Nicolas Martignole (Le Touilleur Express), coescrito con **GLM-5.2** y **MiniMax-M3**, publica **« The Token Manifesto »**: un pastiche del **Manifeste Agile** (2001) trasladado a la era de los LLM, donde la unidad de valor ya no es la hora-ingeniero sino el **token**. Cuatro valores: *system prompts breves frente a system prompts ingeniosos*, *un ejemplo claro frente a tres párrafos de explicación*, *iterar en pequeños pasos frente a volcar toda la especificación de una vez*, *producir en un formato definido frente a dejar que el modelo improvise libremente*. Doce principios subvierten uno a uno los del Agile — «la simplicidad, el arte de maximizar la cantidad de trabajo **que el modelo no hace**», «equipos autoorganizados que detectan la repetición y la documentan una sola vez», «una reflexión periódica **antes de que llegue la factura mensual**». Bajo el humor («mirando nerviosamente una barra de uso») subyace una tesis seria: la restricción económica real del desarrollo asistido por IA ya no es la velocidad sino el **presupuesto de tokens** y la **economía de la ventana de contexto**. Dos frases finales cierran el texto: **« No tienes un problema de prompt. Tienes un problema de ventana de contexto. »** y **« Todo el mundo es prompt engineer hasta que se le acaba la cuota mensual. »** Cabe señalar el guiño meta: un manifiesto sobre la frugalidad de tokens coescrito *con* modelos.
Nota breve de Simon Willison (weblog) que recoge dos consejos escuchados durante una *Fireside Chat* en AIE con Cat Wu y Thariq Shihipar (equipo de Claude Code): **dejar que el modelo (Fable, y en cierta medida Opus) ejerza su propio juicio en lugar de dictarle reglas** — ilustrado con la decisión de si escribir tests o no. Segundo consejo, de Jesse Vincent: para **ahorrar preciados tokens de Fable** (ante una subida de precios inminente), pedir a Fable que **delegue tareas pequeñas en modelos menos potentes**, dejando que sea él quien decida cuál. Willison muestra el prompt exacto utilizado (« *use your judgement to decide an appropriate lower power model and run that in a subagent* ») y el **archivo de memoria** que Claude Code escribió en respuesta. Ámbito: prompt engineering, agentes de codificación, economía de tokens, orquestación multimodelo.
#Juicio del modelo#delegación en subagentes#model override
Ensayo extenso de **Shubham Saboo** (X/Twitter) que plantea una tesis sobre el rol del Product Manager en la era de los agentes: la próxima competencia clave no es la **ingeniería de prompts** sino **Loop Engineering** — diseñar un *sistema que mejora con cada ejecución* en lugar de escribir el prompt perfecto cada vez. Un **loop** es un ciclo repetido: cambiar lo que moldea el comportamiento del agente → ejecutarlo → evaluar el resultado → conservar el cambio si la calidad sube, revertirlo en caso contrario → **acumular el aprendizaje** para que la siguiente versión parta con ventaja. Para un PM, el punto de entrada no es el código sino los **artefactos duraderos** que codifican su criterio: skill de revisión de PRD, *summarizer* de llamadas con clientes, rúbrica de evaluación, checklist de lanzamiento, flujo de investigación, `CLAUDE.md`, plantilla de prompt, marco de priorización. Como se reutilizan, estos artefactos **se acumulan en ambas direcciones** — y **derivan** (drift) silenciosamente (un CLAUDE.md que no deja de crecer, un checklist que se ignora…): el modelo no ha empeorado, son los artefactos los que han derivado sin supervisión. Un loop tiene **5 partes**: disparador, acción, **prueba**, memoria, **condición de parada** (la más crítica). Las **evals** se convierten en trabajo del PM (poner a prueba el artefacto con ejemplos conocidos: 3 PRD buenos / 3 malos, 5 llamadas ya comprendidas, 2 lanzamientos pasados). La **memoria** vive en **GitHub** (el repositorio se convierte en "memoria de producto": commits, diffs, resultados de evals, registro de decisiones, rollback). Primer loop recomendado: un **loop semanal de señal de producto** (cada viernes). El criterio (taste) sigue siendo central — pero ahora necesita **prueba**. Cita a Boris (creador de Claude Code): "ya no escribe prompts, escribe loops."
#Loop Engineering#gestión de producto#PM aumentado
Guía oficial de la FinOps Foundation sobre IA: economía de tokens, KPIs, caching, optimización de prompts, selección de modelos y extensión de las 14 capacidades del FinOps Framework a los servicios de IA generativa - FinOps Foundation
#FinOps Foundation#economía de tokens#coste por token
FinOps Foundation — groupe de travail (Brent Eubanks/Wayfair, James Barney/MetLife, Eric Lam/Google, Adam Richter/AWS, Rahul Kalva/Wells Fargo, JJ Sharma/KPMG, Karl Hayberg/EY, et al.)
Estudio de Wharton (Generative AI Labs): las personas expertas no mejoran la precisión factual de los LLM - benchmarks GPQA Diamond y MMLU-Pro - SSRN
#prompting de IA#personas#precisión de LLM
Savir Basil · Ina Shapiro · Dan Shapiro · Ethan Mollick · Lilach Mollick · Lennart Meincke (Generative AI Labs, The Wharton School, University of Pennsylvania)