Ideas y aprendizajes
Notas prácticas sobre frontend, arquitectura, calidad y las decisiones que hacen avanzar a los equipos.
Qué métricas ayudan a evaluar el efecto de los agentes en el flujo de entrega y por qué contar líneas, prompts o skills puede incentivar el comportamiento equivocado.
Un marco para decidir cuánto trabajo puede delegarse según la reversibilidad, el impacto potencial y la evidencia disponible.
Cómo diseñar flujos donde el agente prepara y verifica el trabajo, mientras una persona realiza acciones sensibles, externas o difíciles de revertir.
Un método para convertir una instrucción repetida en una skill pequeña, activable y comprobable con tareas reales del proyecto.
Cuándo adaptar una skill externa, cómo conservar su intención y dónde colocar cada regla para construir un sistema de trabajo propio.
La IA acelera la producción de código, pero no reemplaza el criterio necesario para integrarlo, validarlo y mantenerlo en un producto real.
Un flujo para investigar decisiones técnicas con fuentes primarias, conservar los hallazgos y llevar la evidencia a una decisión o ADR.
Cómo la navegación, el lenguaje compartido, la arquitectura, las pruebas y el tooling determinan cuánto puede hacer un agente con seguridad.
Cómo convertir errores repetidos de agentes en mejoras de instrucciones, tooling, documentación y estándares sin inflar AGENTS.md.