CQRS (Command Query Responsibility Segregation) es uno de esos patrones que, una vez que lo entiendes de verdad, no puedes dejar de verlo en todos lados. Y también es uno de los más malinterpretados: se aplica donde no hace falta y se omite donde sería la solución perfecta. En este artículo te llevaré desde la idea central hasta una implementación real en C# con .NET 10, pasando por sus ventajas, desventajas y los escenarios donde realmente tiene sentido aplicarlo.
EL CÓDIGO QUE DIO VIDA A LA IA: ARCHIVOS .LISP Y SU LEGADO
[INTELIGENCIA ARTIFICIAL] EL CÓDIGO QUE DIO VIDA A LA IA: ARCHIVOS .LISP Y SU LEGADO
CÓMO CONTROLAR EL CONTEXTO DE LOS LLM EN SISTEMAS REALES
El uso de modelos de lenguaje en aplicaciones reales implica desafíos importantes relacionados con el manejo del contexto, el costo de tokens y los límites de las APIs. En sistemas con múltiples interacciones, el historial de conversación puede crecer rápidamente y afectar el rendimiento. Este artículo analiza estrategias utilizadas en una aplicación real para controlar estos problemas, como recorte de conversaciones, presupuestos de turnos, degradación automática de modelos y caching de prompts.
[INTELIGENCIA ARTIFICIAL] CÓMO CONTROLAR EL CONTEXTO DE LOS LLM EN SISTEMAS REALES
LA TRANSFORMACIÓN DEL DESARROLLO DE SOFTWARE: VIBE CODING LA CREACIÓN BASADA EN LA INTENCIÓN
El modo de desarrollar software está cambiando mediante la adopción del modelo de creación basada en la intención. Este enfoque centrarse en la lógica y el propósito del producto, mientras los sistemas de inteligencia artificial ejecutan la infraestructura técnica. A día de hoy, esta tendencia acelera los ciclos de producción de manera exponencial. No se trata simplemente de automatizar tareas, sino de establecer una colaboración entre la intuición humana y la eficiencia algorítmica resultando un entorno donde las ideas fluyen directamente hacia la ejecución funcional.

