Artículos para quien
entrega el stack
Textos originales sobre React, Node.js, TypeScript y AI — de la misma práctica que nuestro software de operador. Cuerpo de los artículos en inglés.
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La caché KV explicada: por qué el contexto largo es una factura de memoria y no inteligencia
Una explicación clara de la caché KV: qué guarda, cómo calcular su tamaño, por qué el contexto largo se come la memoria y cuatro formas de reducir el gasto en modelos locales.
1921 palabrasLeerRAG sin framework: fragmentar, puntuar, presupuestar, preguntar
RAG explicado como simple selección de tokens: un breve esbozo en Python con puntuación por solapamiento de palabras, un límite de presupuesto de tokens y lo que de verdad aportan los embeddings y los almacenes vectoriales.
1050 palabrasLeerAuditoría del repo Everything Claude Code: 286 skills y un índice de 21K tokens
Un recuento hecho a mano del repo Everything Claude Code: 286 skills, 68 agentes, 23 hooks y un índice de skills de 21.500 tokens. Qué debería conservar e instalar un ingeniero iOS.
1723 palabrasLeerCómo gestionar ventanas de contexto limitadas en agentes de IA: 7 estrategias prácticas
Siete formas probadas de mantener dentro de su ventana de contexto a los agentes de IA de larga duración: compresión, poda, delegación en herramientas, prompts de sistema, referencias, salida condensada y ventanas deslizantes.
1219 palabrasLeerExplicación de la rotación del contexto: por qué las entradas largas debilitan la precisión de los LLM.
Aprende cómo los embeddings de posición rotativos y softmax hacen que la precisión disminuya en medio de prompts largos, y qué hábitos mantienen efectivo el contexto.
1055 palabrasLeerMediciones de ingeniería de IA: costo del contexto, evidencia del agente e interoperabilidad
Un mapa de las mediciones de IA ejecutadas: sobrecarga de tokens MCP, fallos en el caché de prompts, brechas en la auditoría de agentes y fricción al cambiar modelos, junto con los métodos utilizados y los tamaños de muestra correspondientes.
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