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Pockit Engineering Blog - Stories about development, tech, and tools

Observabilidad de LLMs a Fondo: Cómo Monitorear, Rastrear y Debuggear Agentes de IA en Producción

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Dominá la observabilidad de LLMs para agentes de IA en producción. Aprendé trazado distribuido para cadenas de razonamiento multi-paso, compará LangSmith vs Langfuse vs Arize, implementá tracking de costos y evaluaciones automatizadas, y armá el stack de monitoreo que convierte agentes caja-negra en sistemas debuggeables.

Migraciones de Esquema en PostgreSQL Sin Downtime: La Guía Completa Para Cambiar la Base de Datos en Producción Sin Romper Nada

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Dominá las migraciones de esquema en PostgreSQL sin downtime. Aprendé el patrón expand-contract, estrategias de advisory locks, adición segura de columnas, creación de índices sin bloqueo, técnicas de backfill por lotes, y herramientas probadas en producción para cambiar tu esquema mientras servís millones de requests.

Migración de código con IA: Cómo usar LLMs para modernizar codebases legacy sin perder la cordura

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Guía probada en producción para usar LLMs en migración automatizada de código. Cubre patrones Angular-a-React, Java-a-Kotlin, Python 2-a-3, COBOL-a-Java, prompt engineering para transformación de código, pipelines de migración con AST, estrategias de validación y las limitaciones reales que necesitás conocer antes de apostar tu codebase a la IA.

Guía de migración a Next.js 16: Turbopack, proxy.ts, Cache Components y todos los breaking changes explicados

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La guía completa y probada en producción para actualizar de Next.js 15 a Next.js 16. Cubre el bundler Turbopack, la migración de middleware a proxy, APIs de request asíncronas, Cache Components con 'use cache', PPR por defecto, optimización de memoria en contenedores y codemods paso a paso para cada breaking change.

Cómo agregar funciones de IA a cualquier web app existente sin reescribirla

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Guía lista para producción sobre cómo integrar capacidades de IA de forma incremental en aplicaciones web existentes. Cubre patrones de arquitectura, integración con APIs de LLM, respuestas streaming, manejo de errores, controles de costos y patrones del mundo real para lanzar funciones de IA sin romper tu app.

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