Textos largos: el razonamiento completo detrás de las notas.
- El idioma de tu Prompt decide con qué universo paralelo de datos de entrenamiento estás hablando
¡Deja de traducir tu Prompt al inglés para ahorrar Token! ¿Por qué cuanto más lo traduces al inglés, más te responde la IA con "給到" y "質量"? Este artículo combina investigación sobre modelos de lenguaje presentada en ACL con experiencia práctica para explicar por qué "términos técnicos en su original + descripción en tu lengua materna + anclas de región explícitas" es la mejor forma de reducir el coste de corregir una y otra vez.
- Usa la IA como mentor: Claude Code /insights y Codex Computer History para revisar tu propio trabajo
Si usas Claude y Codex a la vez y tienes activado Computer History, hay dos trucos sencillos que rinden mucho: pedirle a Codex que, con Computer History, haga de mentor y valore tu rendimiento reciente, y generar con /insights de Claude Code un informe de revisión que vaya de la visión general al detalle y deje un resumen para seguir creciendo.
- Presentación de Deckhand: convierte Claude Code en tu panel de control de IA de terceros
Deckhand es un plugin de código abierto para Claude Code que añade una barra de herramientas sobre el prompt: delega tareas en modo solo lectura a Codex, Cursor agent y agy para obtener una segunda opinión, lanza subagentes en paralelo con Sub5 y ofrece métricas de uso y cambio de modelo. En este artículo se detallan la instalación, el uso de cada función, los flujos de datos y sus limitaciones conocidas.
- Basta de Fan-out a ciegas: arquitectura de orquestación en cuatro capas con Claude Haiku 5.5 en producción
Claude Haiku 5.5 es rápido y económico, pero lanzarle todas las tareas en paralelo solo magnifica los errores de juicio, el sesgo de evaluación y los riesgos de Supply Chain. En este artículo desglosamos una arquitectura por capas con Fable para el criterio, Opus para la orquestación, Sonnet y Haiku para la implementación, validación por CI y aceptación con Opus, además de analizar qué tareas realmente justifican un Fan-out.
- Deja de pasarle tus SOP a un AI Agent a pelo: usa RFC 2119 (MUST/SHOULD/MAY) para controlar su comportamiento al detalle
Si le metes un SOP humano directamente a un LLM, lo habitual es que el Agent acierte una vez y descarrile tres. En este artículo mostramos cómo reescribir System Prompts y Agent Skills con MUST, SHOULD y MAY de RFC 2119 para delimitar restricciones duras, recomendaciones firmes y margen discrecional, junto con tres principios para llevarlo a producción.
- Un AI Agent es prácticamente un equipo ágil: desglosando sus 5 conceptos clave a través del día a día de la ingeniería de software
Desgranando en una sola frase los 5 conceptos clave de un AI Agent a través del día a día del desarrollo: Prompt, Context, Harness, Loop y Graph, que se corresponden punto por punto con el ticket de Jira, el entorno de desarrollo y sus directrices, el bucle de tests y el diagrama de flujo del PM.
- Haz que las respuestas de la IA sean más legibles: ASD-STE100 recomendado por Karpathy
Karpathy recomienda pedirle a la IA que use ASD-STE100 para explicar conceptos, reduciendo así malentendidos y ambigüedades. Este artículo incluye la versión final lista para añadir a tu `CLAUDE.md` o `AGENTS.md` global.
- Utilice una interfaz pura para crear un blog multilingüe "dinámico + artículo"
Convertí mi sitio web en un blog multilingüe "dinámico + artículo": el contenido se administra con Markdown, la traducción se completa al publicar, se generan páginas estáticas durante la construcción y el navegador es responsable de leer y cambiar de idioma. Este artículo desglosa el modelo de contenido, los canales compartidos, las compensaciones entre la carga bajo demanda y el SEO, y qué ahorra exactamente el front-end puro.
- Patrón arquitectónico para múltiples layouts y temas
¿Cómo debe estructurarse un frontend para admitir más de 100 temas y varios layouts sin que la lógica de personalización se filtre a los componentes compartidos? En este artículo desgloso las capas core / view / theme leaf, la configuración tipada, las pruebas de integridad de la familia de temas y la carga bajo demanda del CSS de cada tema, además de las decisiones propias de cada capa.