Crea tres archivos de especificaciones antes de usar Claude Code y Codex
Pasé un año obteniendo resultados erráticos con Claude Code y Codex. Tres archivos de especificaciones, cada uno con un rol distinto, lo resolvieron.
Análisis profundo de Anthropic, OpenAI, Google y otras plataformas IA.
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Pasé un año obteniendo resultados erráticos con Claude Code y Codex. Tres archivos de especificaciones, cada uno con un rol distinto, lo resolvieron.
Suscribirte te pone en el top 0.3%. Estas cinco configuraciones — agentes, equipos, MCP, monitoreo, automatización — te llevan al top 0.01%.
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?
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.
Una condición de carrera entre Auto Memory y la compresión de contexto en Claude Code v2.1.59–v2.1.61 rompió el caché de prompts y corrompió las sesiones. Anthropic reseteó los límites semanales de todos los usuarios como compensación.
No podía dormir después de que me dijeran que publicaba muy poco. A las 3 de la mañana arranqué a programar frouter, una herramienta que detecta modelos de IA gratuitos en tiempo real y los conecta a tus herramientas de código con una sola tecla.
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.
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.
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.
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.
Peter Steinberger en OpenAI no es solo una contratación. La IA está redefiniendo las apps de mensajería: análisis de esta transformación global.
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.
Opus 4.6 Fast mode cuesta $150/tokens de salida. Esto no es solo un problema de precios, es el nacimiento de una nueva brecha económica donde el acceso a tokens determina la ventaja competitiva.
El análisis de Meritech Capital sobre más de 100 empresas de software en bolsa revela una brecha de valuación abismal entre las que ejecutan IA y las que no.
Mientras el mercado alerta sobre sobrecapacidad de GPU, OpenAI declara: necesitamos más cómputo. El verdadero cuello de botella no está donde crees.
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El Claude Opus 4.5 de Anthropic no solo rompió benchmarks. Demuestra que apostar todo al texto, el código y los agentes mientras la competencia se dispersa es la jugada ganadora.
Por qué se evaporaron $300B del SaaS mientras ChatGPT y Claude compiten por ser la app store de la IA, y qué nos dice la guerra móvil de 2008.
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Manus compartió las lecciones más duras detrás de construir agentes de IA en producción - desde la degradación de contexto hasta replantear la evaluación - en una presentación conjunta con LangChain.
Meta adquirió Manus por 3,600 millones de dólares. El secreto no era un modelo más grande, sino la ingeniería de contexto. Esto es lo que la mayoría de los agentes de IA no ven.
Meta adquirió la startup china Manus por miles de millones de dólares. Esta operación deja una lección clara: en la era de la IA, expandirse globalmente ya no es opcional, es una estrategia de supervivencia.
Oh My OpenCode no es solo un plugin - es una implementación real de orquestación multiagente con ingeniería de contexto estructural. Así funciona por dentro.
La documentación open source de Opencode funciona como una guía introductoria a la arquitectura de agentes. Estos son los siete conceptos clave que todo desarrollador debería entender.