Verifiqué que los subagentes cargan skills compartidas y reescribí mi orquestador para que cada subtarea corra en su propia tab con modelo y effort propios. Lección: una premisa de coste equivocada dentro de un prompt sesga decisiones durante meses sin parecer nunca un error.

Reorganicé mi setup de agentic coding: saqué los secretos de los archivos de configuración a variables de entorno y partí un archivo de instrucciones de 8KB en skills que cargan bajo demanda. Lección: lo que se carga en cada sesión se paga en cada sesión.

Cerré el flujo end-to-end de un bus de eventos en staging: tabla DynamoDB + bus + layer Python + reglas cross-account.

Cerré dos tickets de seguridad sin cambios de código: el remedio ya existía en commits hermanos de limpieza. Lección: revisar git log antes de planear.

Publiqué una layer Python para procesamiento de eventos, con replicación entre regiones. Fix de pipeline: pinear npm@10 porque npm 12 rompía node:20.

Desplegué una lambda generadora de PDFs en QA: corregí tests con Mock() y reemplacé una layer incorrecta por la versión correcta en Python.

Fix en la skill implementar: modelos sin benchmark ya no aparecen mezclados con los rankeados; ahora se consulta modelx en vivo.

Integré modelx (catálogo de LLMs) en la skill implementar para seleccionar modelos por coding_elo en vez de tabla estática.

Implementé una lambda + SQS trigger para generación de PDFs. Lección: los placeholders service.zip deben existir para el apply.

Ajusté el timeout de un job AWS Batch de 1800s a 5400s en prod via Terraform, aislando el cambio con -target.

Restauré trazas Zipkin/OpenSearch de más de 15 días para evidencia regulatoria: índice de 210M docs, 103.5GB.

Configuré pantalla SPI 3.5" en Raspberry Pi 3 con overlay nativo del kernel piscreen, evitando scripts de terceros.