«La especificación como fuente de verdad, no como un documento secundario».
El Desarrollo Guiado por Especificaciones (Spec-Driven Development) es una de esas ideas a la que los ingenieros de software han recurrido antes y luego han dejado de lado cuando el esfuerzo dejó de ser rentable.
¿Las especificaciones como fuente de verdad o una ceremonia lenta?
El Desarrollo Basado en Especificaciones (Spec-Driven Development) llegó al 2026 como la respuesta seria de los desarrolladores al “deriva” del vibe coding.
Mantén la intención cerca del código.
Los registros de decisiones son la capa de memoria faltante en el desarrollo de software asistido por IA. Capturan no solo qué se construyó, sino por qué; y esa distinción se vuelve crítica cuando las herramientas de IA están escribiendo su código.
Maneje los errores en el límite adecuado.
La gestión de errores en Go es un tema que suele generar quejas.
Todo desarrollador de Go ha escrito este código cientos de veces:
Dejen de dormir en pruebas concurrentes de Go.
Probar código Go concurrente siempre ha requerido un poco de disciplina. Las goroutines son económicas, los canales son simples y la cancelación de contexto es idiomática: los trabajadores en segundo plano y los temporizadores están por todas partes en los servicios reales de Go.
El A2A no está muerto. Solo no es universal.
El protocolo Agent2Agent de Google, habitualmente abreviado como A2A, tuvo un primer año extraño.
Patrones de polling confiables para agentes de IA.
Los agentes de sondeo (polling agents) son una de las partes menos glamurosas de la arquitectura de asistentes de IA, pero también son una de las más útiles.
MCP proporciona herramientas a los agentes. A2A les da pares.
La arquitectura de agentes de IA está comenzando a dividirse en dos capas.
A2A convierte a los agentes en pares de red.
El Protocolo A2A, siglas de Agent2Agent Protocol (Protocolo de Agente a Agente), es un estándar abierto para la comunicación entre sistemas de agentes de IA independientes.
Construye CQRS en Go sin ceremonias innecesarias
CQRS es uno de esos patrones que se sobrevenden, se complican en exceso y, ocasionalmente, se diagnostican erróneamente como la cura para el aburrimiento del CRUD tradicional.
Diagramas como código, sin el drama.
Mermaid es una herramienta de diagramación basada en texto para quienes prefieren escribir diagramas en lugar de arrastrar cajas en un lienzo. Utiliza una sintaxis similar a Markdown para describir diagramas de flujo, diagramas de secuencia, diagramas de clases, máquinas de estados, líneas de tiempo, diagramas de Gantt, diagramas de entidad-relación y más.
Organiza las notas por acción, no por tema.
Organizar las notas por tema parece lógico hasta que tienes notas sobre PostgreSQL en cinco carpetas diferentes y no puedes encontrar la que importa para el problema de hoy.
Notas que mejoran en lugar de deteriorarse.
La mayoría de las notas de ingeniería se escriben una vez y se olvidan. Capturas algo durante una sesión de depuración, lo pegas en algún lugar y lo encuentras dos años después sin ningún contexto sobre por qué era importante.
Publica conocimiento que crezca, no solo publicaciones.
El modelo dominante para publicar conocimiento en línea no ha cambiado mucho desde principios de los años 2000: escribe algo, pulelo, publícalo y pasa a la siguiente cosa.
Gasta tokens donde realmente importan.
Los costos de los LLM escalan de forma lineal con el uso. Un sistema que procesa 10.000 solicitudes al día a $0,01 por solicitud cuesta $100 diarios — $365 al año. A escala empresarial, eso supera los $10.000.
Controla el riesgo, no solo el modelo.
Los LLMs son impredecibles. Hallucinan, filtran datos, generan contenido dañino o rechazan solicitudes legítimas. Los guardrails (mecanismos de contención) limitan el comportamiento del modelo sin sacrificar capacidad.
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