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Creé documentos de planificación que le enseñaron a Claude Code cómo localizar — no solo traducir — y luego lo vi ejecutar en 5 idiomas en paralelo, convirtiendo frases literales en textos que suenan nativos.
Estuve a punto de lanzar un cambio mayor de motor TTS simplemente "esperando lo mejor", hasta que mis asistentes de IA identificaron los riesgos y me ayudaron a construir una estrategia de feature flags a prueba de balas.
Rastreé un retraso de 3 minutos en el registro que resultó ser el usuario de Schrödinger: existiendo y no existiendo al mismo tiempo debido al lag de replicación de base de datos entre escrituras y lecturas.
Reconstruí mi herramienta de IA después de verla soltar con total confianza información errónea sobre mi propia área de expertise — aquí está el flujo de trabajo de 4 pasos que te pone a ti al mando en su lugar.
Pensé que mi migración a Cloud Run había sido perfecta, hasta que un solo parámetro de IA —temperature en 0.7 en lugar de 0— causó un 30% de llamadas fallidas a la API y me costó $54 al mes en tokens desperdiciados.
Migré de AWS a GCP y logré una reducción de costes del 92% con un rendimiento 10 veces más rápido — esto es lo que aprendí al abandonar las "mejores prácticas" por una arquitectura pragmática que realmente funciona.