DESTACADO
Un contexto que viaja_
El indexador de Cursor es excelente dentro de Cursor. Maguyva es el mapa MCP alojado que el mismo agente puede consultar desde otros editores, CLI y CI.
[Ecosystem]
[MCP]
[Portability]
> ls /var/log/decisions/*.md
Notas técnicas del build de Maguyva
Decisiones de arquitectura, notas de implementación de MCP y algún que otro desahogo sobre cosas que no deberían ser tan difíciles.
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La nota de build más reciente
Empieza aquí si quieres la actualización técnica más fresca antes de meterte al archivo.
Archivo
Notas técnicas por tema
Arquitectura, observabilidad, diseño de la interfaz MCP y los patrones que sobrevivieron al contacto con producción.
Primero el mapa, después la revisión_
Ancla al agente de código en un mapa del repo antes de que escriba. Deja que Greptile revise el pull request después. Un dúo complementario, no un reemplazo.
[Ecosystem]
[Workflow]
[Code Review]
Dar a un agente de IA el contexto de un repositorio grande sin indexador local_
Cómo dar a un agente de código un mapa consultable de un repositorio grande desde la nube, sin ejecutar un indexador local en tu portátil.
[AI Agents]
[MCP]
[Indexing]
[Monorepos]
Por qué tu agente de código con IA alucina rutas de archivo_
Los agentes de código con IA inventan rutas de archivo cuando no tienen un mapa real del repo. Aquí está por qué ocurre, y cómo la fundamentación lleva a menos ediciones alucinadas.
[AI Agents]
[Hallucination]
[Retrieval]
[MCP]
Por qué actualizamos la búsqueda de código a voyage-4-large_
Migramos nuestros embeddings de código a voyage-4-large — actualmente en la cima de la tabla pública de RTEB para recuperación de código. La versión honesta: el compromiso que hacemos, qué indexamos realmente, y por qué pagamos por embeddings premium.
[Embeddings]
[Búsqueda]
[Arquitectura]
Mejora recursiva del soporte de lenguajes: afinando la inteligencia de código en ~280 lenguajes_
Damos soporte de inteligencia de código para ~280 lenguajes. Ningún humano puede auditar eso a mano. Así que construimos un bucle de mejora recursiva del soporte de lenguajes — verificación puntual, LLM como juez, corregir una cosa, revalidar — y lo ejecutamos con una flota de agentes aislados hasta que la extracción sea realmente correcta, no solo verde.
[Arquitectura]
[Lenguajes]
[Agentes]
Búsqueda por fusión multimodal: eligiendo el recuperador correcto para cada consulta_
Una consulta como 'dónde está definido parseConfig' necesita una búsqueda distinta a 'cómo funciona la autenticación'. Maguyva clasifica la intención, pondera en consecuencia cuatro modalidades de recuperación, y fusiona los resultados con Reciprocal Rank Fusion ponderada.
[Búsqueda]
[Arquitectura]
Observabilidad de agentes: hooks, Alloy y Grafana_
Conectamos Claude Code y Codex a un único stack de Grafana con OpenTelemetry y Alloy, y luego usamos trazas y registros para encontrar y corregir problemas de comportamiento de los agentes en su origen.
[Observabilidad]
[Grafana]
[OpenTelemetry]
[Arquitectura]
Extraer conocimiento para cerrar el bucle: cómo los cambios se convierten en memoria institucional_
Los commits de Git se convierten en entradas de changelog estructuradas y registros de decisiones arquitectónicas, que luego retroalimentan a los agentes de IA como memoria institucional consultable.
[Arquitectura]
[Flujos de trabajo]
Minería de skills: de 3,500 candidatas a 466 capacidades_
Evaluamos 3,500 skills candidatas y adoptamos 466. Un bucle sistemático de minería e ingesta para construir, a gran escala, una biblioteca coherente de skills para agentes de IA.
[Arquitectura]
[Habilidades]
Divulgación progresiva: ventanas CLI hacia los sistemas de agentes_
Los sistemas de agentes son opacos por defecto. La divulgación progresiva les da a los operadores vistas de CLI en capas, desde verificaciones rápidas de estado hasta los detalles internos completos de los agentes y sus rastros de decisiones.
[Arquitectura]
[CLI]
[Herramientas]
Ground Truths: anclando a los agentes de IA en la realidad_
Los agentes de IA alucinan con total confianza. Los ground truths son hechos versionados y delimitados que anclan el comportamiento de los agentes a la realidad. Así es como los construimos y los hacemos cumplir.
[Arquitectura]
[Fundamentación]
Orkestra: orquestando agentes de IA a gran escala_
Un solo orquestador enruta el trabajo hacia agentes de IA especialistas, cada uno con skills y memoria propias. Cómo Orkestra coordina 46 agentes y 466 skills en producción.
[Arquitectura]
[Código abierto]
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Ese es todo el archivo_
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