Solo notas publicadas despues de construir.
KyaniteLabs publica notas cuando ya hay un build, aprendizaje, producto o flujo real que explicar. Las notas cubren herramientas de IA open source, sistemas MCP, medios agenticos, aprendizaje de desarrollo, implementacion y el trabajo detras de la prueba.
Spec decoding crashed our fastest lane on day one. The bug was one missing line in our fork; the fix bought +17.7% and a surprise about draft quantization.
Dos modelos, una mini-PC de $1,400: los números emparejados, fracasos incluidosUn modelo de razonamiento de 35B ya corre junto a nuestro 27B diario en una caja de $1,400, al mismo tiempo. Cada número emparejado, mismos problemas, misma máquina. Los fracasos también están aquí.
How I became a forward deployed engineer without a software engineer titleThe title is new; the work is old. Twelve years of enterprise deployments plus public, measured AI work. The honest path, artifacts included.
Evals are the FDE skill nobody lists: my 495-trial public benchmarkThe market says it cannot find people who can build AI evals. The skill is learnable and I published mine: 495 trials, certified floors, sabotage cell, open source.
Forward deployed vs solutions engineer vs implementation vs customer engineer: el decodificadorCuatro títulos, una familia de trabajo, barras de código distintas. Un decodificador para leer cualquier vacante y saber en qué te estás metiendo.
Qué hace realmente un forward deployed engineerLa respuesta directa y luego los recibos: todo el trabajo de un FDE sobre un mini-PC de $1.400, con evals públicas.
The Delegation Card: we asked a $1,400 mini-PC to take our jobsNot is-it-smart but can-you-hand-it-work-and-walk-away. 495 certified trials, then re-validated at deeper n after the product changed: 965 total, floors to 92.8%.
Qwen 3.8 27B en Strix Halo: la historia completa, medidaCada dial medido, cada numero publico: la configuracion optima congelada para un 27B en un mini-PC de $1.400.
Notas: the measured-knees method for reasoning effortA methods note on reasoning-effort calibration. Thinking rescued 15/40 hards vs 4/40 off. On easy tasks it bought nothing. Publish the knee.
Notas de lab: 67% LiveCodeBench-30 en un rig de $1.40020/30 = 67% LiveCodeBench-30 en un mini-PC de $1.400. IC Wilson 95% 49-81%. Easy 10/10, medium 8/10, hard 2/10. Subset n=30. No es la card.
Notas de lab: revertimos una regresión de llama.cppEncontramos una regresión de llama.cpp y la revertimos. Batería n=6 en un rig de $1.400: 0/6 slashes antes, 5/6 después. Mismo Q4_K_XL. No es una historia de quant.
Notas de lab: 93% HumanEval en un rig de $1.40028/30 = 93% HumanEval en un mini-PC de $1.400. Qwen3.8-27B Q4_K_XL. Temp 0, thinking off. Fallos: 50 y 145. Log crudo linkeado.
Notas de lab: el modelo que no puede olvidar pero no puede recordarEl número primero: este modelo es 75% no transformer. 48 de 64 capas guardan un estado. En un rig de $1.400, carga 198k una vez (1818s) y consulta en 9-27s.
Notas de lab: la cuenca era un bugPublicamos una cuenca. El hueco era el binario. Tras revertir c7d8722: 6/6 HIT a 198k. Mapa n=1 del build arreglado.
Notas de lab: el veredicto del KVLa pregunta q8-a-q4 del KV de la noche 1 ya tiene respuesta pareada: misma accuracy, cero tripwires, la mitad del cache. Y el label que tuvimos que corregir en público cuando el contador del server le ganó al estimado.
Notas de lab: la noche del veredictoUn mini-PC de $1.400 sirviendo un 27B a 262k de contexto hace una pregunta: ¿capear cuánto piensa el modelo te cuesta accuracy? La respuesta pareada, el primer intento inválido, y la doctrina que quedó.
Un mini-PC, una noche y los numeros que discutian entre si: afinando Qwen3.8-27B en Strix HaloUna noche y una tarde de medicion afinando un modelo denso de 27B en un mini-PC Strix Halo: las bandas honestas, la reversion, la doctrina de crashes y la historia detectivesca del EC.
GPT-5.6 Sol vs. Terra vs. Luna: politica de ruteo basada en evidenciaLa division practica es Sol para descubrir, Terra para ejecutar trabajo acotado y Luna para procesar volumen verificable, cada uno con un contrato distinto.
Los agentes necesitan herramientas verificables, no mejor teatro de promptsEl patron util no es un prompt mas bonito. Es una superficie de herramienta que el agente puede llamar, inspeccionar, verificar y revisar.
El historial del repo es una señal de productoUn repo no es solo almacenamiento. Es evidencia de decisiones, reparaciones, releases, cambios de nombre, huecos de pruebas y oficio real.
La ayuda de implementacion es parte de la superficie del productoUna herramienta open source util todavia necesita una ruta desde repo publico hasta entorno funcionando. Esa ruta es producto.
Por que importa KinocutKinocut da a los agentes de IA herramientas llamables sobre timelines, efectos, Hyperframes y medios terminados en kinocut.dev.
Monos infinitos, LLMs y el cuarto alrededor de la maquinaEl argumento detras del video: la calidad no es solo probabilidad. Es arquitectura, filtros y gusto humano.
Lo que una herramienta de IA necesita antes de que alguien pueda usarlaUna guia practica para convertir una herramienta, flujo o app medio cruda en algo que otros puedan entender, instalar y usar.
Checklist de implementacion para servidores MCPEl checklist que Kyanite usa para distinguir un servidor MCP de juguete, una herramienta usable y algo que vale la pena implementar.
La arqueologia de repos convierte historia en evidenciaPor que el historial de commits es una de las fuentes de prueba mas fuertes para diagnosticos, implementacion y confianza tecnica.
El descubrimiento por IA necesita mas que un sitemapLo que Kyanite agrega para que buscadores y asistentes de IA entiendan herramientas, productos, prueba y rutas de soporte.
La Contribution Economy de ResonantDAO, explicada con recibosLo contrario de un DAO normal: primero la contribución verificada, el token después. El primer análisis en español del movimiento, con recibos.
Los repos son prueba antes del pitch.
Los repositorios publicos muestran lo que Kyanite construye, aprende, rompe, arregla y publica. La ruta pagada ayuda a que esas herramientas funcionen en entornos reales.
