Acerca deTopCursos
← heapsort-ai

software engineering

160 items

ARTICLEDEV.to AI·hace 28d

Four Gates. One Governor. Zero Code Written. CORE Is Autonomous.

El autor anuncia que el sistema A3, operacionalizado por CORE, ha alcanzado un estado de autonomía completa, habiendo cerrado con éxito las cuatro puertas que definen y prueban esta condición. Esto significa que el sistema realiza correcciones de extremo a extremo en código real y mantiene un estado sostenido donde la resolución de problemas supera la creación de nuevos, sin necesidad de escribir código manualmente.

System DesignDevOpsautonomyAI
27
ARTICLEDEV.to AI·hace 13d

Cursor users who write failing tests before prompting the AI complete features in 37% fewer iterations than those who pr

Un estudio de Cursor Labs indica que los desarrolladores que escriben pruebas fallidas antes de pedir ayuda a la IA completan funciones con un 37% menos de iteraciones. Este método restringe el espacio de búsqueda de la IA, ofreciendo requisitos claros y reduciendo la necesidad de refactorización.

future-of-workdeveloper productivityAI-assisted codingTest-Driven Development
27
ARTICLEDEV.to AI·30/4/2026

You’re Not Writing Code Anymore — You’re Designing Agents

El artículo sostiene que los ingenieros senior deben pasar de escribir código a diseñar agentes autónomos, lo que redefine fundamentalmente el ciclo de desarrollo. Destaca la transición a un ciclo central donde los sistemas de IA iteran continuamente (Generar → Ejecutar → Observar → Corregir) hasta que se logra el objetivo, yendo más allá de la mera sugerencia de código.

future-of-worksoftware developmentlarge language modelssoftware engineering
27
ARTICLEDEV.to AI·10/5/2026

AI coding agents need cross-repo context. The teams running them at scale are already building it themselves."

La adopción de la IA ha provocado un aumento de incidentes y tasas de fallos en los cambios, lo que ha desplazado la conversación hacia la necesidad de "contexto entre repositorios" para los agentes de codificación de IA. Los equipos están desarrollando activamente la infraestructura necesaria para implementar estos agentes de forma segura en múltiples repositorios a escala.

AI coding agentsinfrastructuresoftware engineeringdeveloper tools
27
ARTICLEDEV.to AI·hace 9d

$200 vs $9 — The Anthropic Experiment That Proves Infrastructure > Model Choice

El experimento de Anthropic demostró que invertir en ingeniería de infraestructura, como bucles de verificación, aumenta significativamente las tasas de éxito de la codificación de IA del 20% al 100%, superando la dependencia exclusiva de la elección del modelo. Esto indica que la infraestructura tiene un impacto 80% mayor que la versión del modelo, a pesar de multiplicar el costo por 22.

AI modelsAnthropicAI infrastructuresoftware engineering
27
ARTICLEDEV.to AI·hace 18d

I made Claude Code refuse to write code unless the ticket scores 80/100

El autor comparte su experiencia utilizando Claude Code, dándose cuenta de que el problema no era el modelo, sino un flujo de trabajo impreciso. Para solucionarlo, desarrolló una metodología de "puerta de calidad" llamada Forgekeel, que exige que los tickets de desarrollo alcancen una puntuación mínima antes de que comience la codificación. Este nuevo método transformó tickets vagos en especificaciones claras, evitando el software "codificado por vibración" y mejorando la calidad.

prompt engineeringquality controlWorkflowsoftware engineering
27
ARTICLEDEV.to AI·26/4/2026

I Spent Weeks Reverse-Engineering OpenClaw. Here's What Nobody Tells You.

Un CTO dedicó semanas a aplicar ingeniería inversa a la herramienta de IA OpenClaw, descrita como "brujería" por los usuarios, para comprender su funcionamiento interno. Descubrió que su inteligencia percibida proviene de patrones de software simples y existentes desde hace décadas, como bucles de eventos y llamadas a herramientas, en lugar de una IA compleja.

software engineeringAI agentsReverse Engineering
27
ARTICLEDEV.to AI·hace 12d

Workflows Are the New Interface for Coding Agents

El mercado de agentes de codificación está pasando de las interfaces de chat a los flujos de trabajo dinámicos, que demuestran ser más efectivos para tareas complejas de ingeniería de software. Esta evolución hacia mejores planos de control alrededor de los modelos de IA representa el futuro del desarrollo de software, permitiendo procesos estructurados para la comprensión e implementación del sistema.

future-of-workWorkflowscoding agentssoftware engineering
27
ARTICLEDEV.to AI·hace 8d

What happens when your AI builders actually have to scale

El contenido explica por qué las aplicaciones construidas con IA a menudo fallan al escalar, señalando que las plataformas de construcción priorizan la velocidad de iteración sobre la resiliencia en producción. Aborda los desafíos de la propiedad de la infraestructura, el cumplimiento y la escalabilidad más allá de las suposiciones de la plataforma, destacando la brecha entre "funcionar" y "listo para producción".

scalabilityproductionAI builderssoftware engineering
27
ARTICLEDEV.to AI·5/5/2026

Exit Code 2: How Claude Hooks Turn Agentic Rules Into Runtime Barriers

Este artículo, parte de una serie, detalla la aplicación de la ejecución en tiempo real mediante Claude Hooks, presentándolos como un método fiable para garantizar la fiabilidad de los agentes de IA. Destaca la disciplina de ingeniería específica requerida para transformar la idea abstracta de un hook en una guardia robusta para el tráfico real de subagentes.

ClaudeAgentic AIRuntime enforcementsoftware engineering
27