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Si tu equipo ya usa Copilot, un agente más acelera poco y sube la complejidad (+39 % de complejidad cognitiva en un estudio de 2026). El salto llega con el sistema alrededor: especificaciones, skills y gates. Qué hacer antes de pagar más agente: onext.es/es/insights/agentes…

La mayoría de los pull requests que abren los agentes de código en GitHub no los revisa nadie, y cuando alguien los revisa suele ser otro agente (estudio aceptado en EASE 2026). Qué medir en tu repositorio antes de decidir cuánto revisar: onext.es/es/insights/revisar…

El Technology Radar 35 de Thoughtworks pone en Trial dejar a un agente de código trabajando solo toda la noche. Requisitos: aislarlo, especificar antes, que reciba sus errores y un harness probado. Lo hemos leído entero: onext.es/es/insights/radar-t…

Un taller de dos días enseña qué hace un agente de código. Lo que cambia la entrega de un equipo (especificar antes, revisar contra criterios, una persona que decide) se instala trabajando, durante semanas. Qué comprobar a los tres meses: onext.es/es/insights/taller-…

En 20.574 sesiones con agentes de código (arXiv, 2026), lo que más corrigen los desarrolladores es que el agente se salte una restricción ya dicha (38 %), por delante del código erróneo (18 %). Cómo guardar esas correcciones: onext.es/es/insights/agentes…

Un estudio de ETH Zúrich: los CLAUDE.md o AGENTS.md generados por un modelo encarecen de media más de un 20 % cada tarea del agente y no resuelven más. Qué dejar en el archivo y cómo podarlo: onext.es/es/insights/claude-…

En un cliente del sector público, los proveedores programaban con IA fuera del flujo del equipo y las pull requests eran cada vez más complejas. En el artículo: con agentes, el cuello de botella son las suposiciones sin escribir. onext.es/es/insights/ciclo-d…

Octoverse 2026: más del 40 % de las pull requests de GitHub ya empiezan con el borrador de un agente. Que se fusionen más no dice que sirvan más: lo que tu equipo pide antes y comprueba después sigue siendo trabajo de personas. onext.es/es/insights/octover…

Copilot se factura por uso desde junio y el uso de Claude Code se mide en tokens. Según su documentación, una petición vaga hace que el agente explore mucho más código: lo que no especificas se paga en tokens y en retrabajo. onext.es/es/insights/agentes…

Una incidencia estimada en 9 horas por el equipo que la lleva se resolvió en 1 hora en total, con más pruebas y validación de las que ese equipo había alcanzado. Dos incidencias, no un estudio. Estima tú el ejercicio del taller con tu equipo: onext.es/es/insights/sdd-dos…

Las skills de agente ya son un estándar abierto en la Linux Foundation: el método de tu equipo se escribe una vez y sirve también con otro agente. Y una skill de un registro público es una dependencia: se lee y se fija a una versión antes de instalarla. onext.es/es/insights/skills-…

Gracias, @tarugoconf, por la awesómica #TRG26. Nos llevamos un taller de SDD con muy buena acogida, conversaciones que nos hicieron perder la cena y un debate espectacular en la DesconferencIA. Lo contamos, pulpo incluido: onext.es/es/insights/trgcon-…

Un estudio de 470.795 especificaciones sobre cómo se practica el Spec-Driven Development (SDD, desarrollo guiado por especificaciones): se usa en funcionalidades nuevas, no en bugs, y la especificación caduca si nadie la comprueba. Dónde compensa: onext.es/es/insights/sdd-en-…

En Anthropic, las sesiones con agentes pasan ~80 % del tiempo esperando a una persona, y el metatrabajo ya es el 22 % de las sesiones. Es una sola empresa, pero la dirección es clara: el límite es quien prepara, revisa y decide. Cómo planificarlo: onext.es/es/insights/metatra…

Si a una issue le falta algo, un agente de código suele no preguntar: adivina. En un benchmark (Ask or Assume?): completa, 70,8 %; sin detalles y sin poder preguntar, 54,8 %; con un paso que pregunta antes de actuar, 69,4 %. Qué debe llevar una issue: onext.es/es/insights/issue-n…