AI Engineering
Prompt engineering, context engineering, harness engineering, evals.
15 artigos
Context engineering: what lies beyond the prompt
Context engineering is the discipline of deciding what the model sees before generating. In 2026, that's where real quality gains live.
Evals for agents: beyond 'does it work?'
Evals for production agents: suite design, metrics that matter, regression detection. What separates real eval from demo testing.
Harness Stack: introduction to the runtime governance framework
Extended version of Harness Stack — the 9 layers wrapping a prompt in production, with implementation order and failure signals per layer.
LLMs on your own server: when it makes sense and when it doesn't
Self-hosted Llama, Qwen, DeepSeek on-prem. Honest analysis of cost, latency, quality, and total cost of ownership vs public API. When it's worth it, when it becomes a liability.
Prompt engineering in 30 minutes: the foundation that lasts
Everything you need to know about prompt engineering in 30 minutes. No trendy patterns — just what works across models from entry to frontier.
Context engineering: lo que está más allá del prompt
Context engineering es la disciplina que decide qué ve el modelo antes de generar la respuesta. En 2026, es donde viven las ganancias reales de calidad.
Evals para agentes: más allá de '¿esto funciona?'
Evals para agentes en producción: diseño de suite, métricas que importan, detección de regresión. Lo que separa eval real de demo testing.
Harness Stack: introducción al framework de gobernanza runtime
Versión extendida del Harness Stack — las 9 capas que rodean un prompt en producción, con orden de implementación e indicadores de falla por capa.
LLMs en tu propio servidor: cuándo tiene sentido y cuándo no
Llama, Qwen, DeepSeek self-hosted on-prem. Análisis honesto de costo, latencia, calidad y total cost of ownership vs API pública. Cuándo vale, cuándo se vuelve pasivo.
Prompt engineering en 30 minutos: la fundación que dura
Todo lo que necesitas saber de prompt engineering en 30 minutos. Sin patrones de moda — solo lo que funciona modelo a modelo, del entry al frontier.
LLMs no seu próprio servidor: quando faz sentido e quando não
Self-hosted Llama, Qwen, DeepSeek em servidor on-prem. Análise honesta de custo, latência, qualidade e total cost of ownership vs. API pública. Quando vale, quando vira passivo.
Context engineering: o que está além do prompt
Context engineering é a disciplina que decide o que o modelo vê antes de gerar a resposta. Em 2026, é onde os ganhos reais de qualidade vivem.
Evals para agentes: além de 'isso funciona?'
Evals para agentes em produção: design de suite, métricas que importam, deteção de regressão. O que separa eval real de demo testing.
Harness Stack: introdução ao framework de governança runtime
Versão estendida do Harness Stack — as 9 camadas que cercam um prompt em produção, com ordem de implementação e indicadores de falha por camada.
Prompt engineering em 30 minutos: a fundação que dura
Tudo que você precisa saber de prompt engineering em 30 minutos. Sem padrões da moda — só o que funciona de modelo a modelo, do entry ao frontier.