Deep dive · wiki
Cómo construir sistemas agénticos de verdad
No es un post: es un curso-wiki de 16 módulos, del sustrato a la frontera, con cada afirmación citada y graduada por credibilidad. Léelo de corrido o entra por donde te interese.
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Componentes vivos · lab
Cada componente, corriendo de verdad
No son capturas: es la galería viva de cada pieza interactiva del blog —gráficas que recorres, diagramas que se reproducen, mini-simuladores— corriendo en su entorno real, cada una con la razón por la que existe.
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Cómo construir un agente de IA con alta tasa de acierto: qué priorizar y qué ignorar
Por qué un agente de IA falla en producción y qué priorizar para subir su tasa de acierto. El harness importa más que el modelo: qué hacer y qué ignorar.
Leer másPosts interactivos: por qué construí 30 componentes en vez de pegar capturas
Por qué este blog corre simuladores en vivo, curvas de easing arrastrables y diagramas paso a paso en vez de capturas estáticas: la idea detrás de sus 30 componentes MDX, lo que cuesta construirlos, y las fuentes — de las explorable explanations de Bret Victor a Distill — que sostienen que una afirmación que puedes arrastrar le gana a una que solo puedes leer.
Game feel en la web: squash, shake y el arte del juice
Un botón que solo funciona está muerto. Pasé una noche enseñándole a un proyecto paralelo a devolver el golpe, y estas son las seis técnicas que lo lograron. Cada una jugable, sin librerías y respetando tus preferencias.
Git worktrees: cómo corrí tres agentes de Claude en paralelo
Tres agentes de Claude sobre tres bugs en una sola tarde, y solo porque cada uno corría en su propio git worktree. La disciplina de aislamiento que vuelve seguros a los agentes en paralelo, y el error que me la enseñó.
La IA me dio velocidad. Los tests me dieron control.
Corrí /insights después de un mes con Claude Code en un side project. Los números que esperaba no eran los interesantes. Esto es lo que sí lo era.
Aprender construyendo: por qué los makers aprenden más rápido que los estudiantes
La forma más efectiva de dominar una tecnología no es leer docs ni ver tutoriales — es construir algo real. Por qué aprender haciendo funciona mejor.
Slash commands custom para programar con IA: construye tu propio flujo spec-driven
Cómo 6 archivos markdown convirtieron mi asistente de IA en un coarquitecto estructurado — y por qué deberías construir tu propio sistema de comandos en vez de depender de prompts crudos.