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DeepSeek Harness (dsh) es un runtime open-source MIT donde modelo, herramientas, sesión, sandbox e incluso el loop son plugins. Análisis en profundidad: Cordis, modos, sesión append-only y self-evolution.
Comparativa honesta entre DeepSeek Harness (dsh), OpenCode, Codex CLI y Claude Code. Filosofía, plugin model, sandbox, ecosistema y para quién gana cada uno en 2026.
El IDD desplaza la pregunta de '¿cómo construir?' a '¿qué resultado queremos?'. FORGE y AISpec convierten tu intención en software verificable. Análisis con ejemplos.
La dark factory lleva la autonomía de los agentes de IA al extremo: código que se escribe, prueba y despliega sin revisión humana. Casos reales, infraestructura y riesgos.
Tour a fondo por addyosmani/agent-skills: las 24 skills del ciclo Define→Ship, la anatomía de un SKILL.md con anti-rationalizations y red flags, el eval framework de tres niveles, y comparativa honesta con Superpowers, Spec-Kit y OpenSpec.
Buzz de Block es un workspace Nostr donde humanos y agentes de IA comparten una sala firmada. Filosofía, instalación, flujos mobile-first y crítica honesta.
RTK y Caveman prometen 60-90% menos tokens en agentes. Mido los dos con datos: JetBrains 8,5%, replay 614M tokens y qué cambia entre comprimir output y prosa.
Recorta hasta un 99% el costo de tus agentes IA con prompt caching, model routing, LLMLingua y RTK. Playbook práctico desde producción.
Descubre el Open Knowledge Format (OKF) de Google Cloud, el estándar abierto de LLM-Wiki para portar contexto a tus agentes de IA sin lock-in.
Analizamos a fondo las 10 mejores herramientas y agentes de IA de código abierto para desarrollo. Descubre por qué OpenCode y Hermes lideran la semifinal.
Harness Engineering explicado: por qué el wrapper (tools, memory, guardrails) hace productivo al agente. Definición, anatomía y aplicación indie real.
Caveman es el skill viral de JuliusBrussee que enseña a los agentes AI a hablar como cavernícolas. Analizo qué ahorra de verdad y cuándo NO usarlo.
34k estrellas en seis días. Un skill que fuerza a Claude Code, Codex, Cursor y compañía a recorrer una escalera de seis peldaños antes de escribir una sola línea. 80-94% menos código, pero ¿realmente funciona? Análisis a fondo, benchmarks,
Análisis en profundidad de Headroom, el proyecto open source (33.4k ⭐) que promete reducir entre un 60% y un 95% los tokens que mandas a un LLM sin perder precisión. Probamos sus 6 algoritmos, su CCR reversible y su modo proxy, y lo comparamos con el resto del ecosistema.
