Guías prácticas sobre API de IA, arquitectura y herramientas LLM fiables.
Guía paso a paso para generar imágenes de fichas de producto con IA visual a partir de fotos reales: preparación de imágenes, selección de textos clave, redacción de prompts limpios, evaluación de legibilidad en móviles y revisión de normativas de plataformas.
Leer artículoLas llamadas a Jev son baratas, pero añadir un modelo de decisión de bajo costo no reduce automáticamente el costo total de un agente de IA. Este artículo desglosa tres arquitecturas habituales —enrutamiento previo, filtrado de contexto y verificación posterior— y muestra cómo calcular el ahorro junto con los reintentos, la revisión humana, la latencia y los errores de enrutamiento.
Leer artículoClasificar correos es solo el primer paso de la automatización del soporte. A partir de Choice, Noul y Score de Jev, este artículo diseña un flujo completo de enrutamiento de tickets, desde la entrada y las decisiones estructuradas hasta la combinación de reglas de negocio, la revisión humana y la realimentación de resultados, sin ocultar las limitaciones reales de precisión, deriva de probabilidades, fallos de red y umbrales multilingües.
Leer artículoJev no es un modelo de chat, sino un modelo System One que recibe un state y typed questions y devuelve decisiones estructuradas Choice, Score o Noul. Este artículo agrupa diez proyectos de la comunidad en las capas de acción, información y flujo de trabajo para mostrar dónde encaja Jev, qué debe hacer el código que lo rodea y cuáles son los límites de la evidencia disponible.
Leer artículoA través de los ejemplos de código abierto Browser Use y json-render, explicamos cómo Jev toma decisiones estructuradas dentro de un espacio limitado de acciones o componentes, y por qué la lectura del DOM, la generación de texto, el ensamblaje de JSON, la validación, el renderizado y la ejecución final siguen dependiendo del código circundante.
Leer artículoJev se sitúa entre el código determinista y los LLM generativos: el código aplica reglas exactas, Jev toma decisiones semánticas entre opciones acotadas y los modelos generativos se encargan del razonamiento abierto y de crear contenido. Este artículo muestra cómo decidir si una tarea merece migrarse mediante el análisis de la API, las evaluaciones, el coste total del flujo y el riesgo.
Leer artículoA partir del ejemplo de un sitio que busca sus primeros usuarios de prueba, esta guía explica cómo crear páginas, hacer cambios concretos, conectar un formulario y preparar el lanzamiento con Claude Code.
Leer artículoGestiona tareas largas en Claude Code: decide cuándo compactar, limita el trabajo de subagentes y comprueba el consumo junto con los resultados del trabajo.
Leer artículoEsta guía explica cómo conectar Inspo MCP a Claude Code o Codex, buscar y validar referencias de diseño, convertir el layout, la jerarquía, el espaciado, la tipografía, el color y el comportamiento responsive en requisitos de UI ejecutables, y comprobar con el render real que el agente utilizó de verdad esas referencias.
Leer artículoQué hacer cuando Grok Bot agota su límite semanal: diferencias entre Weekly usage y on-demand, reglas de no acumulación entre suscripciones de Cursor y SuperGrok, y pasos seguros para equipos.
Leer artículoAnálisis de la arquitectura de un agente de voz con GPT-Live-1: cómo dividir las responsabilidades entre la capa de voz y el backend, cómo funciona la delegación de herramientas y qué verificar antes de implementarlo.
Leer artículoUna comparación arquitectónica entre el código fijo que llama a la Model API y el harness en la nube de OpenAI Agents API mediante la automatización de informes de incidentes.
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