AI Coding

OpenSpec Propuestas Rechazadas: Una Convención de Memoria de Decisiones

OpenSpec Propuestas Rechazadas: Una Convención de Memoria de Decisiones

Sin estado de rechazo. Este es el workaround.

Un agente que propuso e implementó «mover la persistencia a una biblioteca compartida» hace seis meses estará encantado de proponerlo de nuevo el próximo trimestre, a menos que algo duradero le indique que la idea ya fue investigada y rechazada; y OpenSpec no tiene un estado integrado para eso hoy en día.

Inicio rápido de OpenSpec: instalación, flujo de trabajo y errores habituales

Inicio rápido de OpenSpec: instalación, flujo de trabajo y errores habituales

Especificaciones como deltas, no como un PRD de 40 páginas.

OpenSpec es una CLI gratuita y de código abierto de Fission AI que logra que tú y tu agente de codificación alcancen un acuerdo sobre un cambio en Markdown plano antes de que se escriba cualquier código, sin la ceremonia de fases rigurosas de los frameworks de desarrollo basado en especificaciones más pesados.

Habilidades de agentes vs servidores MCP: marco de decisión

Habilidades de agentes vs servidores MCP: marco de decisión

¿Habilidad, servidor MCP o ambos?

Las habilidades de agentes y los servidores MCP suelen presentarse como formas competidoras de extender un agente de IA. Esa interpretación es incorrecta: una habilidad enseña al agente cómo trabajar, mientras que un servidor MCP le otorga acceso controlado a capacidades en vivo.

Subagentes de Claude Code: configuración, configuración y cuándo usarlos

Subagentes de Claude Code: configuración, configuración y cuándo usarlos

Delega el trabajo ruidoso y mantén tu contexto limpio.

La mayoría de las sesiones de Claude Code se vuelven lentas y desordenadas por la misma razón: cada búsqueda exploratoria con grep, cada volcado de registros y cada “déjame revisar un archivo más” permanece en la conversación principal para siempre.

Mantener especificaciones, pruebas y código sincronizados en el desarrollo de IA

Mantener especificaciones, pruebas y código sincronizados en el desarrollo de IA

Evita que los agentes de IA se desvíen de las especificaciones, las pruebas y el código.

Los agentes de codificación con IA implementan características rápidamente, pero las especificaciones, las pruebas y el código se desvían silenciosamente entre sí. Esta guía cubre un modelo de trazabilidad, el mapeo de especificación a prueba y de especificación a código, y las verificaciones de integración continua (CI) que detectan la desviación antes de una fusión.

GitHub Spec Kit frente a Kiro frente a los flujos de trabajo SDD de Claude Code

GitHub Spec Kit frente a Kiro frente a los flujos de trabajo SDD de Claude Code

La profundidad del proceso frente a la portabilidad, no la mejor herramienta.

Los desarrolladores que comparan configuraciones de Desarrollo Guiado por Especificaciones (SDD) en 2026 generalmente no se preguntan cuál es el modelo más inteligente. Se preguntan qué flujo de trabajo mantendrá alineado a un agente de IA sin ahogarlos en burocracia.

Decodificación especulativa: inferencia de LLM 20-50 % más rápida

Decodificación especulativa: inferencia de LLM 20-50 % más rápida

Inferencia más rápida de LLM sin pérdida de calidad: una guía práctica

Un modelo de 70B genera un token por pasada hacia adelante (forward pass), y cada pasada recarga los pesos desde la VRAM, calcula la atención a través del contexto y sincroniza la memoria. Entre tokens, la GPU se queda inactiva mientras espera a que se resuelvan las dependencias secuenciales.

Patrones de Orquestación Multiagente: Una Guía Práctica

Patrones de Orquestación Multiagente: Una Guía Práctica

El 40 % de los pilotos de agentes múltiples fracasan. Aquí te explicamos cómo elegir el patrón de orquestación adecuado y evitar los que fallan.

Los sistemas de IA de agente único alcanzaron su punto máximo en 2025: le dábamos a un LLM un prompt, algunas herramientas y un objetivo, y funcionaba razonablemente bien en tareas acotadas.