Inicios con IA para programar, el camino del arquitecto

Versión estructurada extraída del material del taller. Aquí encontrarás los conceptos claves organizados para uso práctico en tus videos y proyectos.

01 / Fundamentos

Modelos, Tokens y Parámetros

Los LLM (modelos de lenguaje) son el "cerebro" que procesa instrucciones y genera código o texto. Los tokens son la unidad mínima que consumen los modelos; tanto el input como el output usan tokens y suelen cobrar por volumen.

Notas: 1 token ≈ 4 caracteres. Ajusta "temperature" para controlar creatividad y "max tokens" para no agotar la respuesta.
01.1 / Parámetros

Parámetros del modelo y configuración de inferencia

Los parámetros internos del modelo ("weights") determinan su capacidad. Al consumir un LLM, se ajustan opciones de inferencia que moldean su comportamiento:

  • Tamaño del modelo: Más parámetros = mejor razonamiento, pero requiere más memoria.
  • Temperature: Controla creatividad. Valor bajo (0.0-0.2) = respuestas deterministas; alto (0.7-1.0) = más diversidad.
  • Top-p / nucleus sampling: Limita el conjunto de tokens candidatos para generar una salida más coherente.
  • Max tokens: Límite de tokens generados para evitar respuestas excesivas y controlar coste.
  • Stream vs Batch: Stream permite recibir tokens en tiempo real; batch espera la respuesta completa.
02 / Comunicación

Prompts, System Prompts y Técnicas de 'Shots'

El "prompt" es tu instrucción. Un "system prompt" define el rol del modelo. Zero-shot pide sin ejemplos; few-shot proporciona ejemplos de entrada/salida para guiar formato y estilo.

03 / Entorno & Contexto

La Regla de Oro: El Contexto

El contexto incluye reglas de negocio, arquitectura, estilos y archivos con metadatos. Sin contexto, la IA propone soluciones genéricas; con contexto, produce código alineado a tu proyecto.

Ventana de Contexto: Es la "mesa de trabajo" del modelo. Hoy existen ventanas de 128K tokens o más en modelos avanzados.
04 / Agentes

Asistente vs. Agente

El asistente (operario) responde a peticiones aisladas. El agente (arquitecto) es proactivo, analiza la codebase y propone un "Modo Plan" con cambios ordenados a través de archivos.

Asistente: Reactivo, requiere copia/pega.
Agente: Proactivo, orquesta sub-agentes y planifica.
05 / OpenCode & Decoración

Decorar tu Proyecto

Crear archivos como agents.md y la carpeta .opencode/skills/ permite que el agente entienda reglas específicas (por ejemplo: "usar CSS puro, no Tailwind"). Esto evita que la IA haga cambios que rompan la arquitectura.

agents.md
.agents/
  skills/
  docs/
06 / Infraestructura

Local vs. Nube

Modelos en la nube (GPT-4, DeepSeek) ofrecen máxima potencia y ventanas grandes, pero requieren conexión y exponen tu código. Modelos locales (Ollama, Llama) ofrecen privacidad total y funcionamiento offline, limitados por hardware.

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