Compara y domina los agentes que programan desde tu terminal.
47 recursos en esta sección
Experiencia práctica de construir y desplegar una webapp en producción mayoritariamente generada por IA: flujo, stack, pruebas, errores (suscripciones duplicadas) y lecciones para desarrolladores.
Abrir →Comparativa práctica de cuatro asistentes de IA para programar desde el terminal, analizando instalación, características, casos de uso y rendimiento.
Estrategias prácticas para reducir la deuda cognitiva y el sesgo de automatización al usar IA en desarrollo, recuperando el modelo mental mediante human-in-the-loop, POCs y documentación clara.
Describe la deuda cognitiva y el sesgo de automatización al usar agentes de IA, proponiendo hábitos prácticos: planificar sesiones, limitar agentes, separar verificación y decisión, y tirar POC.
Reto de verano para aprender OpenCode creando tres proyectos prácticos con IA open-source, evitando vendor lock-in y ofreciendo ideas, recursos y comunidad.
Demostración práctica de cómo Opus 5.5 y GPT-6 Astra dirigen la creación de vídeos 'motion graphics in code', generando código, audio y renderizado fotograma a fotograma.
Para practicar ahora
Pega las reglas de tu agente y te dice qué les falta y qué les sobra, con el prompt para arreglarlas.
Freelance Drupal explica cómo usa IA (agentes, CloudCode/OpenCode, DDEV, Playwright) para automatizar auditorías, actualizaciones y tests, y advierte sobre alucinaciones y calidad del código.
Comparativa práctica entre StyleX y Tailwind centrada en cómo los agentes de IA influyen la elección de estilos y las implicaciones técnicas y de migración.
Análisis sobre filtración de Cloud Code, ataques a la cadena de suministro (Axios), prácticas de seguridad de dependencias, debate sobre modelos IA privativos y herramientas como Next.js y TypeScript.
Doce ideas prácticas con Jev para construir agentes y herramientas basadas en decisiones tipadas, cada una con repositorio y guía para empezar rápido.
Patrones y trucos para usar agentes IA en 'modo plan' para diseñar y validar un CMS que gestione Markdown e imágenes, con multiagentes, skills, tests y comparativa Cloud Code vs Codex.
Revisor de código IA de Alibaba: CLI (ocr) en Go con arquitectura híbrida (capa determinista + agente) que analiza diffs, genera comentarios de línea, permite reglas y se integra con varios modelos.
Un tech lead relata cómo los agentes de IA (Claude Code, Copilot, OpenClaw) aceleran desarrollo, automatizan tareas personales y plantean riesgos de supervisión, tokens y privacidad.
Reducir la verbosidad de agentes IA (Claude Code, Codex, Copilot, Cursor) explicando palancas (parámetros, modo del harness, instrucciones) y pasos prácticos para configurarlos.
Explica qué es un harness de agente usando fx (agente en Zig), cómo funciona, qué controla (herramientas, prompt, permisos), y cómo instalarlo, ampliarlo y medir su tamaño/rendimiento.
Riesgos y buenas prácticas para evitar que agentes de IA expongan datos sensibles: qué envía un agente, qué no compartir, límites técnicos, modelos locales y cláusulas contractuales.
Guía práctica para ubicar reglas de agentes de IA, distinguir prompt/regla/contexto y diseñar un AGENTS.md eficaz con plantillas y auditoría rápida.
Guía práctica para trabajar con agentes de programación en Cursor: entender el harness, diseñar prompts, planificar, verificar, depurar y revisar código con skills y reglas.
Instalador LazyPi que, con un solo comando (npx @robzolkos/lazypi), prepara Pi con más de 60 skills, memoria persistente, sub-agentes y extensiones comunitarias.
Describe el context rot en agentes de código: sus tres formas, evidencia de estudios, por qué más contexto no lo arregla y cómo el Spec Driven Development y la higiene de contexto lo mitigan.
Comparativa de herdr y tmux: herdr es un multiplexor en Rust que detecta el estado de agentes IA en cada panel, mejora la visibilidad y ofrece instalación y flujo práctico.
Método SDD: escribir la especificación como fuente de verdad para que agentes de IA generen código fiable, con flujo, ejemplos, verificación y pautas de adopción.
Guía práctica para migrar instrucciones de GitHub Copilot a AGENTS.md y Claude Code, con estrategias, adaptadores, layout de repo y receta paso a paso.
Guía práctica para usar el comando /goal en agentes (Codex CLI y Claude Code): sintaxis, diferencias, plantillas y cómo evitar consumo excesivo de tokens.
Cómo usar dev-browser para que agentes de IA controlen un navegador real: instalación, invocación de scripts JS persistentes y resolver la brecha entre código generado y la UI.
Guía práctica para migrar de GitHub Copilot a Claude Code o Codex, con método, checklist, control de costes por tokens y pasos para conservar flujo de trabajo.
Flujo práctico de un senior para programar con IA: gestionar contexto, usar agentes y sub-agentes, system prompts, PRD y buenas prácticas para mantener calidad y eficiencia.
Guía práctica sobre Codex CLI: qué es, cómo instalarlo, configurar AGENTS.md, adaptar flujos de trabajo, permisos/sandbox, casos de uso y errores comunes al migrar desde Claude Code.
Guía práctica para migrar de Claude Code a Codex u OpenCode: comparativa de ventajas, costes y pasos detallados para migración e integración híbrida entre agentes de código.
10 conceptos clave de aprendizaje por refuerzo explicados con un vídeo de una IA que bate récords en Trackmania, con lecciones prácticas para developers.
Guía sobre cuándo confiar en código generado por IA: pruebas con agentes, TDD obligatorio, conformance-driven development, sandboxing, riesgos en producción e impacto en la carrera.
Comparativa práctica entre Claude Code y OpenCode: diferencias en calidad, apertura, integración, modelos locales, coste y recomendaciones para elegir un agente de código en terminal.
Guía práctica de comandos y flags avanzados de OpenCode para optimizar flujo: slash commands, operadores @/!, flags CLI, undo/redo, sesiones, comandos personalizados y automatización.
Tutorial práctico para crear un chatbot en terminal con Claude Agent SDK y TypeScript que genera y ejecuta SQL contra SQLite, cubriendo instalación, diseño de prompts, herramientas y buenas prácticas.
Comparativa técnica entre OpenFang y OpenClaw: OpenFang es un Agent OS en Rust (binario de 32 MB) con runtime a nivel de kernel, Hands, instalación en 3 líneas y 16 capas de seguridad.
Guía práctica de GitHub Copilot CLI: qué es, cómo instalarlo, modos de trabajo, comandos, integración con GitHub, selección de modelos y flujos de trabajo para programar desde la terminal.
Análisis práctico de AGENTS.md y /init: estudio académico, pruebas de Vercel, impacto en rendimiento y recomendaciones para escribir ficheros breves y útiles.
Orquestación de agentes IA desde el terminal con OhMyOpenCode: instalación, agentes especializados, modos de trabajo, integración multi-modelo y hooks de automatización.
20 prácticas concisas para usar Gemini CLI: flags, selección de modelo, piping de archivos, prompts estructurados, auditorías de seguridad, context window y combinación con herramientas Unix.
Comparativa y guía práctica de Playwright CLI: instalación, comandos y diseño basado en archivos para ahorrar tokens frente a Playwright MCP.
Ocho tendencias de agentes de código en 2026 que transforman el rol del developer: orquestación de agentes, autonomía, democratización, seguridad y mayor productividad.
Guía práctica para usar OpenCode desde la terminal: instalación, conexión a más de 75 proveedores de modelos, ciclo Plan/Build, comandos personalizados, agentes y creación de skills.
Reseña práctica de T3 Code: una app que orquesta múltiples agentes IA usando tus suscripciones, con instalación, arquitectura, proveedores soportados y control desde móvil.
Presenta la transformación de Open Interpreter: ahora es un agente de código en Rust que emula harnesses para sacar rendimiento a modelos abiertos y económicos.
Guía práctica para instalar y usar OpenCode Desktop (beta) en macOS, Windows y Linux: instalación, configuración, selector de modelos, modos Plan/Build, revisión con Git y creación de agentes.
Análisis de Antigravity 2.0: Google separa el IDE y lanza una app agent-first con CLI, slash commands y subagentes; comparativa con Claude Code y consejos para probarlo.
Presenta Pi, un agente de código minimalista y extensible: instalación rápida, arquitectura de cuatro capas, compatibilidad con múltiples proveedores y enfoque en control y productividad.
Hermes Agent es un agente autónomo open source que mantiene memoria entre sesiones, aprende creando y mejorando "skills" y es agnóstico a modelos, fácil de integrar y reutilizable.
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Otros temas
Trucos, hooks, MCPs y workflows para sacar el máximo a Claude Code día a día.
Ver sección →Tutoriales prácticos de las herramientas que están redefiniendo el flujo developer.
Ver sección →Crea y usa skills que potencian a tu agente en cada proyecto.
Ver sección →MCP, A2A, Agent Skills: los estándares que conectan agentes con herramientas reales.
Ver sección →Frameworks para orquestar agentes que trabajan por ti de forma autónoma.
Ver sección →Benchmarks y comparativas para elegir el mejor modelo en cada situación.
Ver sección →Cómo la IA transforma tu trabajo y cómo adaptarte como developer.
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