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AlejandroAlejandre.

Desarrollador Full Stack con 1 año de experiencia construyendo aplicaciones web y móviles de nivel de producción. Integro IA en todo mi flujo de trabajo: agentes de código, servidores MCP y subagentes, además de LLMs dentro de los productos que construyo.

011+Años de experiencia
0210+Proyectos construidos
0315+Tecnologías dominadas
02 / Flujo de trabajo

Cómo integro la IA en mi flujo de trabajo

La IA no es un accesorio en mi proceso: es la base de cómo desarrollo software. Agentes de código, servidores MCP, subagentes y LLMs en producto — así se ve en la práctica.

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Agentes de código, todos los días

Claude Code es mi agente de desarrollo diario: explora la base de código, implementa funcionalidades, refactoriza y genera pruebas mientras yo dirijo la arquitectura. Divido el trabajo complejo en planes que el agente ejecuta paso a paso, y verifico cada cambio antes de integrarlo.

Claude CodePlan ModeGit
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Servidores MCP: contexto real

Conecto mis herramientas al modelo mediante el Model Context Protocol: Supabase para base de datos y migraciones, GitHub para PRs e issues, Figma para pasar de diseño a código, y Vercel para deploys y logs. El agente trabaja con el estado real de mi entorno en lugar de adivinar.

MCPSupabaseGitHubFigmaVercel
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Subagentes y orquestación

Para tareas grandes delego en subagentes especializados que corren en paralelo: uno explora el código, otro planea la arquitectura y otro revisa el diff en busca de bugs. Cada uno trabaja en su propio contexto, así el hilo principal se mantiene enfocado y las tareas grandes dejan de ser bloqueos.

SubagentsExplorePlanCode Review
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LLMs dentro de mis productos

No solo desarrollo con IA — también la integro en producto. El chatbot de soporte de Kivo funciona con la API de Claude detrás de un backend en FastAPI, usando tool use y streaming. Me formé en esto con la certificación “Building with the Claude API” de Anthropic Academy.

Claude APIFastAPITool UseStreaming
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Context engineering

Cada repo en el que trabajo lleva un CLAUDE.md que documenta su arquitectura, convenciones y comandos, además de skills personalizadas para tareas repetitivas. Un agente bien alimentado produce código consistente con el proyecto — diseñar el contexto importa tanto como el prompt.

CLAUDE.mdSkillsCustom Commands
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Calidad asistida por IA, criterio humano

Antes de cada PR ejecuto una revisión de código con IA sobre el diff para detectar bugs y simplificaciones, generar pruebas faltantes y actualizar documentación. La IA acelera; el criterio es mío: todo se publica solo después de mi propia verificación.

AI Code ReviewTestingDocs