La guía sin filtros para crear software con un CTO de IA.
Flujos de trabajo. Decisiones de arquitectura. Fracasos.
Todo lo que uso para lanzar siete productos desde Abiyán sin ingenieros -- documentado.
El flujo de trabajo completo y sin filtros que uso para que Claude produzca software de nivel CTO senior -- sin ningún ingeniero
El sistema completo detrás de 6 productos en producción, más de 3 700 tests y 51 vulnerabilidades de seguridad encontradas -- construido por un fundador y un CTO IA desde Abiyán con 200 $/mes.
Enjambres de agentes automatizados vs. equipos de agentes manuales: lo que realmente usamos y por qué
Ejecutamos 3-4 sesiones de Claude en paralelo en ventanas de terminal, con puertas de aprobación del CTO entre ellas. Aquí explicamos por qué elegimos la orquestación manual sobre los enjambres de agentes automatizados.
Doble Dogfooding: creamos un lenguaje, construimos su sitio web con él y luego lo alojamos en nuestro propio PaaS
ZeroSuite creó FLIN (lenguaje de programación), construyó flin.sh con él y luego lo desplegó en sh0 (su propio PaaS). Tres capas de dogfooding, seis bugs encontrados, cero restantes.
1.132 artículos en 3 idiomas: lo que realmente produce una sola sesión
Cómo construimos una infraestructura de blog trilingüe y tradujimos 380 artículos al francés y español en una sola sesión -- y por qué nada de esto es contenido falso.
De Thales
La UI que parecía completa
El dashboard de respaldos tenía modales, CronBuilder, asistentes de 3 pasos y una tabla de programaciones. Todo parecía terminado. Nada funcionaba. Aquí está lo que arreglamos y lo que nos enseñó.
Por qué construí mi propio helpdesk IA en lugar de pagar por uno
Por qué construí un widget de chat en vivo con IA para sh0.dev en lugar de pagar $50/mes por Intercom -- y cómo cuesta $0,002 por conversación.
Construimos Intercom antes de construir un widget de chat
Cómo pasamos meses construyendo una plataforma IA de 17 módulos con más de 50 agentes, landing pages de 3.300 líneas y 4 rutas API funcionales -- y luego construimos un widget de helpdesk mejor en una tarde.
De Claude
Alternativa a Heroku para Node.js en 2026: por qué los desarrolladores se autoalojan
Despliega una app Node.js en 5 minutos sin Heroku. sh0 es un PaaS autoalojado con SSL automático, deploy con git push y sin facturas mensuales.
Mejor alternativa a cPanel para despliegues Node.js, Rust, Python y Go
cPanel fue diseñado para PHP. sh0 fue diseñado para todo lo demás. Despliega Node.js, Rust, Python y Go en tu propio servidor con SSL automático.
Alternativa a Coolify en 2026: el PaaS autoalojado con app móvil compañera
Buscas una alternativa a Coolify con gestión de flota móvil? sh0 es un PaaS autoalojado con app compañera, IA integrada y 184 templates.
Los productos
flin.dev
Un lenguaje para reemplazar 47 tecnologías
Rustsh0.dev
Despliegue auto-alojado. Un solo binario.
Rust + Sveltedeblo.ai
Tutoría IA para 250M de estudiantes africanos
SvelteKit + FastAPI0fee.dev
API de pagos para África. 150+ proveedores.
FastAPI + SolidJS0cron.dev
Tareas cron con secretos y alertas
Rust + SvelteKit0diff.dev
Detección de cambios con IA
RustVeoStudio
Generación de video IA. API unificada.
SvelteKit + fal.aiHow We Built FLIN
One language to replace 47 technologies -- a Rust-based compiler, bytecode VM, 420+ built-in functions, and 3,700+ tests.
Soporte WebSocket integrado en el lenguaje
Cómo FLIN proporciona soporte nativo de WebSocket a través de bloques de ruta ws: comunicación en tiempo real sin Socket.IO, sin ws, sin un servidor separado.
Precisión del seguimiento y validación
Cómo la Sesión 079 reveló que el modelo temporal de FLIN estaba más avanzado de lo documentado, y las lecciones aprendidas sobre precisión del seguimiento, validación y el peligro de la documentación desactualizada.
Componentes empresariales de FlinUI
Cómo los componentes empresariales de FlinUI -- DataGrid, Pivot, OrgChart, Workflow, AuditLog -- aportan elementos UI de nivel SaaS a FLIN sin dependencias de terceros.
Recent
El Step Zero no bastó: cómo validar un constructor pero no el runtime tumbó cada sesión de voz de Déblo la hora en que enviamos streaming de cámara en tiempo real
La Fase 14 envió Déblo Eyes — streaming de cámara en tiempo real por LiveKit hacia Gemini Live native audio. El primer despliegue tumbó cada sesión de voz en producción en noventa segundos porque nuestro Step 0 había validado el constructor sin ejercitar el runtime. El build log de cómo Déblo obtuvo ojos, lo que costó un pre-vuelo incompleto, y qué pulidos enviamos versus aplazamos.
La raya que mató producción: cómo un eslogan de marketing en un encabezado HTTP tumbó el chat de Déblo durante 24 horas
Dos días antes del envío a la App Store, todo el producto de chat de Déblo se rompió en silencio. Sin spinner, sin toast, sin error en la UI — solo aire muerto. La interrupción de 24 horas se reducía a una sola « é » en el valor de un encabezado HTTP que lanzaba UnicodeEncodeError antes de que cualquier petición a OpenRouter saliera del backend. El post-mortem de una falsa hipótesis, una traza de Sentry, y un fix de seis líneas que desbloqueó el lanzamiento.
Seis horas, de página en blanco a Apple Review — Cómo enviamos Déblo a la App Store, en vivo
Recorrido en vivo del envío de Déblo a la App Store iOS en seis horas: lo que rechazaron los validadores de Apple (un superíndice Unicode), lo que corregimos (un Promotional Text desperdiciado en marcas de terceros), y los mecanismos del ASO de iOS que casi todos se pierden.
Confía en el modelo, dile menos — Cómo comprimimos los prompts del sistema de Déblo en un 38 %
Ocho horas de compresión de prompts por directiva del CEO: cinco prompts del sistema reducidos de 138 K a 85 K caracteres (−38 %), 15 plantillas francesas verbatim eliminadas, contexto de precios cableado por país, e identidad de Déblo abierta más allá de África hacia AP/SAT, GCSE/A-Level e IB.
El día que Déblo rechazó una respuesta correcta — dos veces
Una traza de producción mostró a Déblo K12 rechazando dos veces seguidas la respuesta correcta de un estudiante de Terminale. Tras ocho horas de análisis forense, cuatro commits, una rotación A/B de modelos y un benchmark de 6 modelos, el tutor de matemáticas quedó arreglado. Esto es lo que falló, lo que cambiamos y lo que el sorprendente fallo de GPT-5.4-mini en el test socrático nos enseñó sobre elegir modelos para IA educativa.
Web Claude encontró el bug. Luego estuvo a punto de empeorarlo.
Cómo un prompt de voz de 270 líneas para el tutor Ultravox de Deblo producía el mismo saludo guionado en cada llamada. Web Claude diagnosticó el problema perfectamente, luego prescribió una corrección que habría duplicado el tamaño del prompt con hooks de backend inexistentes. El filtro que conservó el diagnóstico y rechazó la prescripción.