Fache 🧉

El concepto más importante a la hora de trabajar con IA no son los modelos, las herramientas, los workflows, los plugins, los MCPs, las skills o los subagents. Es el contexto 📦, el recurso más valiosa que tenemos a la hora de trabajar con IA. Todo conocimiento útil que el agente no puede obtener por sí mismo debe persistirse en el lugar adecuado para utilizarse como contexto cuando haga falta. ¿Es lo mismo persistir conocimiento en MEMORY.md, en CLAUDE.md, en AGENTS.md, en DESIGN.md, en skills, en subagents, en documentación, en Notion, en Obsidian, en Engram? ¿Qué tipos de contextos tenemos? ¿Dónde se debe persistir el conocimiento? ¿En qué momento debe ser utilizado? ¿Qué contexto es relevante y cuál no? ¿Hay conocimiento que no vale la pena persistir? Aunque todo es texto, no es lo mismo. Nosotros debemos aprender cómo utilizar el contexto correctamente. La IA por sí misma no tiene esta capacidad (esto es discutible, ya compactan su contexto y escriben en su memoria, pero no del todo bien). Pero cuando empezamos a ubicar correctamente el conocimiento y manejar de forma adecuada el contexto, el output comienza a mejorar. Si le dijiste a la AI cómo hacer una determinada tarea y en la siguiente sesión vuelve a cometer el mismo error, puede haber muchas causas, pero lo más común es que no se esté gestionando bien el contexto y que el agente no esté accediendo al conocimiento necesario. Ojo, persistir conocimiento y gestionar contexto son cosas distintas, pero se complementan, las dos son parte del context engineering.

Cuando quise pasar todo mi entorno de desarrollo local a un VPS remoto, me encontré con un gran bloqueante. Cómo hago para ejecutar los agentes en una computadora remota? No puedo abrir Claude Code o Codex como lo hago en mi PC local. En ese momento creía que la única opción era pagar el costo por API de cualquier empresa y usar sus modelos. Pero esto no es viable, al menos para mí, me sería carísimo. Porque además del costo de las suscripciones de Claude Code y Codex, tendria que pagar aparte el costo por API. Seguí investigando y me encontré con una respuesta gloriosa: "claude -p" y "codex exec" 🙌 Estos comandos permiten ejecutar instancias de Claude Code y Codex que no son interactivas, es decir, headless. Entonces, a través de estos comandos, puedo reutilizar mis planes de Claude Code y Codex en un VPS remoto. Pero acá aparece un nuevo desafío, la forma en la que venia usando Claude Code y Codex cambia totalmente bajo este paradigma Headless. Ya que al utilizarlo de esta forma, son algo así como agentes efímeros que se ejecutan con un objetivo y cuando cumplen ese objetivo, se apagan (explicado de una forma muy simple). Y acá es donde tenés que entender en profundidad cómo funciona un agente, cómo ejecutarlo, medirlo, darle acceso a herramientas, como orquestarlo, como se comunica con otros agentes, etc. Desbloquear esto se me desbloqueó un mundo de nuevas posibilidades. Para aprender sobre estos temas, además de mucha prueba y error, también me apoyo en el contenido que comparte Santi @santtiagom_ se los recomiendo 100%

Ayer estuve explorando un nuevo diseño para las fichas técnicas de cada jugador en Fulbitoapp Antes, la información no tenía una estructura clara, los datos estaban anidados en un contenedor dentro de otro contenedor y no se estaba respetando la ley de Hick. Entonces, busqué reorganizar la información y darle jerarquía a los elementos con una estética estilo PES, ya que esto es un concepto súper adquirido en el gaming del fútbol. Además, agregué una flecha de rendimiento que se basa en los tres últimos partidos, para indicar cómo viene jugando es jugador. (También estilo PES) PD: No me juzguen por las stats, lo mío es el tercer tiempo 😅

Desarrollé 2 agentes conversacionales y en ambos necesité lo mismo: un orbe animado, reactivo a la voz y a cada estado. 🤖 Así que con lo aprendido se me ocurrió la idea de hacer una galería de componentes open source con diferentes diseños de orbes con un mismo estándar de 7 estados (idle → listening → thinking → speaking → error → disabled), reactivos a la voz en tiempo real y con adaptadores para Vapi, ElevenLabs, LiveKit y OpenAI. Copia el componente o copia un prompt listo para Claude/Cursor voiceorbs.vercel.app/

La IA ya escribe la mayor parte de mi código. Lo que cambió no es que trabajo menos, es que ahora paso el tiempo pensando QUE construir, no COMO. El mate sigue siendo manual 🧉