Gemini 4 Carbon: qué es y por qué todavía no lo podés usar
Gemini 4 Carbon es el modelo de Google más fuerte en seguridad, pero solo lo usan equipos elegidos. Qué hace, por qué salió cerrado y qué podés usar hoy.
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Gemini 4 Carbon es el modelo de Google más fuerte en seguridad, pero solo lo usan equipos elegidos. Qué hace, por qué salió cerrado y qué podés usar hoy.
El Octoverse 2026 de GitHub muestra que el 40 % de los pull requests ya arranca con un agente de IA. Los números clave y qué hacen distinto los equipos.
Pruebas, código heredado, depuración, revisión, refactorización y SQL: qué le pido a la IA en cada una, en qué me fijo y cómo lo verifico en minutos. Y las tres decisiones que nunca le delego, con un caso real de este mes que muestra por qué.
Los avisos para desarrolladores vuelven a subir, pero no para todos, y las entrevistas dejan de pedir ejercicios de algoritmos. Qué muestran los datos de octubre, de qué se discutió esta semana y seis habilidades que podés practicar desde mañana.
Un desarrollador dejó a Claude Opus 5.5 traducir el compilador de TypeScript a Rust durante dos semanas. Pasa las 184.749 pruebas y él dice que nunca leyó una línea. Qué pasó, qué tiene de exagerado y cómo usar la misma estructura en una migración de tu proyecto.
Un estudio de Harvard sobre 718 empresas midió qué pasa cuando un equipo adopta agentes de código: se escribe un 30 % más, pero no se termina más trabajo. El tiempo se pierde en la revisión. Qué dicen los datos y qué podés hacer vos antes de mandar un cambio.
TypeSafe lanzó Jev, un modelo de IA que no genera texto: responde preguntas cerradas sobre un texto en una décima de segundo y por una fracción del precio. Qué es, cómo se usa, dónde falla y cómo probarlo.
Qué es el contexto de un modelo de IA, por qué se llena sin que te des cuenta y cuatro hábitos simples para que el agente no se olvide de lo que le pediste. Sin configurar nada: se aplica desde la próxima conversación.
Anthropic sacó Claude Opus 5.5: más barato, más rápido y con tres restricciones nuevas. Qué cambia en la factura de una sesión real, cuándo conviene el modo rápido, a quién le rompe algo y cómo probarlo en tu repo.
La anatomía de una especificación, las cinco plantillas de la notación EARS para escribir requisitos sin huecos, y por qué el modo plan es la forma más barata de empezar. La parte práctica de trabajar con especificaciones.
La especificación como fuente de verdad y el código como producto derivado. Cómo funciona el flujo en concreto, el problema real que ataca, las tres trampas que le encontraron en producción, y en qué tamaño de cambio deja de convenir.
Claude Code, Codex, Copilot y Cursor corren hoy los mismos modelos frontera y cuestan casi lo mismo. Lo que los diferencia es el arnés: cuánto los supervisás, cuánto les delegás y dónde corren. Cómo elegir según el trabajo.
Por qué el agente te devuelve código que no verificó, y las seis cosas del repositorio que hay que arreglar para que pueda comprobar su propio trabajo. Ninguna es una reescritura y ninguna lleva más de una tarde.
Qué cambia cuando la migración de una app Web Forms —o de cualquier otro legacy— a un stack moderno la hacés con un agente de código: los siete pasos que no me saltearía, los errores más caros, y cómo evitar terminar con un legacy nuevo escrito en un lenguaje más moderno.
Programar rápido con un agente y programar bien no son lo mismo, pero no son contradictorios. Los hábitos y las herramientas —CLAUDE.md, modo plan, subagentes, hooks— que hacen que el código siga siendo tuyo, escalable y prolijo, aunque lo haya escrito Claude.
Una skill es una carpeta con instrucciones que Claude lee sola cuando hace falta, sin ocupar contexto hasta ese momento. Cómo usar las que ya existen, cómo se arma una propia paso a paso, y qué hay que revisar antes de instalar la de otra persona.
Archify es una skill gratuita para Claude Code, Codex, Cursor y opencode que dibuja diagramas de arquitectura verificados en vez de inventados: separa escribir una descripción tipada del sistema, validarla, y recién entonces dibujarla.
Un agente de código puede quemar la mitad de sus tokens en un log o un JSON que nunca hacía falta mandar entero. Headroom es una herramienta gratuita que comprime eso antes de que llegue al modelo, sin cambiar la respuesta, y sin mandar tu código a ningún lado para hacerlo.
Diez comandos que resuelven los cuatro problemas de siempre: el contexto que se llena, la configuración que nunca hiciste, el cambio que hay que deshacer y el trabajo que no entra en un turno.
Tres herramientas gratuitas que necesitás saber que existen. Una le impone una forma de trabajar antes de escribir código. Otra te muestra a dónde se van tus tokens. La tercera le da criterio de diseño. Qué hace cada una, cómo se instalan y qué te cuestan.
Compila, pasa las pruebas y se ve prolijo. Eso no significa que esté bien. Seis cosas concretas que conviene mirar, en el orden en que aparecen los problemas de verdad.
Tu asistente responde bien las preguntas generales pero no sabe nada de tu base de datos. Darle acceso es escribir un programa común y corriente. Qué es MCP, cómo se escribe uno, y los tres errores de seguridad que se repiten.
En casi todos los lenguajes, el código incorrecto se rompe y avisa. Una consulta SQL incorrecta se ejecuta, devuelve filas y nadie se entera. Qué comprobar antes de darla por buena, y qué cambió en las bases de datos.
Qué se paga realmente al usar un modelo de IA para escribir código, por qué la factura casi nunca viene del modelo que elegiste, y las prácticas que más reducen el gasto sin bajar la calidad del resultado.
De una plataforma que solo funcionaba en Windows a una multiplataforma con soporte para inteligencia artificial en su biblioteca base. El recorrido completo, y qué decisión marcó cada etapa.