<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Código Ratchet on Arquitecto PARK JUN WOO</title><link>https://www.parkjunwoo.com/es/tags/c%C3%B3digo-ratchet/</link><description>Recent content in Código Ratchet on Arquitecto PARK JUN WOO</description><generator>Hugo</generator><language>es</language><lastBuildDate>Wed, 27 May 2026 12:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://www.parkjunwoo.com/es/tags/c%C3%B3digo-ratchet/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Por qué los agentes de código funcionan y por qué colapsan</title><link>https://www.parkjunwoo.com/es/opinion/why-agents-work-and-break/</link><pubDate>Sat, 16 May 2026 14:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/es/opinion/why-agents-work-and-break/</guid><description>El mismo modelo alucina en el chat web pero entrega una función de 200 líneas en un agente de código. No porque el modelo cambió — porque la topología cambió. La generación puede ser probabilística. La verificación debe ser determinista.</description></item><item><title>Ratchet Pattern — Cómo hacer que un agente termine el trabajo</title><link>https://www.parkjunwoo.com/es/tech/ratchet-pattern/</link><pubDate>Fri, 15 May 2026 14:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/es/tech/ratchet-pattern/</guid><description>Le pedí a un agente de IA que escribiera tests para 527 funciones. Se detuvo en 40 y declaró &amp;rsquo;listo&amp;rsquo;. El Ratchet Pattern fuerza la finalización delegando la decisión de completitud a un verifier mecánico, para que el agente siga hasta que la máquina diga basta.</description></item><item><title>La topología del feedback importa más que el IQ del modelo</title><link>https://www.parkjunwoo.com/es/opinion/feedback-topology/</link><pubDate>Thu, 14 May 2026 18:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/es/opinion/feedback-topology/</guid><description>El mismo modelo se detiene en 40 o completa los 527. La diferencia no es el modelo, sino la estructura de retroalimentación. El rendimiento del LLM depende mucho más de lo rápido y determinista que sea el bucle de retroalimentación que del modelo en sí.</description></item></channel></rss>