DOMINGO, 31 DE MAYO DE 2026

5 minutos de IA

Curado para devs que llevan IA a producción. Cada mañana: agentes, MCP, RAG, evals y open source que se enchufa al stack hoy. Por Iván López.

31 may
DOMINGO EDICIÓN #46
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Compound Engineering Plugin: 37 skills y 51 agentes MIT en Claude Code, Cursor y Codex

Plugin MIT con 37 skills y 51 agentes que se instalan con un comando en Claude Code, Cursor, Codex, Copilot y siete clientes más. Los comandos /ce-plan, /ce-work y /ce-code-review fuerzan el patrón 80% planificación / 20% ejecución, y /ce-compound deja el aprendizaje como skill versionable en el repo del equipo.

Hace 7h · 4 MIN LECTURA
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LiteParse v2.0: el parser de RAG de LlamaIndex reescrito en Rust con 100× de speedup

Parser de LlamaIndex reescrito en Rust: 100× más rápido, mismo paquete para Rust, Python, Node y WASM. Empata en precisión con los mejores parsers abiertos y corre en local sin atar la ingesta a una API en la nube. Apache 2.0.

LlamaIndex · 3 MIN LEER FUENTE →
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cursor/plugins: la spec oficial y 11 plugins MIT listos para versionar en el repo

Spec oficial y 11 plugins (Thermos, Continual Learning, Orchestrate, pstack) bajo MIT que empaquetan skills, reglas .mdc y mcp.json en un plugin.json versionable e instalable con /plugin install.

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HERRAMIENTAS

MCP Gateway Registry v1.24.0: Federation 2.0, Skills phase 1 y OAuth DCR para agentes

Federation 2.0 sincroniza varios registries entre regiones y Skills phase 1 expone SKILL.md como recurso descubrible; OAuth DCR conecta VS Code, Cursor y Claude Code en un comando. Apache 2.0.

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INDIE / COMUNIDAD

revfactory/harness: la meta-skill Apache 2.0 que genera equipos de agentes desde un prompt

Meta-skill Apache 2.0 que convierte 'build a harness for this project' en agentes y skills bajo seis arquetipos (pipeline, expert pool, producer-reviewer…). harness-100 trae 100 plantillas listas en 10 dominios.

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TUTORIALES

RAG en producción 2026: por qué el recursive splitting a 512 tokens sigue ganando

Recursive splitting a 512 tokens supera al chunking semántico, el reranking sube precisión 18-42% y el 80% de los fallos viene de la ingesta, no del LLM. Coste de embeddings entre 0,02 y 0,18 $/M tokens.

Abhishek Gautam · 5 MIN LEER FUENTE →
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