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Cómo evaluar una licitación de software con IA: un caso práctico con LicitaIA
Un flujo práctico para consultoras de software: separar admisión, criterios puntuables y evidencia pendiente usando el caso histórico MM/2026/138.
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Un flujo práctico para consultoras de software: separar admisión, criterios puntuables y evidencia pendiente usando el caso histórico MM/2026/138.
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Una respuesta JSON válida no es automáticamente correcta ni segura. Aprende a diseñar schemas para la respuesta final del modelo, validarla en tu aplicación y decidir cuándo rechazar, reintentar o pedir revisión humana.
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GraphRAG no sustituye por defecto al RAG vectorial: esta guía explica cuándo un grafo aporta valor, cómo diseñarlo con procedencia y permisos, y cómo probarlo antes de asumir su coste operativo.
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La ingeniería de contexto decide qué entra en cada turno y con qué presupuesto. Una ventana grande no convierte el historial en contexto de calidad: los agentes duraderos necesitan política estable, estado verificable, resultados con caducidad y compactación que conserve decisiones.
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Newsletter para desarrolladores: Claude Code ignoraba tu AGENTS.md si tenías la telemetría desactivada, JetBrains se pone las pilas con su apuesta…
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Un agente SQL seguro no entrega una conexión al LLM: traduce intención dentro de un contrato y deja que el runtime y la base de datos apliquen identidad, roles, allowlists, límites, RLS y auditoría.
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La reescritura de consultas RAG puede recuperar evidencia que una pregunta literal no encuentra, pero solo si conserva la consulta original, aplica filtros antes del retrieval y trata cada variante como una hipótesis auditable.
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Newsletter para desarrolladores: Claude Code adopta AGENTS.md: por fin un poco de interoperabilidad, 800K líneas de Rust escritas con el propio Copilot —…
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Un router de LLM no debe perseguir el precio más bajo en cada petición. Debe aplicar una política verificable: qué contrato necesita la tarea, cuándo se puede reintentar y cuándo un fallback cambia el producto.
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Newsletter para desarrolladores: El benchmark de coding AI que sí refleja tu codebase real, Claude Code corre tu código en microVMs ocultas — así…
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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.
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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.