Engineering Manager / Líder Técnico
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Textos anteriores sobre aplicaciones de IA, ingeniería de software y herramientas para desarrolladores.
El software que se modifica a sí mismo no es ciencia ficción. Se fundamenta en la teoría de la computabilidad y hoy aparece en compiladores JIT, livepatching, actualizaciones dinámicas, malware y ciclos de código asistidos por IA.
Una comparación respaldada por fuentes entre la documentación más reciente de evals nativas de Agno y el modelo de pruebas basado en simulación de LangWatch Scenario, con orientación práctica sobre cuándo usar cada uno y cómo combinarlos.
Los agentes de IA parecen capaces de interactuar con todos los sistemas. La respuesta práctica no es confiar más en el modelo, sino usar roles de base de datos, políticas a nivel de fila, capas semánticas, scopes para las herramientas, puntos de aprobación y registros de auditoría.
La evidencia actual no justifica confiar únicamente en el tamaño del modelo para generar código seguro. El desarrollo de código con agentes requiere modelado de amenazas, herramientas con permisos restringidos, escáneres, evals y puntos de aprobación humana.
Un flujo de trabajo práctico para ingenieros que quieren asimilar artículos técnicos largos sin ahogarse en los detalles. Empieza con prompts para una lectura rápida y luego pasa a notas basadas en fuentes, resúmenes en varias pasadas y flujos de investigación con contexto largo.
Del contexto y las alucinaciones al hardening y el vibe coding, la IA no inventó todas estas palabras, pero definitivamente las ascendió de puesto.
No existe un system prompt realmente infalible. Pero sí existe un estándar práctico de ingeniería para crear prompts mucho más robustos en Sonnet, Haiku, GPT y modelos de razonamiento.
La IA abarata la creación de una primera versión de código, pero no elimina la ambigüedad, la integración, la verificación, la coordinación ni los riesgos en producción. Por eso, debemos hablar de la complejidad de ingeniería de otra manera, especialmente al planificar con Scrum.
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