Compara y domina los agentes que programan desde tu terminal.
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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 →Guía práctica de Spec Driven Development (SDD) con IA: método, fases y herramientas (Kiro, SpecKit, Claude Code) y ejemplo práctico tipo ‘elige tu propia aventura’.
Comparativa práctica de cuatro asistentes de IA para programar desde el terminal, analizando instalación, características, casos de uso y rendimiento.
Herramienta para medir y visualizar dónde se consumen tokens de IA entre 18 agentes, con instalación, funciones (Optimize/Compare/Yield) y guía para optimizar costes.
Métodos prácticos para revisar, verificar y automatizar lo que generan los agentes de IA en proyectos web, con skills, pruebas automáticas y documentación reproducible.
Guía técnica para usar Claude Code con backends alternativos (Ollama, OpenRouter, proxys), explicar ANTHROPIC_BASE_URL, opciones BYOM y riesgos legales y operativos.
Para practicar ahora
Marca las trampas más típicas que suelta un agente cuando trabaja por ti. Spoiler: las vas a marcar todas.
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.
Comparativa técnica entre GPT-5.5 y Claude Opus 4.7 centrada en código, terminal y agentes, con benchmarks, precio, disponibilidad y recomendaciones según perfil.
Debate sobre qué IA de pago elegir para programar: recomendaciones prácticas (Copilot), casos de uso, límites, integraciones (VSCode/agents) y un proyecto con embeddings y Next.js.
Comparativa práctica de alternativas a GitHub Copilot en 2026: cambios en Copilot, opciones (Gemini, Claude, ChatGPT, Ollama, Cursor, Windsurf, OpenCode), precios e integración.
Método práctico para usar IA (Copilot/ChatGPT/Mistral) y comandos Git para generar títulos y descripciones de Pull Requests y ahorrar tiempo en la documentación.
Análisis de Gemma 4: modelos open-source de Google para ejecución local, 26B A4B eficiente, mejoras, rutas de instalación, benchmarks y uso en agentes.
Uso de GitHub Copilot en VS Code para generar y configurar mensajes de commit automáticos (incluye Conventional Commits, gitmoji y ajustes en settings para mejorar formato y contexto).
Comparativa práctica de las 7 principales herramientas de IA para programar en 2026, evaluadas por tareas reales, integraciones, precios y recomendaciones según perfil.
Prueba y comparación práctica de tres herramientas de IA para developers: Anthropic Cloud (Claude), SuperMaven y MicroAgent; ejemplos, límites, precios y usos en flujo de trabajo.
Lecciones de Dax Raad sobre cómo la IA transforma la importancia de la calidad de código, el rol del desarrollador, open source y las habilidades necesarias frente a agentes de IA.
Taller práctico para developers sobre uso efectivo de ChatGPT y GitHub Copilot, centrado en sacarles provecho con técnicas sencillas y práctica, sin depender de ‘prompts mágicos’.
Composer 2 es el modelo de Cursor, especializado en programación; mejora benchmarks y reduce errores por compactación con self-summarization, y ofrece un coste ~10× inferior a Opus 4.6.
Debate sobre controles de calidad (linters, commitlint), TypeScript, tests y coverage, CI/CD con GitHub Actions y despliegues en Vercel; además uso práctico de GitHub Copilot y estado del proyecto.
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 para aprovechar la IA (Codeium, Cursor, Copilot y prompts) en la generación de código y contenido, y explorar alternativas a Copilot.
Guía práctica de comandos y flags avanzados de OpenCode para optimizar flujo: slash commands, operadores @/!, flags CLI, undo/redo, sesiones, comandos personalizados y automatización.
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.
Kimi K2.5, modelo open source de Moonshot AI: MoE de un billón de parámetros, Agent Swarm, contexto de 256.000 tokens y multimodalidad nativa; competitivo en benchmarks y precio.
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.
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.
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Las herramientas, cómo enseñarles, cuándo actúan solas, qué hay debajo y qué papel ocupas tú.
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