Soy desarrollador senior. Escribo sobre IA, software y las decisiones detrás de lo que construimos.
Una revisión de documentación y código de LAYA junto a Jev: la elección de despliegue, los límites del benchmark, la selección de checkpoint por defecto del router y lo que necesitaría una evaluación real.
Leer artículoCómo describen GitHub y JetBrains el paso de sugerencias línea por línea a un agente que asume una tarea acotada, con permisos, evidencia y un punto de parada.
El núcleo sin estado del Model Context Protocol saca la afinidad de sesión de la capa de transporte. Qué cambia para escalar, rastrear e integrar lo existente.
Qué hace seguro a un agente de código para correr sobre un repositorio real: límites de sandbox, política de aprobaciones, controles de red y telemetría como controles separados.
Por qué un solo número de latencia no alcanza para describir una carga de trabajo agéntica, y qué mide en su lugar el trabajo de MLCommons: trayectorias, no llamadas.
Una guía de Jev, el modelo de TypeSafe para decisiones tipadas, y la diferencia entre una respuesta válida y una correcta.
Diseña un flujo de soporte con Choice, Score y Noul. Un ejemplo probado sin conexión que mantiene cada sugerencia bajo revisión humana.
Un plan práctico para evaluar Jev: casos de prueba, confianza, coste del error y el trabajo que sigue en manos de las personas.
¿Cuánto del comportamiento de una funcionalidad debería vivir en código tipado, y cuánto en el criterio de un modelo? Esa pregunta está detrás de casi todo lo que escribo sobre Jev estos días, y no espero responderla una sola vez y darla por cerrada.
Las notas cortas vienen después: el archivo empieza vacío y se va llenando con lo que voy escribiendo entre artículos. Ver Notas