Pensamientos simples sobre construir, diseñar y lanzar.
Analizamos el escenario macro 2028 de Citrini Research: la paradoja de que cuanto más exitosa sea la IA, más se destruye la economía de consumo. Exploramos el Ghost GDP y la Intelligence Displacement Spiral.
Tres empresas actualizaron sus agentes de codificación casi al mismo tiempo. Las direcciones convergen. El campo de batalla real no es el modelo, sino la velocidad de absorción de los flujos de trabajo.
Del SaaSpocalypse al silicio dedicado por modelo, cinco predicciones audaces sobre hacia dónde va la IA en 2026, con más o menos un 50 % de probabilidad de pegarle.
Mis costos de API se multiplicaron por 10 cuando el cache se rompió en producción. El mismo día, los ingenieros de Anthropic explicaron exactamente por qué.
El método más barato para mejorar el rendimiento de un LLM, validado por Google Research en 7 modelos. Sin entrenamiento extra, sin ingeniería de prompts. Solo copiar y pegar.
Lo que demuestran los resultados de Terminal Bench de LangChain y el experimento con el formato hashline. El modelo fue el mismo, y la razón por la que el ranking del leaderboard se invirtió fueron tres factores: el prompt, las herramientas y el middleware.
Desde Markdown for Agents de Cloudflare y Vercel hasta WebMCP de Google: lectura y escritura se estandarizan a la vez, dando inicio a la era del Agent-Native Web.
Cinco principios de escritura del body SKILL.md escondidos en la documentación oficial de Anthropic. Desde separar los roles de description y body hasta los loops de verificación.
Promoción exclusiva de KakaoTalk: ChatGPT Pro a 29,000 KRW en lugar de 220 USD/mes, más el nuevo Codex-5.3-Spark con 1,000 tokens por segundo.
La ventaja competitiva en la era de los agentes no viene del modelo, sino del diseño del sistema de archivos. Así se unifica todo.
Cada conexión es valiosa para mí.
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