Chatbot tradicional vs LLM: diferencias que realmente importan
Cómo funciona un chatbot con clasificación de intents, cómo funciona uno basado en LLM, y cuándo elegir cada enfoque con ejemplos concretos.
Biblioteca
Todos los AI Coding Patterns
Articulos tecnicos: agentes, arquitectura, herramientas y decisiones de diseno.
Auto Mode de Claude Code: configura autoMode.environment
Configura autoMode.environment para que el clasificador conozca tu infraestructura y deje de interrumpirte con falsos positivos.
Los LLMs no entienden nada. Y aun así funcionan.
Un LLM predice el siguiente token más probable. No entiende. Entonces, ¿cómo produce outputs que parecen requerir comprensión real?
Prompt Injection: cómo los hackers secuestran agentes IA
Qué es prompt injection, la vulnerabilidad nº1 de OWASP para LLMs, cómo funciona el ataque y cómo proteger tu app desde el inicio.
Automatización con IA sin programar: 5 flujos reales para empezar
Cómo construir automatizaciones con IA usando Zapier, Make o n8n. Cinco flujos reales, tabla comparativa y framework para elegir tu primera automatización.
Guardarrailes en agentes IA: qué son y cómo implementarlos
Los guardarrailes evitan que un agente IA borre datos, filtre información o entre en bucles. Aprende qué son y cómo implementarlos con código desde cero.
Modelo como juez: evalúa las respuestas de tu agente IA
Aprende a usar un modelo de IA para evaluar automáticamente las respuestas de otro agente. Rúbricas, tipos de evaluación y los errores más frecuentes.
Proyectos de Claude: guía práctica para empezar hoy
Aprende a configurar Proyectos en Claude desde cero: instrucciones personalizadas, archivos de conocimiento y ejemplos reales para distintos perfiles.
El impuesto del idioma: por qué diferentes lenguas consumen más tokens en los modelos
Los modelos de IA fragmentan texto en tokens. El español necesita más que el inglés para lo mismo. Te explico por qué y qué impacto tiene en tus proyectos.
Temperatura en LLMs: qué es y qué valor usar según tu caso
Qué es la temperatura en modelos de lenguaje, cómo afecta las respuestas y elegir el valor según la tarea. Ejemplos con el mismo prompt.
Ventana de contexto y buenas prácticas
Qué es la ventana de contexto de un modelo de lenguaje, cómo se mide en tokens y prácticas concretas para sacarle partido desde el principio.
Arquitectura de un agente empresarial: las 6 decisiones que importan
Las 6 decisiones de arquitectura para tu primer agente IA en producción: objetivo preciso, memoria, herramientas con mínimo privilegio y supervisión humana.
Cómo hago que mis agentes se mejoren a si mismos con esta skill
La metodología que uso para que Claude Code se mejore a si mismo a través de medir, proponer hipótesis, iterar y validar resultados
Cuándo usar skills en Claude Code: el mapa completo
Skills, hooks, CLAUDE.md: el mapa completo de las 8 herramientas de Claude Code y cuándo usar cada una. Guía práctica para quienes empiezan.
Introducción a los Embeddings y búsqueda semántica
Cómo transformar texto en vectores numéricos y construir búsqueda semántica real. Desde similitud coseno hasta RAG, con diagramas, código TypeScript y ejercicios interactivos.
Prompt Engineering para desarrolladores: los 5 patrones esenciales
Los 5 patrones de prompt engineering: zero-shot, few-shot, CoT, role prompting y structured output con código TypeScript real.
Qué es MCP: el protocolo que conecta agentes IA con herramientas
MCP (Model Context Protocol) estandariza cómo los agentes de IA se conectan a herramientas externas. Explicación con ejemplos en Python comentados línea a línea.
RAG empresarial: el pipeline completo que realmente funciona
Cómo construir un RAG de producción con chunking semántico, hybrid search y reranking. Las decisiones reales que determinan si tu sistema recupera bien o falla en silencio.
La IA programa rápido pero rompe cosas: estrategia de tests
La IA genera código en segundos pero no conoce tus dependencias. La estrategia de tests que funciona con agentes de programación.
Cómo evaluar agentes IA en producción: métricas, evals y observabilidad
Guía técnica para medir la fiabilidad real de agentes IA en producción: task completion rate, evals deterministas, LLM-as-judge y detección de degradación silenciosa.
TypeScript y agentes IA: por qué el lenguaje que eliges importa
El lenguaje que usas afecta cómo razona tu IA. Tres mecanismos concretos por los que TypeScript mejora el código generado por agentes como Claude Code.
El 40% de los proyectos de agentes IA se cancelarán antes de 2027. Aquí está el porqué.
El 40% de los proyectos de agentes IA en empresas se cancelarán antes de 2027. Tool loop, prompt injection y MCP explicados sin hype para entender por qué.
La Era Dorada del Programador: ¿Estás Aprovechándola?
Cada vez que el coste de programar cayó, el número de developers creció. Por qué creo que estamos en la mejor era para dedicarse a esto.
Claude Code Hooks: calidad determinista para garantizar proyectos mantenibles
Cómo usar Claude Code Hooks para añadir gates de calidad que el modelo no puede saltarse: lint, tests, OpenAPI y seguridad antes de cada commit.
Programmatic Tool Calling: implementación paso a paso
Hay una técnica que permite ejecutar docenas de herramientas en paralelo sin que el modelo vea ningún resultado intermedio. Nadie habla de ella porque está enterrada en la especificación. Cuando la descubras, vas a replantear cómo diseñas cualquier pipeline de agentes.
AGENTS.md: La configuración que puede arruinar tu agente
Los datos muestran que AGENTS.md mal hechos reducen éxito 2% y aumentan costes 20%. Aquí cómo escribir el tuyo correctamente.