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Specs copy-paste the product on every increment, and coding agents paraphrase business rules into forks nobody decided. The fix is the same fix we applied to code decades ago: define the rule once, canonically, and make every spec cite it.
A real app shipped two different models of the same tax form. The strange part: its own spec folder both forbids and requires the same service, in one file. I replayed that mistake with Product Definition as Code in place to see if it would get caught. Here is what happened.
Andrej Karpathy's LLM Wiki and Product Definition as Code share a substrate: persistent, Git-backed, agent-friendly Markdown. But they establish fundamentally different contracts around truth, authority, semantics, and delivery. This article takes the comparison seriously.
AI-assisted delivery is probabilistic, but product boundaries do not have to be. Product Definition as Code provides a bounded product ontology before the backlog and the spec, while keeping runtime enforcement where it belongs: in the software.
AI accelerates software delivery and shifts the bottleneck to product thinking. I propose Product Definition as Code: a versioned graph of product artifacts that provides deterministic context to agents and humans before a single line of code is written.
Software engineering careers were built on the assumption that engineers create value by writing code. That assumption is collapsing. The new competitive advantage is understanding the entire engineering system. DevEx is becoming the critical discipline of the AI era.
While designing a vendor-agnostic AI architecture for repositories, I discovered the ecosystem is missing a fundamental standard: a shared discovery protocol for AI artifacts. The problem is not prompt engineering or package management. It is architecture.
Multiple AI coding agents in one repository create duplicated, drifting instruction artifacts. A canonical semantic layer solves the problem.
What LLM quantization is, how GPTQ, AWQ, QLoRA, and GGUF work, and how to choose the right method for local inference, GPU serving, or fine-tuning.
VS Code's Agents Window is not just a UI: it's a multi-engine harness hosting Copilot CLI, Claude, and cloud agents. How the IDE became an operating system for software engineering agents.
How Copilot CLI hosts OpenSpec and Spec Kit flows on local hardware: propose, apply, archive. Why bounded inference cost makes specification-driven iteration practical.
How custom instructions, AGENTS.md, and skills give your local Copilot the context it needs to stop making stupid mistakes.
How MCP servers turn a local LLM into a real agent: test runners, linters, semantic search, and why tool access compensates for weaker reasoning.
The complete setup guide: vLLM and llama.cpp configs, environment variables, the dual-mode trick, debugging /v1/models, every failure mode, and why owning the runtime changes the equation.
Text becomes tokens, tokens become vectors, vectors consume memory, and memory pressure adds latency. A complete breakdown of the LLM inference pipeline.
Running out of tokens? Will you be part of this new form of slavery or will join the local ai rebellion? Your AI. Your rules.
AI can generate code faster than we can govern it. This article connects drift, specs, OpenSpec, and GitHub Spec Kit through the idea that really matters now: orchestration.
How specification-driven development serves as a control system to maintain product consistency when AI generates code at unprecedented speeds.
Practical guide to GitHub Copilot Premium Request Units (PRUs): what features consume them, what doesn't, and how to optimize usage when using Copilot autocomplete, chat, CLI, agents, and code reviews.
How to design and operate a fully self-owned, multi-home network with WireGuard, Docker, and Home Assistant—no cloud, no vendor lock-in. Covers edge VPS, overlay networking, split-horizon DNS, automation, security, and failure recovery.
Bridging the API gap between Claude Code (Anthropic) and local models using a lightweight proxy. Complete guide with architecture diagrams and autostart configuration.
Designing authentication resilience when Azure Entra ID is unavailable, using dual auth strategies, role-based authorization, and .NET Aspire.
How anti-piracy measures by LaLiga and Spanish ISPs are causing widespread collateral damage, affecting innocent websites and digital rights.
A personal reset after shutting down a company, navigating months of interviews and bureaucracy, and deliberately returning to hands-on software engineering in the right environment.
Aspire migration experiment: reorganize infra, containers and pipelines to modernize Sentra.
Cómo diseñar y orquestar workflows para agentes usando Microsoft Agent Framework y Docker Model Runner (MAF + DMR).
Configure MAF with DevUI and Docker MCP Gateway + DMR: integration pattern, workaround for streaming and examples in Python.
Cómo usar el Model Context Protocol (MCP) con Microsoft Agent Framework: conectar herramientas locales, DMR y crear agentes que actúen con seguridad.
Laboratorio práctico con MAF: implementar el ciclo SPAR (Sense, Plan, Act, Reflect) usando Docker Model Runner y MCP para reasoning local.
Guide to increase Docker Model Runner context window (max_tokens) to support long multi-tool reasoning sessions.
Build a local chat agent with Microsoft Agent Framework, EF Core and Docker Model Runner for persistent, offline multi‑turn conversations.
Practical guide to running Microsoft Agent Framework locally with Docker Model Runner: examples in .NET and Python, offline and without keys.
How to add and control tools in declarative agents with Docker cagent: shell, filesystem, MCP and local execution risks.
How to add persistent memory to Docker cagent agents: design, SQLite, and practical examples for local wizards.
Resumen claro de qué son los AI agents: ciclo SPAR (Sense, Plan, Act, Reflect), cómo funcionan y qué se necesita para implementarlos de forma segura.
Introducción a Docker cagent: agentes AI en YAML, ejecución local con DMR y por qué declarative agents facilitan reproducibilidad y experimentación.
Step-by-step guide to run models locally with Docker Model Runner using GPU: enable DMR, pull and run models, and expose them via REST API.
Cómo instalar Docker Desktop y mover sus datos a otra unidad (p.ej. D:) en Windows: comandos, opciones y pasos para evitar llenar C:.
Relato del cierre de JGCarmona Consulting: razones, aprendizajes y planes tras la disolución de la empresa.
Arquitectura y medidas para evitar exfiltración por LLMs: identity propagation, adapters seguros, provenance, auditoría y defensa contra prompt injection.
Cronología documentada de la colonización de Palestina y los hechos que llevan a alegaciones de genocidio entre 1882 y 2025.
How to build a cost‑efficient 4‑GPU AI workstation in Europe, balancing price and performance for local LLM training.
Mapa práctico del ecosistema IA: modelos, ML, Deep Learning, RAG y agentes; para entender qué herramientas y enfoques elegir por caso de uso.
Cómo PYMES pueden entrenar IA privada combinando RAG y fine-tuning para proteger datos y obtener modelos personalizados.
Explicación del patrón monolítico por capas: cuándo usarlo, ventajas y desventajas y ejemplos prácticos.
Catálogo de 30+ patrones y estilos de arquitectura software con ejemplos y comparativas para arquitectos en 2025.
Por qué documentar decisiones arquitectónicas con arc42 mejora la comunicación, trazabilidad y calidad del software.
Guía práctica para administradores de red: herramientas (nmap, masscan, snmp), comandos clave y técnicas para mapear y auditar redes con Linux.
Guía rápida para instalar y empezar con Ubuntu en Windows usando WSL: comandos iniciales, recursos y cómo usar Windows Terminal.
Principios claros de branching, versionado y CI/CD para estabilizar lanzamientos y automatizar pipelines en equipos modernos.
Ejercicio práctico y rápido para recuperar claridad profesional, definir objetivos y diseñar un plan de acción en 30 minutos.
Consejos prácticos para pasar de desarrollador a technical lead: habilidades, liderazgo técnico y crecimiento profesional.
Las 7 cualidades esenciales de un líder técnico: aprendizaje, influencia y habilidades humanas para liderar equipos de software.
Guía práctica en 9 pasos, inspirada en Ikigai, para descubrir tu propósito personal y profesional y tomar decisiones alineadas.
Guía práctica para crear pull requests claros y realizar revisiones de código efectivas que mejoran calidad y colaboración.
Autoevaluación práctica de 29 soft skills para mejorar liderazgo, comunicación y rendimiento profesional.
Calendario fiscal práctico con fechas clave y obligaciones para autónomos y PYMES en España, con checklist y exportable.
Reflexión sobre qué habilidades enseñar a los niños ante la llegada de la IA: pensamiento crítico, empatía y colaboración humano-máquina.
Explora el Síndrome del Impostor y el efecto Dunning-Kruger: por qué la confianza no siempre indica competencia y cómo gestionarlo en equipos.
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Introducción a Radicle: colaboración Git descentralizada P2P, privacidad y guía práctica para publicar y sincronizar repositorios.
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Análisis crítico de la evidencia científica sobre el cambio climático y por qué la narrativa negacionista falla frente a los datos.
Lecciones prácticas del Cuerpo de Marines para implementar IA a escala: foco en datos, operaciones, equipos y resultados, no solo modelos.
Guía para usar IA en desarrollo sin ceder código ni datos: alternativas autocustodiadas y criterios de seguridad.
Reflexiones y consejos para integrar carrera tecnológica, liderazgo y vida personal sin sacrificar rendimiento ni bienestar.
Explica cómo combinar Waterfall y Agile en un modelo híbrido que aporta estructura y flexibilidad para proyectos reales.
Análisis técnico sobre el apagón del 28/04/2025: hipótesis de inyección de datos en SCADA, vulnerabilidades críticas y posibles escenarios de sabotaje.
Análisis de un backdoor en un repositorio Next.js y lecciones sobre seguridad y prácticas para proteger desarrolladores y cadenas de suministro.
Guía para ejecutar un asistente de codificación local con Tabby ML en Windows/WSL usando GPU: instalación, configuración y arranque.
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TFST, plataforma freelance open-source que conecta talento IT con empresas mediante contratos inteligentes, reputación verificada y comisiones justas.
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Reflexión sobre Yugen aplicada al desarrollo: profundidad, intuición y apreciación del software como práctica creativa y profesional.
Aplica el espíritu Ganbatte al desarrollo: técnicas y hábitos para afrontar desafíos y mejorar continuamente como desarrollador.
Aplica la filosofía Oubaitoori al desarrollo: observa, estudia y mejora habilidades individuales y en equipo.
Aplicación de la filosofía wabi-sabi al desarrollo de software: simplicidad, belleza en la imperfección y diseño sostenible.
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Cómo aplicar el Ikigai para encontrar propósito y motivación en tu carrera como desarrollador: pasos prácticos para más satisfacción y rendimiento.
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Explicación del Principio de Segregación de Interfaces (ISP) con ejemplos prácticos para diseñar interfaces pequeñas y cohesivas.
Explicación y ejemplos del Principio de Sustitución de Liskov (LSP) con soluciones de diseño para evitar comportamientos inesperados.
Explicación y ejemplos del Principio Abierto/Cerrado (OCP) para diseñar software extensible sin modificar código existente.
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Explicación práctica del Principio de Única Responsabilidad (SRP) con ejemplos y refactorizaciones para mejorar mantenibilidad del código.
Actualizaciones de Gredos Virtual 3D: mejoras en texturas y controles para una experiencia 3D en Android.
Relato técnico y práctico de la creación de Gredos 3D: mapas, heightmaps y programación 3D en Android con OpenGL.
Recorrido virtual en 3D por Ordesa y Monte Perdido: creación del heightmap, texturas y proceso para publicar la app en Google Play.
Guía sobre la planificación de un Sprint: selección de historias, estimación con Scrum Poker y cómo cuantificar tareas para un sprint efectivo.
Resumen práctico de SCRUM: roles, eventos y artefactos para aplicar metodologías ágiles en equipos de software.
Guía práctica para diseñar y usar una Scrum Board: columnas, flujo, testing y verificación del Product Owner para gestionar sprints.
Introducción a los principios SOLID para diseñar código flexible y mantenible, con ejemplos y recomendaciones prácticas.
Guía sobre cómo diseñar y usar un tablero Kanban: límites WIP, flujo de trabajo y prácticas para mejorar el rendimiento y la entrega.
Explicación de los principios y prácticas esenciales de Kanban para gestionar flujo, limitar WIP y mejorar procesos.
Introducción a Kanban: principios, visualización del flujo y limitación de WIP para mejorar eficiencia y entrega de software.
Resumen práctico de los principios Lean aplicados al desarrollo de software para eliminar desperdicio, entregar rápido y mejorar continuamente.