Portafolio de Art铆culos
2026 13
Junio 6
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Los 5 archivos mas importantes para mejorar el SEO para buscadores y LLMs en este 2026.
路 11 min de lectura
Qu茅 hace cada uno de estos cinco archivos, por qu茅 tu sitio los necesita y c贸mo afectan tu SEO tanto frente a Google y Bing como frente a los crawlers de IA (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot). Con ejemplos reales tomados de davidcastillo.dev.
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Para qu茅 realmente est谩n utilizando los loops en los agentes para CLI
路 10 min de lectura
El bucle Reason-Act-Observe es la teor铆a; en la pr谩ctica, los loops de los agentes de IA en la terminal se est谩n usando para algo m谩s concreto: correr tareas aut贸nomas durante horas, reiniciar el contexto para no entrar en la 'zona tonta', y orquestar equipos de agentes que planifican, codifican, prueban y abren PRs solos. Una mirada a lo que de verdad pasa dentro del while-true en 2026.
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Trabajar con Cronjobs: ejecutar tareas mientras duermes
路 12 min de lectura
Gu铆a completa de cronjobs: qu茅 son, c贸mo usarlos en sistemas Linux con crontab, c贸mo combinarlos con Claude, Gemini o ChatGPT, y c贸mo sacarles partido con IA para crear automatizaciones inteligentes que trabajan por ti.
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驴Comprar un curso de IA o gastarme ese dinero en tokens de un modelo de LLM?
路 8 min de lectura
Un debate honesto sobre la mejor inversi贸n para aprender en 2026: pagar un curso estructurado o gastar ese mismo dinero en tokens y experimentar en un nicho espec铆fico. Tesis inc贸moda: los LLMs son tan j贸venes que nadie es 'experto', y el campo de pruebas vale m谩s que el aula.
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驴C贸mo son los modelos generativos por dentro?: la maquinaria t茅cnica detr谩s de la magia
路 12 min de lectura
An谩lisis t茅cnico de la IA generativa: c贸mo se modela una distribuci贸n de probabilidad, qu茅 diferencia a los modelos autoregresivos de los de difusi贸n, c贸mo funciona el muestreo (temperatura, top-p), y qu茅 pasa realmente durante el entrenamiento y la inferencia de un modelo generativo.
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De la neurona al LLM: fundamentos de machine learning y c贸mo usar Claude sin morir en el intento
路 11 min de lectura
Gu铆a completa de inteligencia artificial y machine learning: qu茅 es un modelo de IA, c贸mo funciona el backpropagation, qu茅 hay dentro de un LLM como Claude y c贸mo usarlos en proyectos reales con ejemplos pr谩cticos.
Mayo 3
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El Stack Perfecto: Ghostty, LazyVim y Claude Code
路 8 min de lectura
Una experiencia hipot茅tica sobre c贸mo Ghostty, LazyVim y Claude Code pueden formar un entorno de desarrollo r谩pido, c贸modo y asistido por IA sin perder criterio t茅cnico.
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Doblaje multiling眉e con clonaci贸n de voz open source - An谩lisis y particularidades
路 12 min de lectura
Existen muchas herramientas de doblaje de voz. ElevenLabs es la m谩s popular de ellas, pero en este post lo veremos utilizando una herramienta open source y lograremos obtener un doblaje lo suficientemente eficaz para ser usado en producci贸n.
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SoA: Prompt Engineering - Estructuras de Prompts
路 12 min de lectura
Una gu铆a pr谩ctica sobre las t茅cnicas modernas de prompt engineering: contexto, ejemplos, roles, salida estructurada, razonamiento, evaluaci贸n, agentes y buenas pr谩cticas para reducir errores y ahorrar tokens.
Abril 4
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驴Y donde esta el perceptr贸n?
路 13 min de lectura
Antes de los transformers, antes de los LLMs, hubo una neurona artificial llamada perceptr贸n. Entender c贸mo funciona es entender el coraz贸n de toda la IA actual.
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Los verdaderos tod贸logos del mundo digital
路 7 min de lectura
Existe una comunidad digital nombrada como indie hackers; crean sus productos de forma acelerada y sin inversores, con total libertad creativa, y com煤nmente son n贸madas digitales.
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驴Cu谩ndo usar las herramientas de Claude?
路 9 min de lectura
Hoy en d铆a existen un centenar de aplicaciones, y Claude ha sobresalido sobre todas ellas, pero 驴por qu茅?, hoy veremos los casos de uso en los cuales ha destacado.
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驴Qu茅 ha pasado con OpenClaw? 路 Breve Estado del Arte
路 4 min de lectura
Naci贸 como un proyecto experimental y pas贸 a ser uno de los proyectos m谩s relevantes de los que va el 2026. Este es un breve estado del arte de OpenClaw, NemoClaw, OpenAI y las implicaciones de seguridad.