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Mantengo Codex Vible como nota viva: instalación, ajustes, App vs Web y la diferencia con ChatGPT.
Vibe coding, agentes de codificación autónomos e ingeniería de software con IA.
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Mantengo Codex Vible como nota viva: instalación, ajustes, App vs Web y la diferencia con ChatGPT.
Prompt de sistema que recorta reasoning y árboles de agentes. Medidas y config.toml.
Encode review taste as rules and examples, then let an agent apply the same compressions a strong reviewer would.
Component names, motion words, and click-to-selector tools beat “make it pop” every time.
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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.
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 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.
No podía dormir después de que me dijeran que publicaba muy poco. A las 3 de la mañana arranqué a programar free-router, una herramienta que detecta modelos de IA gratuitos en tiempo real y los conecta a tus herramientas de código con una sola tecla.
Cuando los agentes hacen 3,000 commits al día, los humanos no pueden revisarlos todos. Así se construye un pipeline verificado por máquinas que detecta lo que las personas no pueden.
Datos recientes de benchmarks muestran que los archivos de contexto AGENTS.md y CLAUDE.md en realidad perjudican el rendimiento de los agentes de código. A veces la flojera es la mejor decisión de ingeniería.
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.
Las cinco predicciones de Thomas Wolf sobre cómo la IA transformará radicalmente la arquitectura del software. Desde el fin de las dependencias hasta los lenguajes diseñados para IA.
El equipo Codex de OpenAI construyó un código base de un millón de líneas usando solo agentes de IA. Estos son los cinco principios de harness engineering que descubrieron.
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Mientras el mercado alerta sobre sobrecapacidad de GPU, OpenAI declara: necesitamos más cómputo. El verdadero cuello de botella no está donde crees.
En 2026, la gramática de las startups está cambiando. El rol del fundador pasa de escribir código a orquestar la IA - y el criterio es la nueva profundidad técnica.