Despliegue a producción sin miedo: build once, canary y rollback real
El deploy que te deja dormir es el que puedes deshacer. Pipeline completo de producción real: build once, canary que prueba de verdad y rollback como parte del diseño.
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Tecnología útil, sin humo. Stack Lab: dev, IA, herramientas.
Por qué tu query de PostgreSQL se puso lenta de repente (y nadie la tocó)
Nadie tocó el código y la consulta se puso 47 veces más lenta. War story real, la matemática del autovacuum que traiciona y la receta exacta para diagnosticarla y arreglarla.
Qué hace que un modelo local sirva para programar: tool-calls, bugs reales y contexto pesado | FreakingJSON
Qué hace útil a un modelo local para programar: tool-calls, bugs reales, contexto pesado, pruebas y evidencia verificable.
Cómo optimizamos MiniV: de 310 segundos a 92 en deep context retrieval | FreakingJSON
Caso MiniV: cómo una optimización real bajó una tarea de 310s a 92s separando fases, midiendo cuello de botella y verificando evidencia.
El error clásico en benchmarks de IA: mezclar prefill, razonamiento y decode | FreakingJSON
Cómo leer benchmarks de IA local sin caer en el error de mezclar fases que no miden lo mismo.
IA local sin humo: pruebas reales en MiniV | FreakingJSON
Una guía honesta sobre IA local basada en pruebas reales: 21 modelos, 84 runs, métricas separadas y decisiones útiles para elegir modelos.
Kokoro y voces ligeras: cuándo una alternativa simple sirve en IA local | FreakingJSON
Kokoro muestra cuándo una voz ligera basta para prototipos y workflows locales sin venderla como reemplazo universal.
Recrear una voz no es suplantar una persona: límites éticos de IA local | FreakingJSON
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La IA no termina la pieza: edición y criterio en workflows locales | FreakingJSON
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