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Trabajar con modelos de lenguaje en la práctica: extraer datos estructurados de documentos feos, armar agentes, desarrollo asistido por IA, y explicar cómo funcionan los modelos.

Decisiones de producto en cosas que lanzo yo mismo: qué construir, qué dejar afuera, cómo decir lo que hace una herramienta, y qué dicen los números después.

Los productos que construyo y mantengo por mi cuenta: qué es cada uno, las decisiones de ingeniería que tiene detrás, y qué pasó después de lanzarlo. Cada post enlaza al producto en vivo.

Textos más largos sobre cómo trabajamos: burnout, herramientas de IA, expectativas, y qué creo que deberíamos hacer al respecto.

TypeScript en todo el stack: frontends en React, backends con tRPC y Drizzle, motores de juego con funciones puras, y los patrones que hacen mantenible un proyecto de una sola persona.

Sobre el burnout en equipos de software: qué lo causa, qué me hizo a mí, y qué ayudó.

Notas de mi propia carrera como ingeniero de software: cómo busco trabajo, cómo son las entrevistas hoy, y cómo cambió el mercado.

Entrevistas técnicas del lado del candidato: qué preguntan, cómo me preparo, y qué marcó la diferencia de verdad.

Cómo busco trabajo como desarrollador: el proceso, los números, las entrevistas, y qué haría distinto.

Hacer juegos para el navegador: simulaciones determinísticas, solvers que demuestran que un puzzle es justo, netcode con rollback, y el lado de producto de un juego diario.

Cómo funcionan los modelos de lenguaje y cómo usarlos en sistemas reales: predicción de la próxima palabra, atención, RAG, agentes, y los trade-offs de ponerlos en producción.

Recolectar datos de fuentes oficiales que nunca se pensaron para que las lea un programa: HTML, PDFs, boletines, y los pipelines que los convierten en algo consultable.

Cómo trabajo de verdad en el día a día: herramientas, desarrollo asistido por IA, y los hábitos que sobrevivieron al contacto con proyectos reales.