El proceso que sigo en Enolisa para transformar ideas, feedback y problemas técnicos en documentos de trabajo detallados antes de desarrollar.

Una mirada práctica a cómo utilizo instrucciones locales, subagentes, documentación viva y skills para trabajar con IA sobre un producto real sin perder control técnico.

Una reflexión sobre cómo la IA está cambiando el mercado laboral, qué perfiles ganarán relevancia y cómo me estoy preparando para trabajar en ese nuevo marco.

Un caso de estudio técnico-producto sobre cómo evolucioné la Vinoteca de Enolisa con control de stock, auditoría de movimientos, analítica local y una UX pensada para el uso real.

Una reflexión técnico-producto sobre cómo convertí el escaneo de etiquetas de vino en una línea monetizable, equilibrando coste variable, experiencia de usuario, negocio, arquitectura y QA.

Cómo convertí la publicación de Enolisa en iOS en un proceso de producto, documentación, QA y trazabilidad, usando IA para ordenar contexto, revisar criterios y preparar una entrega más sólida.

Un vistazo técnico al orquestador de engagement de Enolisa: un sistema totalmente serverless, modular y basado en eventos que coordina reglas, estados de usuario y notificaciones push.

Enolisa integra un sistema de IA aplicado basado en Genkit y Google Gemini para generar recomendaciones y maridajes de vino personalizados, con arquitectura orquestada en Firebase y gobierno operat...

Tras múltiples iteraciones, Enolisa logra integrar correctamente el flujo de notificaciones push en iOS con Firebase Cloud Messaging y APNs, consolidando un modelo estable y multiplataforma para me...

Guía paso a paso para corregir el error de compilación de Jekyll en Vercel causado por archivos con tildes, eñes u otros caracteres especiales en sus nombres, incluyendo cómo renombrarlos y actuali...