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Claude Code incorpora “memoria” persistente: qué significa para equipos de desarrollo y por qué importa en la era de la Inteligencia Artificial

La conversación sobre Inteligencia Artificial aplicada a programación suele girar en torno a velocidad: escribir más código en menos tiempo, automatizar tareas repetitivas o detectar fallos antes de que lleguen a producción. Pero hay un problema menos llamativo —y muy real— que cualquier equipo que haya probado asistentes de programación conoce bien: la falta de continuidad. Termina la sesión y

ccusage: el “scorecard” de costes de Claude Code que se ha hecho viral

En cuanto los equipos empiezan a usar asistentes de Inteligencia Artificial para programar, depurar o documentar, aparece una pregunta incómoda —y muy de sysadmin—: ¿cuánto está costando realmente esta fiesta, sesión a sesión y día a día? En ese hueco entra ccusage, una herramienta en formato CLI pensada para analizar el uso de Claude Code a partir de ficheros locales

¿Se puede usar un modelo local “en Claude Code” para programar sin pagar a un proveedor?

En los últimos meses se ha extendido una idea tentadora entre desarrolladores: mantener la experiencia de Claude Code —el asistente de programación en terminal/IDE— pero sustituyendo el modelo de Anthropic por uno local (vía Ollama u otros servidores). En redes suele presentarse como “usar Claude Code gratis”, aunque la realidad es más matizada: no se obtiene Claude (el modelo) sin

Claude-Mem: el “recuerdo” que le faltaba a los asistentes de programación… y que abre un debate incómodo

Durante meses, una queja se ha repetido entre desarrolladores que trabajan con asistentes de programación: la productividad se rompe cuando cada sesión empieza “desde cero”. Volver a explicar arquitectura, decisiones previas, errores ya resueltos y convenciones del repositorio no solo cansa; también introduce inconsistencias. En ese hueco —más operativo que filosófico— es donde ha empezado a destacar Claude-Mem, un plugin

Una galería con 29 proyectos para aprender Inteligencia Artificial construyendo de verdad

En el ecosistema tecnológico hay dos tipos de aprendizaje: el que se consume como entretenimiento —tutoriales, hilos, vídeos— y el que deja huella porque obliga a pelearse con lo real. En los últimos meses, un repositorio de GitHub se está colando en la lista de favoritos de muchos perfiles junior y también de profesionales que quieren refrescar conceptos sin perder

Diez comandos de Claude Code que prometen recortar hasta un 60 % el tiempo de desarrollo: del “autocomplete caro” a los flujos de trabajo automatizados

Durante años, gran parte de la conversación sobre asistentes de programación se ha quedado en la superficie: “escribe código”, “completa funciones”, “arregla este bug”. Sin embargo, en equipos donde el desarrollo ya está medido al minuto —sprints ajustados, revisiones interminables y una pila creciente de incidencias— el problema rara vez es que falte código. El cuello de botella suele ser

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