El blog de OwlMeans · Igor Tkachenko
En tiempos de IA
Notas de un fundador técnico en solitario sobre construir software y llevar un negocio.
Cuaderno del fundador
Decisiones, experimentos y disyuntivas de un fundador técnico que levanta una empresa en solitario.
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Pasé un mes intentando sustituir los modelos que escriben nuestro código
Durante un mes probé modelos de pesos abiertos en nuestro pipeline de desarrollo. Los límites de razonamiento, los formatos de respuesta y el comportamiento de los proveedores hicieron que el cambio diera más trabajo del que esperaba. Son notas de junio, sin benchmark de costes.
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Arquitectura y desarrollo
La estructura de las aplicaciones, los datos, la identidad y las prácticas de desarrollo que mantienen el software comprensible.
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Un solo comando le dio a mi agente de programación un proyecto en el que orientarse
El andamiaje de OwlMeans Common arranca con tres workspaces de TypeScript y pautas para agentes propias de cada paquete. Una funcionalidad con datos persistentes todavía necesita configuración de base de datos, validación y pruebas de permisos.
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El inicio de sesión fue solo la primera parte del trabajo de identidad
En junio integramos la identidad en las apps generadas: inicio de sesión sin contraseña, un proveedor OIDC y gestión de permisos. Ese trabajo también nos obligó a definir de quién eran los usuarios y los recursos a los que podía acceder cada aplicación.
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Negocio y procesos
El conocimiento de la empresa, los flujos de trabajo operativos y las decisiones que hay detrás de una automatización útil.
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El agente como proyecto
Cómo organizo a mis colegas de IA como proyectos, con un rol definido, memoria enlazada, habilidades reutilizables y trabajo recurrente que puede pasar de una máquina a otra.
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Dejé de desarrollar funcionalidades para poner orden en cómo trabajaba la empresa
Durante dos meses me ocupé de la empresa que rodea al producto: una wiki compartida, flujos de trabajo reutilizables y una conexión con el código. Tuve que repetir menos explicaciones, pero también me quedó otro sistema que mantener.
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IA e ingeniería agéntica
Modelos, agentes, contexto, habilidades, orquestación y evaluación.
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Tenía tres especieros y dos agentes de programación
Reuní las pautas de nuestros agentes de programación en una sola carpeta .agents. Lo más difícil fue mantener las habilidades al día y evitar que la memoria se convirtiera en un diario.
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Del prototipo a producción
Pruebas, despliegue, la decisión de reconstruir y el traspaso de un experimento a un producto en servicio.
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Un río de 2000 años me dio un timeout mejor
Nuestra prueba más lenta espera a un agente de programación real dentro de un sandbox de Kubernetes. Vigilar el consumo de tokens ayudó a detectar una ejecución atascada; el aislamiento y la limpieza se encargaron de los fallos que un timeout más largo no podía arreglar.
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La vista previa nunca fue el producto
La vista previa es un lugar útil para construir. La configuración de producción, un dominio y el traspaso a GitHub necesitan su propio trabajo. Este es el diseño que empezamos en junio, con los límites explícitos de lo que verificamos en octubre.
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