Notas de campo
Notas de proyectos reales: qué hace falta para que una función de IA pase de la demo a producción, por qué seguimos construyendo sobre Laravel, cómo hacer que una página sea lo bastante rápida para posicionar, y qué ha cambiado ahora que los buscadores responden en lugar de enlazar.
Por qué /nl/pricing pierde frente a /nl/tarieven, cómo construir slugs traducidos en Laravel, y los errores de hreflang que te cuestan en silencio los otros idiomas.
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Tres siglas, un cambio: los buscadores ahora responden en vez de enlazar. Qué cambia eso sobre cómo hay que escribir las páginas, y qué no cambia en absoluto.
Qué mueve de verdad LCP, INP y CLS en una aplicación con una década de código detrás, en el orden que da más mejora con menos riesgo.
Un argumento honesto a favor de un framework de diez años: qué hace Laravel mejor que las alternativas, qué hace peor, y los casos en los que elegiríamos otra cosa.
Cómo calcular la factura mensual de una funcionalidad de IA antes de construirla, qué factor la domina, y los cuatro cambios que la recortan de forma fiable.
La retrieval enseña al modelo lo que tú sabes; el fine-tuning le enseña cómo comportarse. La mayoría de las funcionalidades de producto necesitan lo primero, unas pocas ambas, y casi ninguna solo lo segundo.
Una secuencia práctica para meter una funcionalidad de IA en una aplicación que ya tiene usuarios: elige un trabajo, ancla el modelo en tus datos, fija presupuestos y publícala detrás de un flag.
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