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Tercera guía de la serie Asistente de código local: qué pasa cuando la conversación no cabe en la ventana y el servidor responde 200 sin tu tarea, cómo detectarlo y los tres escalones para no llegar ahí.
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Segunda guía de la serie Asistente de código local: construye un harness de solo lectura para entender qué ofrece a los agentes y a las skills que corren dentro, y cómo falla su bucle.
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Cambias el prompt, el modelo, una skill o las herramientas de un agente, y parece que va mejor. Guía para montar un golden set y un pipeline de evaluación que lo demuestren, con un ejemplo ejecutable sobre Ollama en local.
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Primera guía de la serie Asistente de código local: instalar Ollama desde una terminal Linux (también en macOS y en Windows con WSL2), arrancar un modelo de código y hablarle desde la terminal y desde su API local. El harness mínimo sobre el que construir un asistente de código a medida.
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Project HydraFusion promete resolver un problema real: qué modelo usar para cada tarea. Pero la simplicidad de dejar que el sistema decida tiene un coste que no aparece en ningún benchmark.
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SDD y vibe coding se discuten como si fueran dos bandos enfrentados. No lo son: son dos preguntas independientes, y este mismo sitio tiene la evidencia de cómo se responden por separado.
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Un test de 15 palabras que puedes hacer en dos minutos explica uno de los fallos más caros de los modelos de lenguaje: el contenido enterrado en mitad del prompt se diluye. Más información no es mejor contexto.
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La inteligencia artificial no va a reemplazar a los ingenieros de software. Va a cambiar radicalmente qué significa ser uno. Esta distinción importa más de lo que parece.
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