Todos venden la ingeniería de contexto como la nueva disciplina. En mi máquina es plomería: cuatro tuberías aburridas que alimentan al agente, un drenaje que saca la basura y una válvula que decide qué tubería responde cada pregunta.
Hoy un segundo agente arrancó donde otra sesión trabajaba con cambios sin confirmar. Estaba a un git switch de cometer en la rama equivocada. La solución es vieja, aburrida y nativa.
Mi lista de limpieza decía que ocho ramas seguían sin fusionar. Todas estaban ya en producción. El problema no eran las ramas, era la pregunta que le hacía a git.
La versión honesta del desarrollo con IA de madrugada: el agente abre pull requests, un humano hace el merge. Lo que amanece listo son borradores para revisar y correcciones que están listas cuando una verificación se pone en verde — jamás un push automático a producción. Este es el montaje que lo convierte en apalancamiento real y no en un riesgo.
Publicar un post estático en Astro está a un merge de estar en vivo — justo por eso los bugs silenciosos son peligrosos. Un lang incorrecto, un canonical que da 404, un link entre idiomas que se filtró: nada de eso se ve en tu editor, solo en el HTML compilado. Aquí está el checklist que corro sobre dist/ antes de cada post, scripts incluidos.
Cada sesión con un asistente de IA arranca en blanco: no recuerda por qué descartaste aquel enfoque hace tres semanas. La solución no es una ventana de contexto más grande, sino memoria persistente entre sesiones, por capas. Este es el patrón: memoria nativa para el hilo activo, un índice de archivos para lo permanente y un segundo cerebro semántico para lo demás.