Cursor vs Claude Code: cuál conviene para programar
Cursor es el editor que manejás y Claude Code el agente al que delegás. Comparamos modelos, agentes en la nube, tokens y precios con fuentes oficiales.
Desarrollo
Artículos sobre desarrollo de software, programación y buenas prácticas de ingeniería. Exploramos lenguajes como Python, JavaScript y TypeScript, frameworks modernos, patrones de diseño, testing, CI/CD y metodologías ágiles. Contenido pensado para desarrolladores que quieren mejorar sus habilidades técnicas y construir aplicaciones robustas, escalables y mantenibles.
Benchmark de agentes de código: los bugs eran del autor
El autor de cli-bench portó seis tareas a Kaggle y probó seis modelos en un intento. Pasaron 35 de 36 corridas, pero los primeros bugs eran del propio benchmark.
Falla libheif OpenAI: una imagen HEIC llegó al repo
Hacktron encadenó un heap overflow en libheif con una falla de SSO y abrió un PR en el monorepo de OpenAI en menos de 72 horas. Qué pasó y cómo parchear.
Claude Code: qué es y por qué todos hablan de él
Claude Code es el agente de programación de Anthropic que funciona desde la terminal. Te explicamos qué es, cómo funciona y por qué genera tanto debate entre desarrolladores.
RBAC para agentes de IA: es la mitad de la respuesta
RBAC fija el techo de lo que puede hacer una identidad, pero no decide si una acción puntual de un agente debe ocurrir. Qué falta, según el mantenedor de Aegis-DevOps.
¿Cuánto cuesta realmente usar Cursor en 2026?
Repasamos los planes de Cursor, qué límites de uso tiene cada uno y cuánto termina costando usarlo en el día a día, para que elijas el plan que realmente necesitás.
Revisión de código agentes IA: el último filtro
Los agentes escriben el 27,6% de los PRs de GitHub según un análisis de octubre de 2026. Qué rompen, qué defensas proponen las fuentes y cómo verificar los números en tu repo.
Cursor vs GitHub Copilot 2026: la comparativa completa
Comparamos precios, créditos de IA, modelos y editores soportados entre Cursor y GitHub Copilot en 2026 para saber cuál conviene según tu perfil.
Así se armó una app RAG con Gemini gratis, sin vector DB
Un desarrollador construyó una app RAG completa con el modelo de embeddings de Gemini, Next.js y Vercel, sin base de datos vectorial ni backend propio.
Prompt Chaining 2.0: las técnicas que dominan 2026
Prompt chaining 2.0 pasa de cadenas lineales a grafos adaptativos: pipelines JSON, branching dinámico, Tree-of-Thought y prompting maiéutico.