Pensamientos simples sobre construir, diseñar y lanzar
Clasificé todos los términos que me seguía encontrando al usar Claude Code y Codex a diario. Surgieron cinco grupos, y mapean todo el sistema sobre el que funcionan estas herramientas.
Revisé las definiciones de tipos del SDK y los system prompts de ambas herramientas. La diferencia entre 29 y 7 no tiene que ver con el número de funciones. Tiene que ver con dos respuestas fundamentalmente distintas a la misma pregunta: ¿cómo debería interactuar un agente de IA con tu sistema?
Alguien benchmarkeó una reimplementación de SQLite en Rust escrita íntegramente por un LLM. La brecha entre código que parece correcto y código que realmente lo es resultó ser de cinco órdenes de magnitud.
Blog version of a 2026-03-12 LinkedIn note — same claims, cleaned structure for reading.
Cuatro proyectos aparecidos en los últimos dos meses muestran qué ocurre cuando los agentes de IA no solo programan, sino que generan ingresos, orquestan y dirigen empresas enteras.
Tras 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 gestiona el desbordamiento de contexto frente a Claude Code: cifrado AES, traspaso de sesión 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 duramente aprendidos.
Tu IA no se vuelve más torpe con el tiempo. Es tu sesión principal la que está saturada. Los sub-agentes la mantienen ágil y precisa durante más de una hora.
Cada conexión es valiosa para mí.
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