Guías prácticas en español sobre herramientas de IA para desarrolladores: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, MCP, agentes y editores.
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Un AI gateway para agentes es la frontera operativa que gobierna el tráfico hacia modelos LLM y herramientas MCP. Esta guía explica qué debe controlar, qué no sustituye y cómo migrar sin abrir un bypass de autorización.
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Un sandbox para agentes de IA es una frontera de capacidades: el modelo propone, pero una política y un runtime aislado deciden qué código o tool puede ejecutarse.
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La plataforma de vibe coding de Wix explicada en español: qué hace, qué da gratis, cómo se pagan los créditos y lo que conviene saber antes de fiarle una app.
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OIDC para agentes de IA sustituye secretos estáticos por identidad verificable y credenciales cortas. Guía práctica para GitHub Actions, entornos y controles que no dependen del prompt.
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Una caché semántica LLM puede devolver una respuesta reutilizable para una pregunta parecida, pero solo es segura con fronteras estrictas de tenant, identidad, locale, modelo, prompt, corpus, ACL y política.
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La herramienta de Google para desarrolladores que trabajan con Gemini, explicada en español: qué es, qué la separa de la app de Gemini, qué es gratis y cómo se empieza.
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Contextual Retrieval añade contexto derivado a cada chunk antes de embedding y BM25. Aprende a conservar el original, validar ACL, controlar costes y demostrar con un A/B si mejora tu RAG.
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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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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.