Conversaciones que tengo con gente muy capaz:
1. No hace falta entender el código: se le delega todo al agente.
2. Necesito entender exactamente qué está produciendo el agente y comprobar que todo encaja bien, aunque cada vez sea más difícil hacerlo.
Yo, por ahora, en 2.
GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding.
Acaban de lanzar Spec Kit y en poco tiempo ya tiene +126K estrellas.
¿La idea?
En vez de tirar prompts vagos y rezar para que el agente no rompa tu proyecto…
Spec Kit obliga a la IA a crear una especificación estructurada ANTES de tocar código.
La IA primero entiende lo que quieres construir, pregunta lo que falta, organiza el proyecto y después empieza a programar.
Eso significa menos tiempo arreglando errores absurdos, menos código inconsistente y resultados mucho más predecibles cuando trabajas con agentes.
El flujo es simple:
/constitution → reglas y estándares
/specify → qué quieres construir
/clarify → dudas antes de empezar
/plan → arquitectura y stack
/tasks → tareas ordenadas
/implement → ejecución
Compatible con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +25 agentes.
95K estrellas.
8K forks.
Open source.
Publicado por GitHub.
Enlace al repositorio👇
@iehutin No entiendo nada, CR7 le perdonaron de la misma forma dos partidos antes del mundial, si no les molesto en ese momento, no debería molestar ahora.
-Qué bárbaro China cómo se desarrolla
-Es porque el Estado es fuerte
-Debe ser una cosa ancestral que tienen...
-Hacen planes quinquenales y controlan la economía
-También hay mucha gente inteligente...
-El Estado invierte muchísimo en educación y ciencia
-Seguro es por Confucio
@javilop Con ese historial tan brutal, granja de bot o personas pueden silenciar al que piensa distinto. El que más poder tiene puede imponer de que se habla. Que posible este riesgo?
@manuginobili El único extranjero de la lista. Que locura Manu!!!!!
Dato de color. El % de Magic es una brutalidad y por si fuera poco el único de esa generación del púrpura y oro.
Anthropic publicó uno de los mejores artículos sobre cómo construir agentes con LLMs.
Explica 5 patrones de arquitectura muy comunes en estos sistemas:
1) Prompt chaining
En lugar de pedir todo en un solo prompt, dividís el problema en pasos donde cada uno usa el resultado del anterior.
Ej: leer un PR → identificar archivos modificados → resumir cambios → generar comentario de review.
2) Routing
Usar el modelo para entender qué tipo de tarea es y decidir qué workflow ejecutar.
Ej: si el pedido es explicar código → abrir el archivo y analizarlo. Si es arreglar un test → correr los tests y buscar el error.
3) Parallelization
Hacer varias llamadas al modelo al mismo tiempo para explorar distintas soluciones o analizar partes del problema en paralelo.
Ej: generar varias soluciones a un bug y después elegir la mejor.
4) Orchestrator / workers
Un agente principal divide un problema grande en subtareas y las delega a agentes especializados.
Ej: analizar un deploy fallido → uno revisa logs, otro métricas, otro cambios en el repo → después el agente principal junta esa información y arma el análisis.
5) Evaluator / optimizer
Un modelo genera una respuesta y otro la evalúa y la mejora.
Ej: uno escribe código y otro lo revisa, corre tests y propone mejoras.
Me gustó mucho. Se los recomiendo.
Les dejo el link:
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Por último decir que aquí hay muchas horas de trabajo invertidas de investigación, redacción, evaluación... así que os pido que apoyéis el hilo con un buen retweet! ñ👇
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A Florentino Pérez lo deslumbran los jugadores atléticos y los preparadores físicos. Todavía no se dio cuenta que el éxito del Madrid sucedió porque coincidieron Kroos y Modric en el centro del campo. Cerebro para organizar y hacer mejores a los demás. Podes ser un empresario millonario y poderoso, sentarte en el palco desde hace 40 años y dejarte engañar por lo superficial.