DevAI: Claude Code te come 33k tokens antes de leer una sola…

Claude Code te come 33k tokens antes de leer una sola línea tuya

Resulta que Claude Code manda ~33.000 tokens de overhead al modelo antes de procesar tu prompt, mientras OpenCode hace lo mismo con apenas 7.000. Eso es un multiplicador de 4.7x en costes que pagas tú, no Anthropic. Para uso ocasional es ruido, pero si tienes un equipo usando Claude Code a diario, ese overhead se convierte en dinero real que desaparece sin que hayas escrito ni una línea de código. Ojo con esto porque muchos benchmarks comparan calidad de respuesta pero ignoran completamente el coste operativo real. leer más

Agentes de código en el mundo real: los benchmarks sintéticos mienten

Databricks ha publicado una comparativa de agentes de coding sobre su propio codebase de millones de líneas, y los resultados son bastante más útiles que el típico benchmark con ejercicios de LeetCode o repositorios de juguete. La diferencia importa: en código real tienes dependencias cruzadas, convenciones internas, deuda técnica y contexto implícito que ningún dataset sintético captura. Los números que salen aquí —con todos sus matices— son los que deberías mirar antes de decidir qué agente metes en tu pipeline de CI. Ojo con extrapolar directamente, porque el stack de Databricks es específico, pero la metodología es lo que vale. leer más

Prompt injection en GitHub Copilot Agent: repos privados al descubierto

El equipo de Noma Security consiguió engañar al agente de IA de GitHub para que filtrara repositorios privados usando prompt injection. Básicamente, metieron instrucciones maliciosas en lugares donde el agente leía contenido (issues, PRs, archivos) y lograron que exfiltrara información que no debería tocar. No es un bug de implementación menor — es un problema estructural de los agentes con acceso amplio: si confías en que el LLM va a ignorar instrucciones adversariales embebidas en datos que él mismo procesa, vas a perder. Ojo con esto porque si tu pipeline de CI/CD o code review usa agentes con acceso a repos privados, ese input externo es superficie de ataque. leer más

¿Cuánto te está costando realmente tu asistente de código?

Si usas Claude Code, Cursor, Codex o cualquiera de los 31 agentes de IA más populares, probablemente no tienes ni idea de cuántos tokens estás quemando por proyecto. `codeburn` lo resuelve sin fricción: un simple `npx codeburn` y tienes un dashboard local que desglosa el consumo y coste por modelo, proyecto y tarea. Cero cloud, cero telemetría. Ojo con esto porque hasta que no ves los números reales, es fácil llevarte sorpresas desagradables en la factura de fin de mes. Con 8.6k estrellas en menos de nada, no soy el único que tenía esta necesidad. leer más

Google mete MCP remoto en Gemini API y ya no es territorio exclusivo de Anthropic

Google acaba de expandir su suite de agentes gestionados en la Gemini API con tres novedades que importan: soporte para MCP remoto (ya no solo local), tareas en background que no bloquean el hilo principal, y mejoras generales en la orquestación de agentes. Lo interesante aquí no es el feature en sí, sino que MCP deja de ser "la cosa de Anthropic" para convertirse en estándar real del ecosistema. Esto significa que ahora puedes conectar tus servidores MCP existentes directamente con Gemini sin fricciones. Ojo con los costes de las tareas en background, que eso siempre viene con letra pequeña. leer más

Dale a tu agente de IA una VM desechable, no tu máquina

Si usas Claude Code, Codex o cualquier agente que ejecuta comandos, ya sabrás ese momento de sudor frío cuando ves que va a hacer algo en tu sistema. Clawk resuelve esto de forma elegante: en lugar de dejar al agente campear a sus anchas en tu laptop, le asigna una VM Linux efímera y aislada. Si la lía, se destruye y punto. Nada de archivos borrados, nada de procesos zombies, nada de claves comprometidas. Esto significa que puedes dejar correr tareas largas y destructivas sin rezar. Ojo, depende de cómo gestiones los secretos que necesite el agente. leer más

rtk

Si trabajas a diario con Claude Code, Cursor o Codex, sabes perfectamente lo rápido que se dispara la factura de tokens. rtk es un proxy CLI escrito en Rust que se interpone entre tus herramientas de desarrollo y la API del LLM, optimizando las peticiones para reducir el consumo de tokens entre un 60% y un 90% en comandos habituales. Un único binario, cero dependencias: instalas y funciona.

Con 70.881 estrellas en GitHub, la comunidad ha votado claramente: esto toca un punto de dolor real. Puedes usarlo como capa transparente en tu workflow actual sin cambiar nada de tu setup. Encaja especialmente bien si tienes un equipo donde varios devs usan agentes de IA constantemente y los costes se están yendo de las manos.

La promesa es ambiciosa, pero los números de adopción invitan a probarlo.

ver en GitHub

Serena es un toolkit MCP que convierte a tu agente de IA en algo parecido a un IDE real: en lugar de trabajar ciegamente con archivos, tiene retrieval semántico del codebase, puede navegar símbolos, entender contexto y editar con precisión quirúrgica. Resuelve el problema clásico de que los agentes "lean mal" proyectos grandes o pierdan contexto entre conversaciones.

Esta semana la probaría integrándola con Claude Code o Cursor en un proyecto mediano: la diferencia es notable cuando el agente necesita refactorizar algo que está disperso en varios ficheros. Para proyectos pequeños o scripts puntuales, es overkill. Tampoco es para quien no quiera tocar configuración MCP, porque la instalación requiere cierto setup inicial.

probarla

Claude Code te está cobrando el lujo de existir antes de hacer nada

El dato es brutal: 33k tokens de overhead antes de leer tu prompt. No es un bug, es arquitectura — y tú lo pagas. Para un dev en Latinoamérica calculando costos en dólares, esto no es detalle técnico, es dinero real que se evapora en inicialización. OpenCode con 7k tokens demuestra que es una decisión de diseño, no una necesidad. Si usas Claude Code intensivamente, revisa tu factura del mes pasado. El premium de Anthropic no debería incluir pagar por su propio calentamiento de motor.