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  1. Frena el prompt injection antes de dar herramientas a tu agente

    Prompt injection: por qué un system prompt endurecido no basta para tu agente de IA y cómo la trifecta letal y la defensa en capas sí lo protegen.

    9 min de lectura

  2. Skills de IA: deja de meter todo en un SKILL.md gigante

    Agent Skills: cómo empaquetar conocimiento reutilizable en un SKILL.md sin quemar contexto. Plantilla, árbol de decisión y cuándo no crear una skill.

    9 min de lectura

  3. Code review con IA: el paper que lo da por muerto falla

    Code review con IA: el paper que lo da por muerto es un ensayo sin datos. Tabla de decisión para saber cuándo un agente revisa solo y cuándo no.

    8 min de lectura

  4. GPT-5.5 vs Opus 4.8: lee el benchmark antes de creértelo

    Benchmark de coding agéntico: GPT-5.5 gana a Opus 4.8 en Terminal-Bench, pero el harness cambia todo. Aprende qué mide, su varianza y el coste real por tarea.

    10 min de lectura

  5. Codex CLI en tareas largas: evita que pierda el hilo

    Codex CLI en tareas largas: evita que el agente pierda el hilo con memoria de proyecto en archivos, hitos verificables y validación continua. Guía práctica.

    10 min de lectura

  6. Dale memoria a tu agente de IA sin inflar el contexto

    Memoria de agentes de IA: qué guardar, cómo recuperarlo por relevancia y el patrón mínimo con Mem0 y LangGraph sin inflar contexto ni coste.

    11 min de lectura

  7. Elige tu modelo de IA por coste real, no por el benchmark

    Elegir modelo de IA por coste: monta una eval pequeña, mide tokens y esfuerzo, y paga por la tarea real, no por el benchmark de marketing.

    11 min de lectura

  8. BYOK en VS Code: usa tu API key sin pagar Copilot

    BYOK en VS Code te permite usar tu propia API key de Anthropic, OpenAI u Ollama local sin depender de Copilot. Configúralo paso a paso y controla coste, privacidad y modelo.

    9 min de lectura

  9. Ollama: cómo correr un LLM en local sin API key (y cuándo no compensa)

    Guía verificada de Ollama: instalación por sistema, comandos clave, cálculo de memoria por modelo y API compatible con OpenAI en localhost. Y cuándo el local no compensa.

    16 min de lectura

  10. Tu evaluación offline miente: mide tu IA en producción

    Evaluación de modelos en producción: por qué el offline miente y cómo montar shadow traffic, canary y A/B testing en equipos pequeños sin morir en el intento.

    8 min de lectura

  11. Claude Skills ya son estándar: úsalas en Codex y Cursor

    Claude Skills se han vuelto un estándar abierto: escribe un SKILL.md una vez y reúsalo en Codex, Cursor, Gemini CLI y más. Guía práctica con ejemplos.

    8 min de lectura

  12. Benchmarks de coding agéntico: por qué eliges mal tu modelo

    Benchmarks de coding agéntico: aprende a leer Terminal-Bench y SWE-bench para elegir modelo en tu CLI sin pagar de más. Guía práctica con datos 2026.

    10 min de lectura