Prompt caching para agentes de IA con tool calls
Estructura tools, system e historial para lograr cache hits en cada tool step. Mide tokens en caché, evita invalidar el prefijo y reduce el coste de input del…
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Soy Samuel Fajreldines, ingeniero de software senior. Empresas en crecimiento me contratan junto a mi equipo para ser su departamento de software, no un proveedor puntual al que deben recontratar cada trimestre. Yo defino la dirección técnica, mi equipo construye y entrega, y sigo siendo responsable de todo lo que sale a producción.
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Inteligencia Artificial
37 artículos · guías y tutoriales prácticos por Samuel Fajreldines
Artículos detallados sobre Inteligencia Artificial, guías prácticas y tutoriales por Samuel Fajreldines — 37 publicaciones especializadas sobre Inteligencia Artificial para ingenieros de software.
Artículos en Inteligencia Artificial
Portafolio de software engineer con IA: qué demostrar
Construye un portafolio de software engineer con IA que muestre problema, arquitectura, pruebas, fallos, operación y decisiones.
Memoria de agentes de IA: ¿Graphiti, RAG vectorial o PostgreSQL?
Compara Graphiti, RAG vectorial y PostgreSQL para memoria de agentes de IA. Separa verdad, recuperación, historial y verificación al diseñar en producción.
Validación de tool calls en TypeScript para agentes de IA
Valida tool calls de agentes de IA en TypeScript con Zod, errores estructurados, output seguro y reintentos limitados antes de llegar a tu API.
Habilidades de ingeniería de software para coding agents
Descubre qué habilidades de ingeniería siguen siendo valiosas con coding agents: especificación, arquitectura, contexto, revisión, evals y operación.
Cómo configurar revisión de código con IA en GitHub Actions
Configura revisión de código con IA en GitHub Actions usando Codex, permisos mínimos y jobs separados. Incluye YAML, verificación, errores y límites.
Cómo crear un servidor MCP en TypeScript para agentes de código
Crea un servidor MCP en TypeScript, pruébalo con Inspector y conéctalo a Claude Code y Codex con schemas, respuestas limitadas y tools de lectura.
El agente quedó aislado; el host confió en el archivo
En 2026, Pillar publicó 7 escapes en 4 agentes; protege host, Git, IDE, hooks, Docker y CI ante archivos confiables del workspace.
Cuando el agente escribe una migración, la base debe decir no
En 2026, el 84% de devs usa o planea usar IA; revisa migraciones de agentes en CI con dry-run, lint y rollback antes de tocar datos reales en el banco.
Sin telemetría, un agente de código es una caja negra
En 2026, GitHub reportó 60 millones de revisiones con Copilot; crea observabilidad de agentes de código en CI con JSONL, OTel, prueba segura y control de coste.
El comentario del PR no es contexto confiable
En 2026, GitInject documentó 11 ataques en 4 proveedores; protege agentes en GitHub Actions contra prompt injection en PRs con sandbox y secretos mínimos.
El patch del agente pasó; el producto igual se rompió
En 2026, TDAD redujo regresiones de test en 70%; crea evals de regresión para agentes de código con impacto, CI y prueba de PR.
El RAG de codebase solo ayuda si el agente sabe preguntar
En 2025, Cursor midió 12,5% más acierto con búsqueda semántica; monta RAG de codebase con grep, símbolos, MCP y prueba en PR.
El PR del agente muere cuando carga al revisor
En 2026, un estudio analizó 33.596 PRs agentic en GitHub; reduce abandono, duplicidad, alcance amplio y CI roto antes de pedir revisión humana segura.
Cuando el EDR confunde agente con intruso
En 2026, Sophos vio acceso a credenciales en 56,2% de bloqueos ligados a agentes; ajusta EDR, permisos y CI sin liberar secretos.
El coste invisible del contexto en agentes de código
En 2026, Systima midió cerca de 33 mil tokens antes del prompt en Claude Code; controla contexto, MCP y subagentes con evidencia auditable en el CI real.
Friendly Fire hace que el agente ejecute el ataque
En 2026, AI Now mostró RCE en Claude Code y Codex al revisar repos de terceros; aísla permisos, sandbox, red y CI con prueba auditable en cada PR riesgoso.
Tu agente puede clonar un repo que nunca existió
En 2026, arXiv midió hasta 85% de alucinación al clonar repos; bloquea origen, MCP y CI antes de que el agente ejecute.
GhostApproval muestra cuando el diff le miente al agente
En 2026, Wiz probó 6 asistentes de código; aprende a revisar symlink, sandbox y aprobación antes de que el agente escriba fuera del workspace.
Un repositorio desconocido necesita cuarentena de agente
En 2026, 0DIN mostró payload fuera del repo; usa cuarentena de agente con sandbox, red negada y secretos fuera del setup.
MCP con allowlist mantiene a los agentes bajo control
En 2026, una investigación MCP halló 57 amenazas; usa allowlist por herramienta, registro privado, CI y logs para agentes.
Cuando el CI devuelve la falla al agente
Monta un loop autocorrectivo de agente en CI con logs cortos, sandbox, límites de intentos y prueba de PR revisable sin abrir diffs amplios ni perder control.
Una spec ejecutable hace obedecer al agente
En 2026, GitLab midió 85% viendo la revisión como cuello de botella; usa specs ejecutables para que el agente pruebe cada cambio.
Agentjacking vía Sentry cambia el riesgo de los agentes
En 2026, Tenet informó 2.388 organizaciones expuestas; trata eventos Sentry vía MCP como input hostil antes de dejar actuar al agente.
Hooks frenan agentes de código antes del daño
Claude Code documenta 3 cadencias de hooks; usa gates antes, después y al final del loop para reducir riesgo real en agentes de código, MCP, shell y CI.
AGENTS.md ligero ayuda al agente a gastar mejor contexto
En 2026, un estudio midió más de 20% de costo con archivos débiles; escribe un AGENTS.md ligero para que Codex y Claude Code prueben mejor sin inflar tokens.
Fan-out de subagentes para migrar código sin perder control
En 2026, 85% ve revisión y validación como cuello de botella; usa fan-out de subagentes para migrar monorepos con prueba, worktrees y evidencia del PR.
RAG de codebase con MCP para agentes que no deben leerlo todo
En 2026, más de 1 de cada 5 revisiones en GitHub ya pasa por Copilot; usa RAG con MCP para dar contexto bajo demanda.
Evals de PR para frenar agentes de código en CI
En 2026, GitHub ya vio 60 millones de reviews con Copilot; monta evals de PR en CI para validar agentes antes del reviewer.
Context engineering para agentes de código sin desperdicio
En 2025, DORA midió 90% de adopción de IA en equipos de software; usa contexto preciso para que los agentes trabajen mejor.
El cuello de botella de los agentes de código es la revisión
En 2026, el 85% de los devs cita revisar, editar y probar código con IA como cuello de botella. Conoce un harness práctico para PRs confiables, con gates, MCP…
Claudiomiro: Cómo Lograr un 100% de Codificación Autónoma (Compleja)
Claudiomiro es una CLI impulsada por IA que ejecuta de forma autónoma el ciclo de vida completo del desarrollo de software: análisis de bases de código,…
Creando un Sistema de Grafo de Conocimiento Nativo con MongoDB, S3 y LangChain
Una guía práctica para construir un sistema de grafo de conocimiento nativo con MongoDB, S3 y LangChain que vincula entidades y relaciones para dar a la IA…
Construyendo un Agente de IA para Fitness con LangChain.js: Una Implementación Real
Análisis profundo de la implementación de un agente de IA fitness listo para producción con LangChain.js: herramientas estructuradas, prompting adecuado y…
Dominando Langchainjs para Coordinar Llamadas de Herramientas y Funciones con Agentes de IA
Descubre cómo Langchainjs orquesta llamadas de herramientas y funciones con el paradigma chain-of-thought, con un ejemplo práctico de app de fitness.
Memoria a Largo Plazo para IA: Cómo Funciona Graphiti para Construir Aplicaciones Realmente Inteligentes
Un análisis profundo de Graphiti, el framework open-source de grafo de conocimiento temporal de Zep, con un blueprint completo para construir un Coach…
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