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Notas sobre ingeniería de IA
Artículos prácticos sobre agentes de IA, RAG, integraciones LLM, evals y seguridad, basados en proyectos reales y sin relleno.
Modernizar código heredado con IA: migraciones, actualizaciones y reescrituras que llegan a producción
Cómo usar LLM y agentes de programación para modernizar código heredado: qué aprendieron Google, Airbnb y AWS de grandes migraciones asistidas por IA, combinar agentes con OpenRewrite, tests de caracterización y un despliegue tipo strangler fig.
Tests unitarios generados con IA: cómo conseguir tests que detecten bugs y no tests que solo pasen
Una guía práctica para generar tests unitarios con LLM: lecciones de TestGen-LLM de Meta, mutation testing como control de calidad, tests de caracterización para código heredado, y prompts y flujos de trabajo para Java, Kotlin y TypeScript.
Cómo asegurar el código generado por IA: vulnerabilidades, paquetes alucinados y los controles que funcionan
Qué muestra la investigación sobre la seguridad del código escrito con asistentes de IA, cómo funcionan el slopsquatting y las dependencias alucinadas, y un conjunto de controles por capas para los equipos que lanzan código generado por IA.
Revisión de código con IA en pull requests: qué detecta, qué se le escapa y cómo configurarla
Cómo añadir un revisor LLM a tu flujo de pull requests: expectativas realistas, configuración, prompts y reglas, control del ruido y métricas que muestran si de verdad ayuda.
Buenas prácticas de agentic coding: cómo trabajar con los agentes de Claude Code, Codex y Copilot
Un flujo de trabajo práctico para agentes de programación: archivos de contexto, planificar antes de ejecutar, tests como barandillas, permisos, subagentes y cómo revisar código escrito por agentes sin ahogarse en diffs.