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.
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.
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.
Un agente de IA sin memoria, sin proceso y sin frenos escribe código que alguien depura a las 3am. Estas son las seis piezas open-source que uso para que Claude Code trabaje como un equipo senior: qué hace cada una, su repo y cómo se combinan.
Deja de ver la IA como una amenaza y empieza a usarla como tu copiloto pedagógico. Esta guía para principiantes te enseñará las estrategias y herramientas clave para integrar la inteligencia artificial en tu día a día como educador.