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Cuba
Joined July 2009
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Mi regla al construir con agentes: todo lo que pueda ser determinista, que lo sea.
En Yerro Sprint lo aplico cada semana. Cada vez que el agente "decide" algo que una regla podría decidir, pago dos veces: en tokens y en errores.
Tres ejemplos reales:
1. Saber qué tareas faltan. Antes el agente releía listas enteras, entre 5 y 51 KB. Ahora un script le devuelve solo lo pendiente: entre 100 y 800 bytes.
2. Decidir si un cambio es "pequeño". No lo decide el agente ni yo, porque los dos nos mentimos. Lo decide el diff: 1 archivo, máximo 20 líneas.
3. Validar enlaces y archivos. Un checker no se cansa ni se deja convencer.
Lo determinista tiene tres ventajas que un modelo no puede darte: cuesta casi cero, falla siempre igual (y por eso se puede testear) y no alucina.
Esto no va contra la IA. Va de usarla donde hace falta juicio: entender, decidir, escribir. Lo demás, código.
Cada regla que saco del prompt y meto en un script es un falso positivo menos y una factura más baja.
🤖 Made with AI
Mi agente releía listas de tareas de 100 líneas solo para saber qué le faltaba.
Así que en Yerro Sprint agregué una consulta: tasks.py pending <etapa>. Devuelve solo los IDs pendientes, con el título recortado a 80 caracteres y las hechas como un número, no como lista.
Antes leía entre 5 y 51 KB de archivos. Ahora recibe entre 100 y 800 bytes.
La probé en 37 etapas reales: 9 tenían trabajo pendiente y apareció 1 contradicción real (una etapa marcada como implementada con una tarea sin tachar). La consulta no la corrige, solo la avisa. Decidir quién miente es trabajo del agente.
Darle menos contexto al agente también es diseño.
Un paper que me cuadró: varios agentes grandes, compartiendo un mismo registro, construyeron en 20 días un simulador completo de Hearthstone Battlegrounds. Después entrenaron ahí un modelo pequeño que solo sabe jugar eso, y en ranking real pasó de 6.000 a unos 15.000 puntos.
Lo interesante no es el juego. Es el patrón: los modelos grandes construyen el entorno y el modelo pequeño hace una sola tarea muy bien y barato.
Yo uso la misma idea en CDR, mi cámara con IA: Gemma 4 E2B cuantizado a Q8 corre local con llama.cpp y confirma si hay una persona antes de que suene la alarma. Se acabaron los falsos positivos.
No todo necesita el modelo más grande.
GitHub está empujando Spec Kit: primero el agente escribe qué va a construir, tú apruebas la spec, y después programa.
Yo llevo meses trabajando así con Yerro Sprint: cada etapa tiene criterios de aceptación, tareas y una auditoría antes de darse por cerrada.
¿Y tú cómo trabajas con agentes?
Hay tres cosas que me encantan: los viernes, la IA y que llueva.
Hoy se alinearon los planetas. 😂🌧️🤖
Lo mejor de la IA es que ya uno puede hacer software tomando cerveza sin sentirse culpable.
¿O será lo peor? 😂🍺
(Confirmen en los comentarios)
Le puse carril exprés a mi propio proceso.
En Yerro Sprint cada feature pasa por etapas: decisión, tareas, tests, auditoría. Pero un cambio de 3 líneas no debería pasar por todo eso.
El problema es que "chiquito" siempre lo decide uno, y uno siempre se miente.
Así que lo decide el diff:
1 archivo de producción, máximo 20 líneas, ninguna ruta excluida.
Los archivos nuevos sin trackear cuentan, para que no haya trampa.
Los tests no consumen presupuesto.
Si acumulo 3 cambios exprés en el mismo archivo, doctor[.]py me avisa.
17 checks cubren la frontera y corren en CI.
Los atajos también necesitan reglas.
La palabras raras de la IA aterrizadas en español 😂.
Guárdalo.
Modelo: el cerebro. Predice texto, por sí solo no hace nada.
Agente: modelo + herramientas + un bucle que decide el siguiente paso.
Harness: todo lo que rodea al modelo para que trabaje. Cursor, Claude Code y Codex son harnesses.
Tool: una acción concreta. Leer un archivo, correr un test, consultar una API.
Skill: un proceso empaquetado, con instrucciones y scripts que el agente sigue.
Sub-agente: un agente que otro agente lanza para una tarea acotada.
Scaffolding: el andamiaje de prompts, plantillas y pasos fijos alrededor del modelo.
Reward: la nota que recibe el modelo al entrenar. Lo que premias es lo que aprende.
Si entiendes la diferencia entre modelo y harness, entiendes por qué el mismo modelo rinde distinto en cada herramienta.
¿Cuál término te confundía más?
👏👏👏
🚀 Introducing DeepInfer, our in-house inference framework, now fully open source!
Powering DeepSeek-V4.1-Flash at scale with high throughput and low latency. We’re sharing our production stack to help the community lower compute costs, reduce energy use, and make AI more affordable.
🔗 github.com/deepseek-ai/DeepI…
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Mi visión de sábado en la noche, léelo completo y me cuentas 🫂
(ya se que no les gusta leer pero es hora de leer que ya no tenemos que programar tanto 😂)
SaaS en la era de la IA: software que se ajusta a cada cliente
Durante dos décadas, el SaaS se basó en una premisa: un mismo producto para miles de clientes. Lo que el producto no traía, el cliente lo resolvía por su cuenta, pidiéndolo y esperando, pagando un desarrollo a medida o adaptándose.
La IA cambia esa premisa.
Hoy construimos software en una fracción del tiempo de antes. Pero la pregunta estratégica es otra: ¿cómo le damos esa capacidad a nuestros clientes?
La tesis
El próximo salto del SaaS no será sumar funciones. Será permitir que cada cliente adapte el producto a su negocio, de forma segura y sin escribir código.
Imagina un asistente integrado en la plataforma que conoce el contexto del negocio, entiende el modelo de datos y tiene acceso controlado a las herramientas del producto.
Primer ejemplo, una consulta:
"Crea una vista en el menú principal con las ventas de los clientes que compran los viernes por la noche."
Segundo ejemplo, una operación:
Un restaurante atiende a amigos y a clientes frecuentes con un 10% de descuento. La plataforma ya permite hacerlo a mano, pero el dueño pide:
"Crea un formulario llamado 'Ventas Amigos' en el menú principal, con el 10% ya aplicado y mi lista de clientes frecuentes."
La capacidad ya existía. Lo nuevo es que el producto se adapta al lenguaje, al flujo y a la forma de operar de cada negocio.
Ese ha sido siempre el gran deseo de cualquier cliente: que el software funcione como funciona su negocio, y no al revés. Hasta ahora era inviable, porque mantener una versión del producto por cliente rompería a cualquier equipo. Con IA, la base es una sola y cada cliente construye su versión encima.
Por qué importa
• La personalización deja de ser un privilegio. Lo que antes competía por un lugar en el roadmap, el usuario lo resuelve en el momento.
• El valor pasa de la interfaz a la infraestructura. Si la IA genera pantallas, la ventaja está en el modelo de datos, las reglas de negocio y las herramientas.
• La retención se vuelve estructural. Lo que un cliente construyó a su medida vive en tu plataforma.
• El roadmap se escribe con datos. Si cientos de clientes crean la misma vista, ya sabes cuál es tu próxima función.
Lo que exige hacerlo bien
No basta con conectar un modelo a la base de datos.
• La IA opera con los permisos del usuario, nunca más.
• Usa herramientas definidas por la plataforma, no consultas libres contra producción.
• Construye con el sistema de diseño del producto.
• Respeta reglas protegidas: límites de descuento, impuestos, auditoría.
• El usuario previsualiza, aprueba y puede revertir.
• El modelo genera la definición una vez; después la ejecuta el sistema, sin nuevas llamadas. La IA diseña; el sistema ejecuta.
Hacia dónde vamos
El SaaS pasará de "un producto para todos" a "una base común sobre la que cada cliente construye lo suyo". Ganará quien ofrezca el mejor modelo de datos, las herramientas más confiables y los límites más claros.
En El Yerro pienso el producto desde esa lógica: una base común para miles de negocios distintos, que crezca al ritmo de cada uno y no solo al de nuestro equipo.
El software a medida fue un privilegio de las grandes empresas. Con IA, puede ser el estándar.
¿Le darías a tus clientes la capacidad de modificar tu producto con IA?
SaaS en la era de la IA: software que se ajusta a cada cliente
Durante dos décadas, el SaaS se basó en una premisa: un mismo producto para miles de clientes. Lo que el producto no traía, el cliente lo resolvía por su cuenta, pidiéndolo y esperando, pagando un desarrollo a medida o adaptándose.
La IA cambia esa premisa.
Hoy construimos software en una fracción del tiempo de antes. Pero la pregunta estratégica es otra: ¿cómo le damos esa capacidad a nuestros clientes?
La tesis
El próximo salto del SaaS no será sumar funciones. Será permitir que cada cliente adapte el producto a su negocio, de forma segura y sin escribir código.
Imagina un asistente integrado en la plataforma que conoce el contexto del negocio, entiende el modelo de datos y tiene acceso controlado a las herramientas del producto.
Primer ejemplo, una consulta:
"Crea una vista en el menú principal con las ventas de los clientes que compran los viernes por la noche."
Segundo ejemplo, una operación:
Un restaurante atiende a amigos y a clientes frecuentes con un 10% de descuento. La plataforma ya permite hacerlo a mano, pero el dueño pide:
"Crea un formulario llamado 'Ventas Amigos' en el menú principal, con el 10% ya aplicado y mi lista de clientes frecuentes."
La capacidad ya existía. Lo nuevo es que el producto se adapta al lenguaje, al flujo y a la forma de operar de cada negocio.
Ese ha sido siempre el gran deseo de cualquier cliente: que el software funcione como funciona su negocio, y no al revés. Hasta ahora era inviable, porque mantener una versión del producto por cliente rompería a cualquier equipo. Con IA, la base es una sola y cada cliente construye su versión encima.
Por qué importa
• La personalización deja de ser un privilegio. Lo que antes competía por un lugar en el roadmap, el usuario lo resuelve en el momento.
• El valor pasa de la interfaz a la infraestructura. Si la IA genera pantallas, la ventaja está en el modelo de datos, las reglas de negocio y las herramientas.
• La retención se vuelve estructural. Lo que un cliente construyó a su medida vive en tu plataforma.
• El roadmap se escribe con datos. Si cientos de clientes crean la misma vista, ya sabes cuál es tu próxima función.
Lo que exige hacerlo bien
No basta con conectar un modelo a la base de datos.
• La IA opera con los permisos del usuario, nunca más.
• Usa herramientas definidas por la plataforma, no consultas libres contra producción.
• Construye con el sistema de diseño del producto.
• Respeta reglas protegidas: límites de descuento, impuestos, auditoría.
• El usuario previsualiza, aprueba y puede revertir.
• El modelo genera la definición una vez; después la ejecuta el sistema, sin nuevas llamadas. La IA diseña; el sistema ejecuta.
Hacia dónde vamos
El SaaS pasará de "un producto para todos" a "una base común sobre la que cada cliente construye lo suyo". Ganará quien ofrezca el mejor modelo de datos, las herramientas más confiables y los límites más claros.
En El Yerro pienso el producto desde esa lógica: una base común para miles de negocios distintos, que crezca al ritmo de cada uno y no solo al de nuestro equipo.
El software a medida fue un privilegio de las grandes empresas. Con IA, puede ser el estándar.
¿Le darías a tus clientes la capacidad de modificar tu producto con IA?
Jeandy Bryan - Software Engineer retweeted
Replying to @jeandybryan
Otro detalle para los que empiezan y no pueden gastar $$$ todavía:
Nvidia NIM es un servicio de proveedor de modelos de IA gratuito, con contextos limitados y no siempre están disponible o limites y cosas, pero resuelven cuando no hay nada
VScode + Copilot + Nvidia NIM provider











