Desarrollador Backend.
Colombia
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Danny Mesa retweeted
La IA me hace más rápida escribiendo código, pero no sé si me hace más rápida terminando proyectos. Las juntas, los requerimientos y las decisiones siguen igual de lentas.
¿Ustedes sí notan la diferencia?
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Los buenos programadores siempre revisan el código, venga de donde venga.
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En la chamba empezamos usando el harness con SDD: para cada feature generábamos una spec, luego un plan y luego una lista de tareas.
Pero vimos que ese approach tiene sus límites: los documentos se desactualizan rápido y dejan de reflejar lo que hace el código, se va mucho tiempo (y tokens) en escribirlos y revisarlos, y muchas veces el resultado no es mejor que trabajar con el agente paso a paso.
Así que lo fuimos ajustando con lo que ha ido recomendando la comunidad y hemos experimentado:
Specs vivas solo para lo que dura y cruza servicios (contratos, decisiones de arquitectura, reglas de negocio)
Plan mode para el día a día de cada feature
Tests y checks como la verdadera fuente de verdad
Si quieren explorar algo de este enfoque:
Los tres niveles de SDD (spec-first, spec-anchored, spec-as-source) explicados por Birgitta Böckeler:
martinfowler.com/articles/ex…
Por qué el SDD pesado perdió contra plan mode, y dónde la spec sí sigue valiendo:
instil.co/blog/spec-driven-d…
SDD adaptativo + harness + TDD:
blog.adrianhall.uk/posts/202…
Nosotros lo usamos porque trabajamos en features que tocan varios servicios y delegamos bastante trabajo a agentes en paralelo, ahí un malentendido nos cuesta días, y tener los contratos claros nos lo evita.
No es la receta para todos, y lo seguimos puliendo sobre la marcha.
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ChatGPT ha agregado una función para ayudarte a aprender cualquier cosa ¿amenaza para notebookLM?
Con Intelligent UI ChatGPT no te responderá solo con texto sino que agregará diagramas, gráficos interactivos o mini apps para ayudarte a aprender lo que sea.
Funciona en modo chat, incluso para usuarios gratuitos.
#chatgpt #ia #nadieexplicamejor #loaprendisteenedteam
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Ha fallecido Margaret Hamilton, su trabajo fue fundamental para que el ser humano llegara a la Luna durante la misión Apolo 11.
Pionera en describir la programación como una ingeniería, también fue la persona que comenzó a diseñar Software tolerante a fallos, caracteristica importante que ayudo a que el hombre llegará a la luna.
Hoy ha partido Margaret Hamilton, pero su legado queda por siempre con nosotros.
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Si las empresas se han salido con la suya usando la IA como excusa para amedrentar a sus empleados, congelar salarios y despedir gente, todo para recortar costos automatizando procesos...
¿Por qué tú, como empleado, no puedes sacarle provecho también?
¿Dónde está la línea ética, quién la cruzó primero?
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I got married when I was 20 years old.
Was it hard? You better believe it. But that’s exactly the point. Committing to the person you want to be with early on forces you to grow up, mature, and look outside of yourself to care for someone else.
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Mis modelos de IA favoritos a día de hoy:
Código → Opus 5.5 + Grok 4.7
Escritura → GPT-6 Sol
Imagen → GPT Image 2.5
Música → Eleven Music 2.5
Vídeo → MiniMax H3
OCR → GLM-OCR
Voz → Cartesia Sonic 3.6
Transcripción → Whisper + Parakeet
Scraping → Firecrawl
IA Local → Qwen 3.8 27B
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Qué es la atención en un LLM: la analogía de la biblioteca
Query es lo que buscás, Key es el lomo del libro, Value es el contenido. Así funciona la atención sin fórmulas.
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No echo de menos escribir código.
Pero sí echo de menos estar yo solo delante de un problema sin tener ni idea de cómo resolverlo.
Probar. Fallar. Darle vueltas durante horas. Y conseguirlo.
Al terminar no solo habías resuelto el problema. Notabas que algo había cambiado en tu cabeza. Habías desbloqueado algo en tu forma de pensar.
Ahora siento que tengo que esforzarme para usar mis propias neuronas. La recompensa es demasiado inmediata.
Antes estaba en resolver algo después de horas de frustración. Ahora puede estar en escribir un prompt y ver aparecer el resultado en segundos.
Hemos trasladado parte de la dopamina del scroll infinito a los prompts infinitos.
Y me preocupa lo fácil que resulta dejar de valorar el esfuerzo.
No solo programando.
Pensar cuesta.
Entender al otro cuesta.
Cambiar de opinión cuesta.
Y ahora incluso podemos preguntarle a una IA hasta encontrar una respuesta que confirme exactamente lo que ya pensábamos.
Siempre he dicho que lo bonito de programar nunca fue escribir código. Era resolver problemas.
Y, curiosamente, eso sigue siendo lo que más me gusta de la IA: me permite resolver problemas que antes ni siquiera podía plantearme.
Solo intento que, por el camino, no resuelva también por mí el esfuerzo de pensar.
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No sé si es autoengaño, o en verdad creen que esto no está sucediendo.
Varios ya se han cumplido... pero otros ni siquiera esperaba que fueran posibles.
Danny Mesa retweeted
Cuestiona todo lo establecido
Así es como Cloudflare ha ahorrado 100TB de RAM
No quiero ni pensar cuánto dinero es tanta RAM hoy en día
100 TB of RAM, saved by shrinking a consistent hash ring. The last 90,000 hashes per server were buying 0.7% load balance improvement. Math said stop. We stopped.
blog.cloudflare.com/saving-1…
