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Notas sobre cómo construir un mecanismo de compromiso y gobernar una flota de agentes de programación con IA.
RSSCinco modelos de IA presentaron nuestro examen de revisión de código. El más nuevo no paraba de hablar.
Reprodujimos siete bugs reales de nuestra propia historia con cinco modelos de programación y los calificamos a ciegas. Los modelos GPT ganaron la revisión, los modelos Claude encontraron bugs y aun así los publicaron, y el Opus más nuevo rebasó un límite de palabras la mitad de las veces.
22 de septiembre de 2026 · 4 min de lecturaIngenieríaLa noche en que sacamos nuestra CI de los runners alojados por GitHub
GitHub puso una retención de facturación en nuestros runners de Actions sin que debiéramos nada. Captamos la indirecta: una línea por job, una noche, y una verificación que termina en la mitad del tiempo en runners que la retención no podía alcanzar, con un costo proyectado 85 por ciento menor.
16 de septiembre de 2026 · 3 min de lecturaIngenieríaEl asistente no podía saberlo
Nuestra IA integrada en la app nos dijo con total seguridad que un sitio web estaba bloqueado. No lo estaba. La solución no fue un modelo más inteligente: fueron dos datos perdidos y una propiedad que defenderíamos con más empeño que ninguna otra.
20 de agosto de 2026 · 4 min de lecturaIngenieríaHacer cumplir, no instruir: cómo gobernar una flota de agentes de programación con IA
Construimos Ulyssify con una flota de agentes de programación con IA. Así les damos criterio sobre qué decisiones les corresponden, y por qué ponemos las que importan detrás de mecanismos en lugar de palabras.
15 de agosto de 2026 · 3 min de lectura