Si metes una llamada bloqueante como Thread.sleep() dentro de withContext(Dispatchers.IO), withTimeout() no la cancela aunque salte el timeout. Por qué pasa y cómo arreglarlo con runInterruptible.
No todas las tareas necesitan el modelo más grande disponible. Así decido cuándo un modelo pequeño rinde igual o mejor que el más potente.
Llevo un año quitando extensiones de mi editor a medida que un agente de código hace lo mismo mejor. Estas cayeron, y estas dos sobrevivieron.
"Añade tests" suele producir tests que pasan pero no prueban nada útil. Así se lo pido a un agente para que de verdad sirvan de red de seguridad.
El coste de usar IA a diario no es solo la suscripción. Estos son los costes reales que cuento, y los que la mayoría ignora hasta que sorprenden.
Un agente con acceso de escritura a tu CI/CD puede romper algo que no se nota hasta el siguiente despliegue. Así delimito ese acceso sin perder autonomía en lo demás.
Pedir una tarea grande de una vez casi nunca sale bien. Así divido el trabajo en pasos que un agente de código puede ejecutar uno a uno sin perderse.
Un modelo puede liderar todos los benchmarks públicos y rendir peor que otro en tu tarea concreta. Esto es lo que miro en vez de la tabla de puntuaciones.
La mayoría de los servidores MCP que instalo acaban desinstalados en una semana. Estos son los pocos que se quedaron, y el filtro que uso para decidirlo.
Con un agente que escribe rápido, planificar parece un lujo que ya no hace falta. Es justo al revés: cuanto más rápido escribe, más caro sale no haber pensado antes.
Un prompt vago en Cursor produce un cambio que "funciona" pero no encaja. Esto es lo que incluyo siempre para que no tenga que adivinar nada importante.
Automatizar no es lo mismo que dejar de mirar. Estos son los puntos de control que mantengo en cualquier tarea que delego a un sistema automático.
Un embedding es solo un vector que representa significado. Te explico cómo funciona la búsqueda por similitud y los errores más comunes al usarlos.
No necesitas una base de datos vectorial ni reranking para tu primer RAG. Este es el pipeline mínimo que necesitas para empezar en un proyecto pequeño.
RAG y fine-tuning no son alternativas intercambiables. Uno resuelve un problema de conocimiento, el otro de comportamiento. Aquí el criterio para elegir.
Los datos dicen que la IA te hace sentir más rápido programando... mientras en realidad te hace un 19% más lento, y casi la mitad del código que genera trae un fallo de seguridad. Esto es lo que hacemos en MOFA Labs para que no nos explote.
Casi todo lo que se etiqueta como agente de IA es una llamada a herramientas sin bucle de corrección. Aquí está la diferencia real, y por qué importa.
Hoy, 13 de septiembre, es el Día del Programador. Lo sabemos porque en MOFA Labs lo hemos celebrado como se merece: con un capibara tomando mate frente a tres monitores y un commit llamado "fix definitivo (ahora sí)". Pero más allá del meme, esta fecha tiene una historia bastante más curiosa de lo que parece a simple vista — empezando por el hecho de que ni siquiera cae siempre el mismo día. Nos hemos puesto a investigar de dónde sale esta celebración, por qué el número 256 es la clave de todo,
Los ejemplos en un prompt no siempre ayudan y siempre cuestan tokens. Cuándo merece la pena el few-shot y cuándo el zero-shot es mejor opción.
Un context window más grande no significa que el modelo recuerde más. Explico la diferencia real entre ventana de contexto, atención y memoria persistente.
No existe un prompt que elimine las alucinaciones. Existe un proceso que las reduce: dar el dato en vez de pedirlo de memoria, verificar y evaluar de forma sistemática.
Un prompt de sistema es código, y como todo código sin mantenimiento, se pudre. Cómo estructurarlo, versionarlo y evitar que se rompa con cada cambio de modelo.
Revisar código de un agente como si lo hubiera escrito una persona es perder el tiempo. Esto es lo que reviso en su lugar, y en qué orden.
Dejar un agente trabajando sin supervisión suena a productividad. A veces lo es. A veces es limpiar un desastre al día siguiente.
Cada mes sale un IDE de IA nuevo que promete ser mejor. Esto es lo que pruebo antes de tocar un proyecto real con él.
Meter un bot de revisión en el pipeline es fácil. Que aporte de verdad y no genere ruido, no tanto. Así lo monto yo.
MCP no es magia ni lo resuelve todo. Es un estándar para un problema muy concreto: cómo conecta un modelo con tus datos y herramientas sin reinventar la rueda cada vez.
Un agente no falla porque sea tonto, falla porque el proyecto no le da suficiente contexto real. Así organizo los míos para evitarlo.
OpenAI promete detectar abusos sin guardar tus prompts. Anthropic exige retenerlos 30 días en sus modelos más potentes, incluso con acuerdo de zero data retention. Qué significa para quien construye con estas APIs.
Copilot CLI ya no es un autocompletado de comandos. Es un agente de terminal con GitHub metido en el ADN, para bien y para mal.
Uso los dos casi a diario y no son intercambiables. Aquí está el criterio que me hace abrir uno u otro según lo que tengo entre manos.
Sin un jefe de producto ni un roadmap impuesto, decidir qué tocar a continuación en un proyecto personal es más difícil de lo que parece. Así lo resuelvo.
Pescar y programar tienen más en común de lo que parece: paciencia, prueba y error, y aceptar que no todo depende de haberlo hecho bien.
Contar avances de un proyecto en público es útil si se cuentan también los límites. Sin eso, construir en público se convierte en marketing disfrazado.
Grabar una ruta GPS en Android en primer plano no es un capricho técnico: es la respuesta a un problema real de batería, permisos y fiabilidad.
Proteger un punto de pesca en un mapa público no es solo esconderlo: es decidir qué nivel de detalle tiene sentido compartir y con quién.
He probado bastantes apps de pesca y casi todas cojean en lo mismo: utilidad real, privacidad, comunidad, puntos, rutas o moderación. Repaso cada carencia.
Sentarme a planificar antes de escribir código parece frenar el ritmo, pero casi siempre ahorra más tiempo del que consume. Cuento cómo lo hago.
Un buen prompt para Cursor no es una frase ingeniosa, es contexto concreto: qué archivo, qué límite y qué resultado se considera válido.
Automatizar una tarea repetitiva ahorra tiempo, pero también puede ejecutar un error cien veces antes de que nadie lo note. Así lo tengo en cuenta.
Una regla de no regresión no es solo «no rompas nada»: es un compromiso concreto sobre qué comportamientos no pueden empeorar sin que alguien lo note.
Documentar lo que un proyecto todavía no hace bien es tan útil como documentar lo que ya funciona. Así organizo esa lista y por qué la mantengo viva.
Antes de tocar coordenadas, cuentas o cualquier dato sensible reviso una lista concreta de pruebas. Aquí explico cuáles y por qué no me las salto.
Guardar la coordenada exacta y mostrar otra cosa distinta al público: así abordo el problema técnico de proteger puntos de pesca sensibles.
En una app de pesca con mapa, cada coordenada es información sensible. La privacidad no es un añadido: condiciona el diseño desde el primer día.
Construir FishMind, un quiz pequeño para Android, me ha enseñado más sobre bancos de preguntas y estados de interfaz que sobre pesca.
Lo esencial de SEO técnico que reviso en un blog personal pequeño, sin herramientas complicadas ni promesas de resultados que no puedo controlar.
Por qué elegí Ghost como backend headless y Next.js como frontend para caprini.dev, y los problemas concretos que esa combinación me ha dado.
La lista de comprobaciones que aplico antes de dejar pública una herramienta web pequeña: rendimiento, privacidad, errores y casos límite.
No es la cantidad de funciones lo que hace útil una herramienta web pequeña, sino lo bien que resuelve el único problema que promete resolver.
Las decisiones detrás de una herramienta pequeña y gratuita: qué formatos soporta, qué no hace a propósito y por qué la sigo manteniendo.
Un balance honesto de lo que va bien y lo que no en Chocheando, mi foro propio en construcción, incluida la parte incómoda de la automatización.
Las decisiones técnicas y de estructura que tomé al montar Chocheando, un foro propio todavía en construcción, antes de pensar en tener actividad.
La diferencia entre compartir el progreso real de un proyecto y saturar un foro con publicaciones que nadie pidió leer, aunque parezcan lo mismo.
Cómo estoy planteando los recursos gráficos de la ficha de Google Play para Caladero sin maquillar una app que todavía está en desarrollo.
La lista de comprobaciones que hago antes de enviar una versión a revisión: no evita todos los rechazos, pero elimina los más tontos.
La lista que reviso antes de generar una build release de Android para no descubrir un fallo de firma o de ofuscación cuando ya es tarde.
Diseñar la eliminación de cuenta desde el principio evita rediseñar medio backend más tarde. Explico por qué la planteo pronto y qué implica hacerla bien.
Rellenar la sección Data Safety a última hora obliga a reconstruir de memoria qué datos toca la app. Explico por qué la llevo actualizada desde el primer commit.
Una política de privacidad copiada de una plantilla no sirve de nada si no refleja lo que la app hace de verdad. Explico qué debe cubrir y cómo la redacto.
PostGIS convierte PostgreSQL en una base de datos capaz de responder preguntas espaciales de verdad. Explico para qué lo uso y cuándo no hace falta todavía.
Elegir entre MapLibre y Google Maps en Android no es solo una cuestión de coste. Explico los criterios técnicos y de producto que uso para decidir en cada caso.
Meter un mapa en una app es fácil. Lo difícil es diseñar qué información se guarda, cómo se organiza y qué necesita el usuario más allá de ver puntos en pantalla.
Android permite pedir ubicación aproximada o precisa por separado desde hace varias versiones. Explico cómo decido cuál pedir según cada funcionalidad real.
El selector de fotos del sistema permite elegir una imagen sin que la app pida permiso sobre toda la galería. Explico cómo lo integré y qué límites tiene.
Pedir todos los permisos al abrir la app por primera vez es la forma más rápida de que el usuario desconfíe. Explico cómo decido qué pedir y cuándo pedirlo.
Local-first significa que la app funciona sin conexión por diseño, no como excepción. Explico el concepto, cómo lo aplico y qué complejidad añade de verdad.
El emulador no siempre reproduce los mismos bugs que un móvil real. Explico cómo conecto y depuro con ADB en dispositivo físico, con comandos y errores típicos.
Elegí Jetpack Compose para mis proyectos nuevos, pero no es una decisión sin matices. Explico los criterios que uso y cuándo todavía tendría sentido usar XML.
Con módulos, capas y convenciones claras es mucho más fácil retomar un proyecto Android tras varias semanas sin tocarlo. Cuento la estructura que uso y por qué.
Un ADR es un documento corto que registra por qué tomaste una decisión técnica. Explico cómo los uso en proyectos pequeños y por qué me han ahorrado tiempo más de una vez.
Uso Cursor a diario en mis proyectos, pero reviso cada cambio línea a línea. Cuento el flujo de trabajo que me permite ir rápido sin perder de vista qué hace mi propio código.
FishMind es un quiz de pesca ya publicado: pruébalo gratis y lee cómo lo construí en Android.
Un mapa para guardar lugares y capturas sin publicar la ubicación exacta por defecto. La aplicación ya funciona en desarrollo y la votación del nombre sigue abierta.
Ocho bajos de carpfishing en serie: hair rig, nudo sin nudo y medidas para caña grande y Resifight 2,20 m — sin improvisar en la orilla.
Primera salida a Siurana (29–31 mayo 2026): coup, cucharilla, fondo fallido y lecciones de puesto, equipo y normativa antes de volver.
Guía práctica para diseñar un agente IA que coordine tu equipo con seguridad, métricas y adopción real.
Conectores y MCP convierten a los agentes en operativos. GitHub y xAI empujan gobernanza. OpenAI cambia el coste: workspace agents pasan a créditos.