Construyendo software con IA: Un sistema de cuatro documentos y el principiante eterno

2025-07-19
Construyendo software con IA: Un sistema de cuatro documentos y el principiante eterno

El autor construyó Protocollie en cuatro días utilizando el programador en pareja de IA Claude, no a través de habilidades de codificación expertas, sino mediante cuatro documentos: Visión general de la arquitectura, Consideraciones técnicas, Proceso de flujo de trabajo y Desglose de la historia. Este proceso, comparado con "tirar espaguetis a la pared", destaca la experimentación en lugar de la planificación, mostrando el cambio en el panorama de la programación asistida por IA. Revela un cambio en el papel del programador y abraza la incertidumbre de esta nueva era, donde el rápido avance tecnológico supera la acumulación de experiencia.

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MCP: El ecosistema de plugins universal accidental

2025-06-29
MCP: El ecosistema de plugins universal accidental

Este artículo explora los usos inesperados del MCP (Protocolo de Contexto del Modelo). Inicialmente diseñado para mejorar los asistentes de IA, su capacidad de "proporcionar una forma estandarizada de conectar modelos de IA a diferentes fuentes de datos y herramientas" trasciende el ámbito de la IA. Al igual que un puerto USB-C que puede conectar una tostadora a un monitor, el MCP se ha convertido en un ecosistema de plugins universal. Los desarrolladores pueden crear plugins funcionales sin necesidad de comprender el funcionamiento interno de otras aplicaciones. Esto mejora drásticamente la funcionalidad de la aplicación, creando aplicaciones inesperadas. Una aplicación de gestión de tareas, por ejemplo, puede usar servidores MCP para la corrección ortográfica, el pedido automático de café y mucho más.

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Explosión de productividad de la IA: ¿Estamos preparados para el cuello de botella de la toma de decisiones?

2025-04-27
Explosión de productividad de la IA: ¿Estamos preparados para el cuello de botella de la toma de decisiones?

La IA está escalando exponencialmente el lado de la producción del trabajo del conocimiento, pero nuestras herramientas y rituales de toma de decisiones siguen atascados en el pasado. Esto crea cuellos de botella en todo, desde las revisiones de código hasta la planificación estratégica. La IA sobresale en la producción, pero los humanos se quedan con una gran cantidad de tareas pendientes para evaluar, aprobar o modificar. Esto lleva a una disminución de la satisfacción laboral y, lo que es más importante, las herramientas existentes no pueden manejar el aumento del trabajo generado por la IA. Necesitamos rediseñar los flujos de trabajo, centrándonos en la toma de decisiones de alta velocidad en lugar de la producción, o nos ahogaremos en tareas generadas por la IA.

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Automatización de correcciones de errores con clústeres de agentes multi-LLM: más barato de lo que piensas

2025-04-13
Automatización de correcciones de errores con clústeres de agentes multi-LLM: más barato de lo que piensas

Esta publicación detalla un nuevo enfoque para la corrección automatizada de errores utilizando varios modelos de lenguaje grandes (LLM). Al integrar Asana, el agente de codificación Aider y un agente Sublayer, el sistema activa automáticamente tres LLM (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet y Gemini 2.0 Flash) para intentar corregir el mismo error. Cada intento se ejecuta en una rama Git separada, lo que resulta en varias solicitudes de extracción. Este enfoque de 'inferencia derrochadora' resulta sorprendentemente barato y eficiente, ofreciendo redundancia y soluciones diversas. Incluso si un modelo falla, otros pueden tener éxito, proporcionando enfoques alternativos. Este experimento muestra el potencial de esta corrección de errores automatizada, multimodelo y de bajo costo, sugiriendo un cambio de paradigma en el desarrollo futuro.

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Desarrollo

MonkeysPaw: Un framework web basado en LLM e impulsado por la intención

2025-04-06
MonkeysPaw: Un framework web basado en LLM e impulsado por la intención

MonkeysPaw es un framework web Ruby revolucionario que interrumpe el desarrollo web tradicional. En lugar de escribir HTML, CSS y JavaScript, los desarrolladores describen el contenido de la página usando lenguaje natural; el framework genera páginas web completas basadas en la interpretación del LLM de la intención. Esto hace que el desarrollo sea más rápido y eficiente, pero también presenta desafíos como el rendimiento y la precisión. MonkeysPaw representa una nueva forma de desarrollar en un mundo prioritario de IA, priorizando el contenido y usando el lenguaje natural como código, reduciendo la barrera entre el pensamiento y la implementación.

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