpenAI publicaron algo más valioso: cómo dos semanas afinando system prompts redujeron tool calls y tokens en GPT-5.5. Esto no es marketing, es ingeniería documentada y reproducible. A ti esto te afecta porque tus propios agentes con Cursor o Claude Code probablemente están siendo verbosos y lentos por prompts descuidados. El artículo no es glamuroso, pero las técnicas son aplicables hoy mismo, sin esperar a GPT-6. Ignóralo y seguirás pagando más tokens por peores resultados.