Pensamientos simples sobre construir, diseñar y lanzar
Clasifiqué cada término que me seguía apareciendo mientras usaba Claude Code y Codex a diario. Surgieron cinco grupos que mapean todo el sistema en el que operan estas herramientas.
Revisé las definiciones de tipos del SDK y los system prompts de ambas herramientas. La diferencia 29 vs 7 no se trata de cantidad de funciones. Se trata de dos respuestas fundamentalmente distintas a la misma pregunta: ¿cómo debería interactuar un agente de IA con tu sistema?
Alguien hizo un benchmark de una reimplementación de SQLite en Rust escrita por un LLM. La brecha entre código que parece correcto y código que es correcto resultó ser de cinco órdenes de magnitud.
Blog version of a 2026-03-12 LinkedIn note — same claims, cleaned structure for reading.
Cuatro proyectos que aparecieron en los últimos dos meses muestran qué pasa cuando los agentes de IA no solo programan, sino que generan ingresos, orquestan y dirigen empresas enteras.
Después de un año de desarrollo asistido por agentes de IA, descubrí que los archivos de especificaciones estructurados resolvían el problema de inconsistencia mucho mejor que cualquier técnica de prompting.
Hice ingeniería inversa de cómo Codex maneja el desbordamiento de contexto. La respuesta involucra cifrado AES, patrones de session handover y trucos de KV cache.
El CEO de Shopify, Tobias, creó QMD, un motor de búsqueda open source. Al conectarlo a Claude Code, cada sesión obtiene memoria persistente.
El equipo de Claude Code de Anthropic reconstruyó sus herramientas tres veces. Menos herramientas hicieron que la IA rindiera mejor. Aquí van cuatro principios aprendidos a pulso.
Tu IA no se está volviendo más tonta. Tu sesión principal está sobrecargada. Los sub-agentes la mantienen ágil y precisa por más de una hora.
Cada conexión es valiosa para mí.
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