Diseña una revisión de código con IA en la que los ingenieros confíen: diff, datos, coste
Audita las herramientas y habilidades de tu agente y conviértelas en un contrato de capacidades digno de confianza
Diseña respuestas de fecha de lanzamiento que muestren confirmada, rumorada y desconocida en lugar de adivinar una fecha
Presupuestos de tokens: un patrón de UX para el gasto en IA de código
Exponga los costos de contexto, use pasos deterministas económicos por defecto y haga visibles los ahorros: un patrón de presupuesto de tokens para herramientas de IA de código.
Lo último
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Lanza wearables de IA que la gente pueda leer: una especificación de diseño de estado visible para captura, procesamiento y uso de datos
Diseña el estado de caída de la IA: nombra la falla, muestra lo que sigue funcionando y da a los usuarios un siguiente paso
Lanza la suite de oficina: cómo una caché local de LibreOffice convierte la salida de IA en un flujo de documentos confiable
Lanza modelos pequeños solo después de evaluaciones de confianza
Evaluaciones
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Audita la respuesta de tu asistente de salud con IA sobre E. Coli: sin diagnóstico, incertidumbre clara, citas y derivación
Un chatbot de salud para consumidores debe tratar una pregunta sobre infección aguda como un evento de seguridad, no como un comprobador de síntomas.
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Lanza modelos pequeños solo después de evaluaciones de confianza
Una afirmación de entrenamiento rápido no es un producto; es una hipótesis. Ejecuta evaluaciones a nivel de flujo de trabajo antes de que los usuarios se encuentren con el modelo.
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Lanza evaluaciones de agentes que detecten fallos de tarea, descuidos de seguridad, picos de costo y regresiones de latencia antes que los usuarios
Trata las evaluaciones de agentes como un sistema de diseño: instrumenta las sesiones, puntúa el éxito de la tarea, la seguridad, el costo, la latencia y la retroalimentación, y luego controla los lanzamientos antes de que los usuarios se encuentren con regresiones.
Confianza y seguridad
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Diseña una revisión de código con IA en la que los ingenieros confíen: diff, datos, coste
La revisión de código con IA gana confianza cuando los hallazgos son verificables, el manejo de datos es explícito y el gasto tiene un límite.
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Audita las herramientas y habilidades de tu agente y conviértelas en un contrato de capacidades digno de confianza
Convierte las herramientas ocultas, los permisos y los modos de fallo de tu agente en un contrato inspeccionable que los usuarios puedan verificar de verdad.
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Lanza wearables de IA que la gente pueda leer: una especificación de diseño de estado visible para captura, procesamiento y uso de datos
Los wearables de IA ganan confianza cuando la captura, el procesamiento y el uso de datos son estados visibles, no un solo LED ni una promesa vaga de privacidad.
Patrones de UX
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Presupuestos de tokens: un patrón de UX para el gasto en IA de código
Exponga los costos de contexto, use pasos deterministas económicos por defecto y haga visibles los ahorros: un patrón de presupuesto de tokens para herramientas de IA de código.
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Diseña respuestas de fecha de lanzamiento que muestren confirmada, rumorada y desconocida en lugar de adivinar una fecha
Un asistente de confianza debe responder una pregunta sobre fecha de lanzamiento con un estado de la fecha, una fuente y una siguiente acción, no con una suposición segura.
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Diseña el estado de caída de la IA: nombra la falla, muestra lo que sigue funcionando y da a los usuarios un siguiente paso
Un contrato de servicio degradado claro le dice a los usuarios qué está roto, qué sigue funcionando y qué hacer a continuación.