Go context.Context bien hecho: cancelación, timeouts y valores
El contexto de Go es control de flujo, no almacenamiento.
El context.Context de Go es lo suficientemente simple como para usarse mal, y ese es el problema.
Dev
Arquitectura de manejo de errores en Go: límites y patrones
Manejar los errores en el límite adecuado.
Manejar errores en Go es fácil de criticar. Todos los desarrolladores de Go han escrito este código cientos de veces:
Prueba de código Go concurrente con synctest
Deja de dormir en pruebas concurrentes de Go.
Probar código Go concurrente siempre ha requerido cierta disciplina. Las goroutines son baratas, los canales son simples, y la cancelación de contexto es idiomática: los workers en segundo plano y los temporizadores están en todas partes en los servicios Go reales.
Protocolo A2A de Google en 2026: adopción, hype y realidad
El A2A no está muerto. Solo no es universal.
El protocolo Agent2Agent de Google, habitualmente abreviado como A2A, tuvo un primer año extraño.
Agentes de sondeo en asistentes de IA: 11 patrones de implementación
Patrones de polling confiables para agentes de IA.
Los agentes de sondeo (polling agents) son una de las partes menos glamurosas de la arquitectura de asistentes de IA, pero también son una de las más útiles.
¿Qué es el protocolo A2A? Agent Cards y Tasks explicados
A2A convierte a los agentes en pares de red.
El Protocolo A2A, siglas de Agent2Agent Protocol (Protocolo de Agente a Agente), es un estándar abierto para la comunicación entre sistemas de agentes de IA independientes.
A2A frente a MCP: ¿realmente necesitan los agentes de IA ambos protocolos?
MCP proporciona herramientas a los agentes. A2A les da pares.
La arquitectura de agentes de IA está comenzando a dividirse en dos capas.
Implementación de CQRS en Go: una guía práctica para una arquitectura escalable
Construye CQRS en Go sin ceremonias innecesarias
CQRS es uno de esos patrones que se sobrevenden, se complican en exceso y, ocasionalmente, se diagnostican erróneamente como la cura para el aburrimiento del CRUD tradicional.
Introducción rápida y hoja de trucos de diagramas Mermaid para desarrolladores
Diagramas como código, sin el drama.
Mermaid es una herramienta de diagramación basada en texto para quienes prefieren escribir diagramas en lugar de arrastrar cajas en un lienzo. Utiliza una sintaxis similar a Markdown para describir diagramas de flujo, diagramas de secuencia, diagramas de clases, máquinas de estados, líneas de tiempo, diagramas de Gantt, diagramas de entidad-relación y más.
Diseño de sistemas de múltiples modelos: cuando un solo modelo no basta
Elige el patrón más sencillo que funcione.
Los sistemas de un solo modelo son simples. Los sistemas de múltiples modelos son potentes. El desafío no consiste en elegir modelos, sino en diseñar la arquitectura que los orqueste.
Guarda de seguridad para modelos de lenguaje grandes en la práctica: qué funciona realmente
Controla el riesgo, no solo el modelo.
Los LLMs son impredecibles. Hallucinan, filtran datos, generan contenido dañino o rechazan solicitudes legítimas. Los guardrails (mecanismos de contención) limitan el comportamiento del modelo sin sacrificar capacidad.
Arquitectura del asistente de IA: LLM, memoria, herramientas, enrutamiento, observabilidad
Cómo se construyen realmente los asistentes serios.
Un asistente de IA de producción no es “un LLM con un prompt”. Es un sistema que acepta la intención, mantiene el estado, decide cuándo recuperar o actuar, y expone suficiente detalle de tiempo de ejecución para depurar fallos.
Validación de salida estructurada de LLM en Python que es sólida
Deja de interpretar sensaciones. Valida contratos.
La mayoría de los tutoriales sobre “salida estructurada” de los LLM son poco serios. Te enseñan a pedir JSON amablemente y luego a esperar que el modelo se comporte. Eso no es validación. Eso es optimismo con llaves.
La idempotencia en sistemas distribuidos que realmente funciona
Evita efectos secundarios duplicados
La idempotencia en sistemas distribuidos es la propiedad que te salva cuando la red miente, las colas reintentan, el cliente entra en pánico y el operador pulsa “repetir”. En sistemas de producción, la entrega duplicada es normal. Los efectos secundarios duplicados son el error.
Claude Skills y SKILL.md para desarrolladores: VS Code, JetBrains, Cursor
Crea habilidades de Claude que resistan el trabajo real
La mayoría de los equipos utilizan mal las Claude Skills de una de dos maneras. O convierten SKILL.md en un vertedero de información, o nunca se alejan de los enormes prompts copiados y pegados.
Ecosistema de Habilidades de OpenClaw y Selecciones Prácticas para Producción
Las habilidades que valen la pena conservar y las que hay que omitir
OpenClaw tiene dos historias de extensiones y es fácil confundirlas.
Los complementos (plugins) amplían el tiempo de ejecución. Las habilidades (skills) amplían el comportamiento del agente.