Todos los enlaces de los que hablo en el episodio están aquí.

> https://open.substack.com/pub/programaconia/p/ahora-toca-ser-context-engineer

1. El problema real: Los mismos prompts dan respuestas diferentes porque la IA necesita contexto completo cada vez, no solo instrucciones perfectas.
2. Context vs Prompt: Prompt Engineering = escribir la pregunta perfecta. Context Engineering = diseñar ecosistemas completos de información.
3. Las 5 piezas: Prompt clásico + RAG (recuperación de datos) + State/History + Memory + Structured Outputs. La magia está en combinarlas.
4. Impacto para developers: Las apps que solo hacen prompts serán menos fiables. El contexto enriquecido será tu ventaja competitiva.
5. La evolución natural: Como pasar de web estática a aplicación completa. Primero lo sencillo (prompts), después lo robusto (contexto).


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Todos los enlaces están aquí: https://open.substack.com/pub/programaconia/p/he-probado-5-asistentes-de-codigo?r=ey3p

1️⃣ Deepseek - El modelo chino gratuito que promete hacer magia
2️⃣ Devv Search - El Perplexity para developers
3️⃣ Chef by Convex - El único Vibe Coding que es Full Stack
4️⃣ Claude (app) - Un clon de ChatGPT con artefactos
5️⃣ Gemini CLI - Mi primera experiencia seria con IA en terminal

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Todos los prompts están en este enlace: https://open.substack.com/pub/programaconia/p/crea-articulos-con-vida-y-con-la?r=ey3p

1️⃣ La matriz 3x5
Genera 3 categorías de interés y 5 títulos por categoría. Añade tu CV para personalizar el resultado. 2️⃣ El esquema es oro
Pide a la IA que cree esquemas detallados de los mejores títulos. Es tu mapa para romper el síndrome de la página en blanco.
3️⃣ Alimenta con contexto real
Usa datos, PDFs, código y artículos como combustible. La IA trabaja mejor con material de calidad. 4️⃣ Toma y daca constante
Escribe en tu editor, no en el chat. Vuelve a la IA solo cuando te bloquees en secciones específicas. 5️⃣ La prueba de transformación
Pregunta a la IA: "¿Este artículo cambia el estado del lector?" Si no transforma, no publiques.

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Todos los enlaces están aquí | https://open.substack.com/pub/programaconia/p/aplica-la-ia-para-mejorar-tu-productividad

🧨 Dinamita para tu carrera profesional en el próximo envío de Web Reactiva: Apúntate aquí. | https://webreactiva.substack.com 

• Dominar prompts es fundamental: Sin una base sólida en prompting, las automatizaciones fallan
• La productividad con IA requiere progresión: No se puede saltar directamente a niveles avanzados
• Los system prompts ahorran tiempo: Mantener contexto persistente elimina trabajo repetitivo manual
• Las conexiones directas eliminan pasos: Integrar IA con fuentes de datos reales optimiza workflows
• La supervisión es clave: Incluso sistemas automatizados necesitan monitoreo para evitar errores

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Todos los enlaces y recursos del episodio.

• Configura GitHub Copilot Instructions o seguirás quitando "mondongo" innecesario del código para siempre
• Usa el Modo Ask como patito de goma digital antes de dejar que la IA destroce tu obra maestra
• Nunca más escribas "fix" en los commits: el botoncito de estrellitas de VS Code genera mensajes que parecen de programador senior
• El Modo Agent da miedo porque toma el volante, pero revisar que no borre tu base de datos "para partir de cero" da más miedo
• Deja que la IA te ayude a escribir tus issues y PRs: tu inglés de la montaña ya no será excusa en proyectos internacionales

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Todos los recursos, enlaces e infografáis estána aquí

1. Productividad artificial: La IA aumenta resultados iniciales delegando el trabajo pesado, pero tú solo supervisas.
2. Falsa facilidad: Crea ilusión de dominio al resolver tareas complejas con mínimo esfuerzo (ej: estudiantes que evitan leer).
3. Cerebro en piloto: El cerebro se desentiende al confiar en la IA, erosionando pensamiento crítico y memoria.
4. Adicción silenciosa: Surge dependencia psicológica (pánico sin IA) y pérdida de autonomía intelectual.
5. Creatividad clonada: Uniformiza ideas y diluye la voz única, generando resultados algorítmicamente predecibles.

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🔥 Maestros del prompt: Aprende a dominar la IA

Los recursos del episodio.

• Empieza simple: Una pregunta básica al modelo te da la base, como harías en Google, pero es solo el primer paso
• Combina herramientas: Búsqueda en internet + modelos razonadores te dan resultados superiores que usar cada uno por separado
• Busca lo oculto: Las transcripciones de podcasts y vídeos contienen conocimiento valioso que no está en formato texto tradicional
• Accede a contenido local: Pide búsquedas en el idioma nativo del lugar usando herramientas como Notebook LM para romper barreras idiomáticas
• Crea juegos: Fichas de aprendizaje, preguntas-respuestas y comparadores convierten información en experiencias interactivas
• Usa tu imaginación: Conversaciones con personajes ficticios, escape rooms y confrontar a la IA con errores ocultos multiplican las formas de aprender

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Todos los enlaces, gráficos, recursos y herramientas están aquí.

☝️ También Maestros del prompt lo encontrarás en el enlace de ahí arriba.

• Sé específico con los errores - Describe exactamente qué falla y comparte los mensajes de error.
• Revisa los DIFFs - Analiza los cambios entre versiones para encontrar problemas.
• Avanza por etapas - Construye la aplicación pieza por pieza, no todo de golpe.
• Bloquea lo que funciona - Protege el código correcto para que la IA no lo modifique.
• Usa wireframes - Incluso dibujos a mano dan contexto visual crucial.
• Define estructura de datos - Especifica claramente cómo se organizará la información.
• Crea un fichero de conocimiento - Documenta restricciones y requisitos desde el principio.

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Descubre cómo lograr créditos gratis y descubre 5 nuevas herramientas si haces clic. | https://open.substack.com/pub/programaconia/p/conecta-tu-proyecto-con-la-ia-con

• Cómo integrar inteligencia artificial en tu aplicación con mínimo código
• Diferencias entre proveedores de API para modelos de lenguaje
• Métodos para controlar costos al implementar IA en producción
• Cómo funcionan los tokens y su impacto en el precio de los servicios
• Opciones gratuitas y de pago para comenzar a experimentar con IA

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Todos los enlaces, recursos y propuestas están en este enlace a Esperando a Eskainet: programaconia.com

En este episodio aprenderás:

• Por qué tu trabajo realmente está en riesgo: No es la IA quien te reemplazará, sino los profesionales que aprendan a usarla antes que tú, creando una brecha de productividad.
• Cómo identificar el propósito real de la IA: Aprenderás a enfocarte en qué partes de tu trabajo necesitan mejorar, en lugar de obsesionarte con herramientas específicas.
• Por qué el prototipado con IA cambia las reglas: La importancia de integrar la IA desde el primer borrador o prototipo, permitiéndote explorar y validar ideas más rápidamente.
• La importancia crucial de la medición: Sin métricas claras no podrás saber si la IA realmente te está ayudando o solo añadiendo complejidad a tu trabajo.
• Cómo la iteración constante construye una ventaja competitiva: Usar la IA efectivamente es un proceso continuo de aprendizaje, donde cada intento fallido te acerca más a dominar esta nueva habilidad profesional.

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