Ocho hooks que garantizan la confiabilidad de un agente de IA
Las reglas en CLAUDE.md se siguen más o menos el 80% del tiempo. Los hooks se siguen el 100%. Después de seis meses probando, estos son los ocho que nunca saqué.
← Atrás Contactar
Blog
Pensamientos simples sobre construir, diseñar y lanzar.
Dos personas, USD 430M en ingresos: lo que Medvi realmente construyó con IA
El artículo del NYT sobre la operación de dos personas y USD 430M de Medvi parece una historia de IA creando un negocio desde cero. Si lo lés con atención, la lección real es sobre compresión del funnel sobre infraestructura prestada.
Claude Code en 2026: las capas importan más que las herramientas
Instalé tres extensiones populares de Claude Code y mi productividad casi no cambió. El problema nunca fue cuáles herramientas elegir.
Por qué tu config de Codex no funciona: el problema con la carpeta .codex/
Edité config.toml, escribí reglas en AGENTS.md y nada se aplicaba. El problema resultó ser la estructura de carpetas en sí, no mis configuraciones.
Codex se metió dentro de Claude Code, y eso lo dice todo
El mismo día que Anthropic anunció Computer Use, OpenAI lanzó Codex como plugin de Claude Code. Creo que es la concesión más inteligente de 2026.
Claude Code Channels cambió mi forma de trabajar lejos de la terminal
Hace un mes no podía alejarme de la laptop durante un build. Tres funciones en cuatro semanas lo solucionaron.
El Skill de 10 Horas Supera al de 10 Minutos Siempre
Pensé que con un solo archivo SKILL.md era suficiente. Luego vi cómo lo estructura el propio equipo de Anthropic y lo reconstruí todo.
Cuatro Contextos Que Deciden Si la IA Te Ayuda o Te Hace Perder el Tiempo
Pasé un fin de semana metiendo 100MB de PDFs en un agente. El rendimiento empeoró. Mapear lo que le estaba dando en cuatro categorías me mostró exactamente por qué.
12 Skills Gratuitos Que Arreglan el Diseño AI Slop
Probé docenas de skills de diseño para agentes de AI coding. La mayoría no duraron una semana. Estos 12 son los que sigo usando.
El loop gana: Ralph, RLM y autoresearch como estrategia de cómputo en tiempo de inferencia
En 2026, los sistemas de IA que repiten de forma simple superan a los pipelines complejos. Ralph, RLM y autoresearch comparten un principio: el cómputo en tiempo de ejecución escala mejor que el entrenamiento adicional.
Contact
Cada conexión es valiosa para mí.
No dudes en contactarme cuando quieras.