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Un agente no se valida preguntándole tres cosas y leyendo una respuesta bonita. Necesita pruebas de resultado, decisiones, tools, límites y regresiones antes de ganar permisos.
Embeddings para RAG: cómo elegir modelo, dimensiones y métrica sin decidir a ciegas
Los embeddings no son una casilla de configuración del vector store. Determinan qué significa que dos textos estén cerca: mídelo en tu corpus antes de gastar memoria o cambiar de modelo.
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Newsletter para desarrolladores: Anthropic lanza dos nuevos Claude y reorganiza su lineup, Spotify redujo un 90% su gasto en tokens con un truco de…
Prompt caching: cómo reducir coste y latencia de LLM sin servir respuestas equivocadas
Prompt caching ahorra cuando reutilizas el mismo prefijo largo; no es una excusa para cachear respuestas de un agente. Esta guía separa la caché de proveedor de la semántica y fija límites de seguridad.
Plantilla de CLAUDE.md lista para copiar (y los 8 errores que se comen tu contexto)
Una plantilla que puedes pegar hoy en tu repositorio, sección a sección, y los ocho errores que hacen que un CLAUDE.md consuma contexto sin mejorar una sola respuesta.
OpenClaw: qué es, para qué sirve y cómo empezar
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Google Antigravity: qué es, cómo funciona y cómo empezar
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RAG multi-tenant seguro: cómo filtrar permisos antes de recuperar contexto
Un filtro de metadata no es seguridad si lo compone el navegador o se aplica después del vector search. En un RAG multi-tenant, la identidad autenticada debe decidir qué chunks existen para cada consulta antes de que el modelo los vea.
MCP Streamable HTTP: cómo crear servidores remotos sin copiar tutoriales antiguos
Streamable HTTP no significa mantener una sesión SSE eterna. La revisión actual de MCP usa un endpoint POST y una respuesta JSON o SSE por petición. Este es el diseño que evita desplegar un servidor remoto con supuestos ya obsoletos.
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Newsletter para desarrolladores: Claude Code Opus 5 en modo auto: un agujero de seguridad que no puedes ignorar, Claude Code recorta límites: menos…
Memoria de agentes de IA: arquitectura, privacidad y borrado en producción
Un agente que recuerda todo no es más útil: es más difícil de aislar, borrar y evaluar. La memoria de producción debe ser selectiva, con ámbito, fecha de caducidad y una ruta de eliminación verificable.
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Codex Skills: cómo crear workflows reutilizables sin inflar el contexto del agente
Una skill no es un prompt largo guardado en una carpeta. Es un contrato operativo: cuándo se activa, qué contexto carga, qué comandos puede ejecutar y cómo se verifica el resultado. Si no puedes probarlo, no has creado una capacidad reutilizable.
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Git worktree para agentes de IA: trabajo paralelo sin pisar tu repositorio
Un worktree no hace seguro a un agente, pero evita la colisión más tonta: dos tareas modificando el mismo directorio. Úsalo para aislar ramas, contexto y validación; no para saltarte revisión, secretos o integración.
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Newsletter para desarrolladores: Anthropic bajando el esfuerzo de Claude Code sin decírselo a nadie, Claude Code relaja sus límites: más tokens para…
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Microsoft Foundry Agent Service: cómo desplegar agentes con identidad, tools y trazas
Microsoft Foundry Agent Service elimina parte de la infraestructura de un agente, no la responsabilidad de diseñar sus permisos, tools, aprobaciones y pruebas. Esta guía explica dónde encaja de verdad.
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MCP Inspector: cómo probar y depurar servidores MCP antes de conectar un agente
MCP Inspector no sustituye tus tests: convierte el protocolo real en una superficie comprobable. Úsalo para detectar tools que no se anuncian, schemas que mienten, transportes incompatibles y permisos que tu suite unitaria no ve.
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Codex CLI: configura AGENTS.md, perfiles y permisos sin convertir el repo en una excepción
Codex CLI no se vuelve fiable por instalarlo y darle acceso. La unidad de configuración útil es un repositorio con instrucciones cortas, perfiles de permisos y un sandbox que haga explícito qué puede hacer el agente.
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Responses API no convierte una función en fiable por sí sola. Esta guía muestra el bucle correcto de tool calls, validación, estado y trabajos largos para que un agente no confunda una respuesta convincente con una acción segura.
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n8n y agentes de IA: cómo crear workflows fiables con aprobación humana
n8n puede convertir un agente en un workflow operativo, pero el canvas no sustituye permisos, contratos ni evaluación. Diseña una tarea estrecha, separa decisiones de efectos y deja al humano la última palabra cuando haya riesgo.
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