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Evalué 40 podcasts de IA en 7 idiomas. Seis arreglos de pipeline después — esto es lo que mejoró.
Construí un framework de evaluación para calificar mi pipeline de podcasts de IA con 40 episodios reales en 7 idiomas. El paso de revisión empeoraba los guiones (3,34 → 2,91). Las URLs de citas parecían todas falsas (puntuación: 1,28). El chino fue el idioma más débil (2,88). Seis arreglos, un día y un nuevo modelo después — aquí están los números del antes y después y cada cambio que hice.
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Cómo escribo prompts de sistema que realmente se respetan (después de que mis presentadores de IA dijeran 'Trời ơi' 13 veces)
Pasé días diseñando un prompt de sistema para mis presentadores de podcast con IA. Leyeron cada palabra e ignoraron casi todo. La solución no fueron mejores palabras — fue entender que los LLM procesan las reglas de forma distinta según dónde vivan en tu pipeline.
El modo offline de mi app de IA no necesitaba IA. Necesitaba algo aburrido.
Estuve a punto de construir un modo offline ingenioso y específico para IA en la app iOS de DIALØGUE. Luego me hice una pregunta más aburrida — ¿qué me da iOS ya de fábrica? — y resultó que el trabajo más difícil era resistir las ganas de ser ingenioso. Esta es la maquinaria estándar y nada glamorosa detrás de "descarga un episodio y escúchalo en el avión", y por qué lo aburrido era la decisión más madura.
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Lo nativo no es una capa de pintura: reconstruí la app iOS de DIALØGUE
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