{"id":2163,"date":"2026-06-22T21:17:10","date_gmt":"2026-06-22T19:17:10","guid":{"rendered":"https:\/\/pletzenauer.com\/?p=2163"},"modified":"2026-08-05T17:23:08","modified_gmt":"2026-08-05T15:23:08","slug":"dirigir-bien-agentes-de-codificacion-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pletzenauer.com\/es\/2026\/06\/22\/dirigir-bien-agentes-de-codificacion-ia\/","title":{"rendered":"Dirigir bien a los agentes de codificaci\u00f3n con IA: c\u00f3mo llevar Claude Code como un director"},"content":{"rendered":"<style>\n.yt-post{--ink:#14110C;--paper:#FBF8F2;--cream:#F1ECE1;--orange:#F2671E;--orange-d:#D9551A;--line:#E6E0D4;--muted:#8C8578;--body:#5C564B}\n.yt-post .key-takeaways{background:var(--cream);border:1px solid var(--line);border-left:4px solid var(--orange);border-radius:14px;padding:22px 26px;margin:26px 0}\n.yt-post .key-takeaways h2{margin:0 0 12px;font-size:1.35rem}\n.yt-post .key-takeaways ul{margin:0;padding-left:1.1em}\n.yt-post .key-takeaways li{margin:.45em 0}\n.yt-post figure.yt-fig{margin:30px 0;text-align:center}\n.yt-post figure.yt-fig img{width:100%;height:auto;border:1px solid var(--line);border-radius:16px;box-shadow:0 12px 34px rgba(20,17,12,.07)}\n.yt-post figure.yt-fig figcaption{color:var(--muted);font-size:.92rem;margin-top:10px;line-height:1.45}\n.yt-post .yt-downloads{background:var(--paper);border:1px solid var(--line);border-radius:18px;padding:28px;margin:40px 0}\n.yt-post .yt-downloads>h2{margin:0 0 18px;font-size:1.4rem}\n.yt-post .yt-dl-grid{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:18px}\n@media(max-width:680px){.yt-post .yt-dl-grid{grid-template-columns:1fr}}\n.yt-post .yt-dl{background:#fff;border:1px solid var(--line);border-radius:14px;padding:22px}\n.yt-post .yt-dl-ic{font-size:1.7rem;line-height:1}\n.yt-post .yt-dl h3{margin:10px 0 6px;font-size:1.15rem}\n.yt-post .yt-dl p{color:var(--body);font-size:.96rem;margin:0 0 16px;line-height:1.5}\n.yt-post .yt-dl-btn{display:inline-block;background:var(--orange);color:#fff;text-decoration:none;font-weight:600;padding:11px 22px;border-radius:100px;font-size:.95rem}\n.yt-post .yt-dl-btn:hover{background:var(--orange-d)}\n.yt-post p.source{color:var(--muted);font-size:.9rem;border-top:1px solid var(--line);padding-top:16px;margin-top:30px}\n.yt-post p.source a{color:var(--orange-d)}\n<\/style>\n<div class=\"yt-post\">\n<p>La mayor\u00eda de la gente maneja los agentes de codificaci\u00f3n con IA como si fueran una m\u00e1quina tragaperras: se lanza una petici\u00f3n, se tira de la palanca y se espera lo mejor. Para un borrador r\u00e1pido, basta. Para todo lo que deba funcionar de forma fiable, es una receta para la frustraci\u00f3n. El cambio decisivo: pasar de usuario a director &ndash; es decir, dirigir al agente en lugar de mirar c\u00f3mo improvisa.<\/p>\n<p>Esto vale para Claude Code, porque es la herramienta m\u00e1s extendida en este momento &ndash; pero igualmente para cualquier otra herramienta de IA. Y no vale solo para programar: quien ha entendido una vez c\u00f3mo dirigir a un agente con orden puede calcular presupuestos, elaborar informes o automatizar procesos de negocio completos. No hace falta formaci\u00f3n en ingenier\u00eda de software.<\/p>\n<div class=\"key-takeaways\">\n<h2>Lo esencial en breve<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Planificar, construir, comprobar &ndash; en ese orden.<\/strong> La planificaci\u00f3n previa y la validaci\u00f3n posterior son lo que separa un resultado fiable del bricolaje.<\/li>\n<li><strong>Verificar significa: pruebas en lugar de afirmaciones.<\/strong> Un marco con el que el agente comprueba su propio trabajo eleva el primer resultado de unos 65 a m\u00e1s de 90 puntos sobre 100.<\/li>\n<li><strong>El contexto es un recurso escaso.<\/strong> Pese a las enormes ventanas de contexto existe una &bdquo;dumb zone&ldquo;: a partir de cierto volumen, el modelo se vuelve notablemente menos fiable.<\/li>\n<li><strong>Divida las tareas grandes.<\/strong> Varias sesiones especializadas que se pasan el trabajo entre s\u00ed superan a un \u00fanico agente que debe con todo a la vez.<\/li>\n<li><strong>La seguridad va en la t\u00e9cnica, no en el prompt.<\/strong> Lo que un agente puede alcanzar, tarde o temprano lo toca &ndash; limite los permisos de forma estricta.<\/li>\n<li><strong>Convierta cada fallo en una mejora permanente.<\/strong> Cada problema es la ocasi\u00f3n de mejorar el sistema para que no vuelva a repetirse.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2>Del &bdquo;vibe coding&ldquo; al trabajo estructurado<\/h2>\n<p>El error m\u00e1s frecuente tiene nombre: &bdquo;vibe coding&ldquo;. Se formula una petici\u00f3n, se deja correr al agente y apenas se revisa el resultado. Faltan justo los dos pasos que dan seriedad al trabajo &ndash; la planificaci\u00f3n previa y la validaci\u00f3n posterior.<\/p>\n<p>Una imagen sencilla es la construcci\u00f3n de una casa en un \u00e1rbol. Primero dibuja un boceto, calcula cu\u00e1nta madera necesita y d\u00f3nde, y consigue la herramienta adecuada. Cuando la casa est\u00e1 en pie, no mete all\u00ed a los ni\u00f1os sin m\u00e1s &ndash; antes comprueba si aguanta. El trato con los agentes de codificaci\u00f3n exige la misma disciplina.<\/p>\n<p>Esto importa porque los modelos tienden a la adulaci\u00f3n. Si pregunta &bdquo;\u00bfEsto tiene buena pinta?&ldquo;, suele llegar un &bdquo;S\u00ed&ldquo; sin que el plan se haya revisado de verdad con esp\u00edritu cr\u00edtico. A la inversa, los modelos afirman de vez en cuando que algo est\u00e1 terminado cuando no lo est\u00e1. Necesita, por tanto, un m\u00e9todo propio e independiente para controlar ambas cosas. El proceso tiene cuatro pasos:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Planificar<\/strong> &ndash; aclarar, con el contexto necesario, qu\u00e9 se va a construir y qu\u00e9 significa el \u00e9xito en concreto.<\/li>\n<li><strong>Construir<\/strong> &ndash; delegar la ejecuci\u00f3n en el agente en la mayor medida posible.<\/li>\n<li><strong>Verificar<\/strong> &ndash; disponer de una v\u00eda propia y clara para comprobar el resultado.<\/li>\n<li><strong>Mejorar el sistema<\/strong> &ndash; el cuarto paso que casi siempre se pasa por alto: extraer de cada ciclo una mejora permanente.<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"yt-fig\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/pletzenauer.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/ig1_loop.jpg\" alt=\"El ciclo de 4 pasos para agentes de codificacion con IA: planificar, construir, verificar, mejorar el sistema.\" loading=\"lazy\" \/><figcaption>El ciclo de 4 pasos: planificar \u2192 construir \u2192 verificar \u2192 mejorar el sistema \u2013 y de vuelta al paso 1.<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Verificaci\u00f3n: pruebas en lugar de afirmaciones<\/h2>\n<p>Verificar significa en esencia: &bdquo;Demu\u00e9strame que est\u00e1 realmente terminado.&ldquo; Al programar, eso son las pruebas y el linting &ndash; pero el principio se puede trasladar a casi todo. Un ejemplo sin c\u00f3digo: el agente crea un diagrama y lo renderiza despu\u00e9s como imagen. Como los modelos actuales leen im\u00e1genes muy bien, el agente puede mirar su propia obra, detectar solapamientos y corregirlos por su cuenta en varias pasadas. Los errores iniciales dan igual; solo cuenta el resultado final.<\/p>\n<p>El efecto es medible: sin mecanismo de comprobaci\u00f3n, el primer resultado quiz\u00e1 alcance de 65 a 70 puntos sobre 100. Con una comprobaci\u00f3n integrada, ya en el primer intento son posibles unos 92. Rara vez sale perfecto a la primera &ndash; y tampoco se trata de eso. Se trata de darle al agente un marco con el que controle su propio trabajo. La pregunta gu\u00eda es siempre: <em>\u00bfC\u00f3mo puede el agente comprobar el resultado del mismo modo en que lo har\u00eda un usuario real?<\/em> Una simple mirada al c\u00f3digo generado nunca basta.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 es una &bdquo;harness&ldquo;?<\/h3>\n<p>Una harness es la envoltura alrededor del modelo de IA &ndash; las herramientas y el contexto a los que accede el modelo para saber en qu\u00e9 est\u00e1 trabajando. Imag\u00edneselo como un modelo de capas: en el centro est\u00e1 el modelo, el &bdquo;cerebro&ldquo; propiamente dicho. Alrededor coloca una herramienta como Claude Code. Y encima construye su propia capa &ndash; configuraci\u00f3n, Skills, hooks y conexiones al CRM o a la gesti\u00f3n de tareas. Es justamente esa capa superior la que convierte una herramienta gen\u00e9rica en su sistema.<\/p>\n<figure class=\"yt-fig\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/pletzenauer.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/ig3_harness.png\" alt=\"La harness en tres capas: modelo, herramienta y su propia capa.\" loading=\"lazy\" \/><figcaption>La \u201eharness\u201c en tres capas \u2013 solo su capa superior convierte la herramienta en su sistema.<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Planificaci\u00f3n: el paso infravalorado<\/h2>\n<p>La mayor\u00eda planifica muy poco. Con agentes de codificaci\u00f3n dedicar\u00e1 m\u00e1s tiempo a planificar que a construir, porque cede en buena parte la ejecuci\u00f3n &ndash; el \u00e9xito depende as\u00ed directamente de la calidad del plan. Ha dado buen resultado un \u00fanico documento que describa el objetivo:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfQu\u00e9 construimos &ndash; y por qu\u00e9?<\/li>\n<li>\u00bfQu\u00e9 aspecto tiene el \u00e9xito en concreto?<\/li>\n<li>\u00bfEn qu\u00e9 reconoce el agente que el trabajo est\u00e1 terminado y es correcto?<\/li>\n<li>En tareas t\u00e9cnicas: \u00bfqu\u00e9 puntos del sistema existente hay que tocar realmente?<\/li>\n<\/ul>\n<p>El proceso habitual: primero reunir contexto y documentos relevantes, despu\u00e9s investigar y, a partir de ah\u00ed, desarrollar el plan junto con el agente. Muy importante: deje que el agente haga muchas preguntas, para que no acumule suposiciones sobre el resultado deseado. Solo cuando ha preguntado de forma concreta coinciden persona y agente en qu\u00e9 se debe hacer y c\u00f3mo se va a comprobar.<\/p>\n<h3>Sentirse seguro aun sin saber leer c\u00f3digo<\/h3>\n<p>\u00bfC\u00f3mo se gana confianza en un c\u00f3digo que uno no lee? Hay dos caminos. Primero: pida al agente que le explique lo que ha escrito. El c\u00f3digo intimida al principio, pero superado el primer obst\u00e1culo se lee casi como el ingl\u00e9s. Segundo, si no quiere aprender a programar en absoluto: la confianza nace de la estrategia de validaci\u00f3n. Ah\u00ed est\u00e1 justamente la diferencia con el vibe coding &ndash; usted encaja la ejecuci\u00f3n entre un plan cuidadoso y una comprobaci\u00f3n igual de cuidadosa, en la que participa usted mismo. El agente recibe luz verde solo cuando est\u00e1 claramente definido c\u00f3mo demostrar\u00e1 que el trabajo est\u00e1 terminado.<\/p>\n<h2>El contexto es escaso: la &bdquo;dumb zone&ldquo;<\/h2>\n<p>Al planificar, lo m\u00e1s importante es gobernar el contexto, porque la atenci\u00f3n de un modelo es un recurso escaso. Circula el malentendido de que da igual cu\u00e1nto se le cargue al agente, porque los modelos actuales tienen capacidades de contexto enormes. Las cifras son impresionantes &ndash; pero hay dos limitaciones.<\/p>\n<p><strong>En primer lugar<\/strong>, el contexto se agota m\u00e1s r\u00e1pido de lo que se piensa: si el agente lee varias Skills o vol\u00famenes grandes de c\u00f3digo, en un instante se han consumido de decenas a cientos de miles de tokens. <strong>En segundo lugar<\/strong>, existe la &bdquo;dumb zone&ldquo;. En la parte inicial de la ventana de contexto el modelo se muestra afilado y en plena forma. Cuando la conversaci\u00f3n supera cierto umbral, la cosa cambia: el modelo parece sobrecargado, pasa cosas por alto y comete errores que con contexto fresco nunca habr\u00edan ocurrido.<\/p>\n<p>Por eso debe sopesar con cuidado qu\u00e9 le da al agente de antemano y qu\u00e9 puede descubrir \u00e9l mismo cuando lo necesite. Esa es precisamente la fuerza de las Skills: ponen a disposici\u00f3n procedimientos y buenas pr\u00e1cticas, pero el modelo decide por s\u00ed mismo cu\u00e1ndo necesita qu\u00e9 informaci\u00f3n. No lo vuelque todo de golpe. Muy a menudo el problema no est\u00e1 en el modelo, sino en la forma en que se llena el contexto. La gran ventana de contexto transmite, pues, una seguridad enga\u00f1osa &ndash; lo mejor es no llegar siquiera al punto cr\u00edtico.<\/p>\n<figure class=\"yt-fig\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/pletzenauer.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/ig2_dumbzone.jpg\" alt=\"La dumb zone de la ventana de contexto: a partir de un umbral cae la fiabilidad.\" loading=\"lazy\" \/><figcaption>La \u201edumb zone\u201c: en el contexto inicial el modelo est\u00e1 afilado \u2013 pasado el umbral cae la fiabilidad.<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Orquestar varias sesiones<\/h2>\n<p>Como existe la &bdquo;dumb zone&ldquo;, no puede meter tareas grandes en una sola sesi\u00f3n. La respuesta es un flujo de trabajo con varias sesiones de agente: un agente planifica y entrega el documento a un segundo para la ejecuci\u00f3n, este escribe un informe de ejecuci\u00f3n, y un tercero valida y comprueba el trabajo. Es laborioso, pero para software listo para producci\u00f3n o automatizaciones cr\u00edticas para el negocio es sencillamente necesario.<\/p>\n<p>La imagen para esto es una cadena de montaje: cada agente hace una cosa realmente bien y entrega su resultado de modo que el siguiente tenga contexto suficiente para entender qu\u00e9 se ha hecho, qu\u00e9 queda pendiente y cu\u00e1l es su tarea actual.<\/p>\n<p>Un ejemplo del d\u00eda a d\u00eda B2B: la elaboraci\u00f3n de presupuestos, por ejemplo en la construcci\u00f3n o en las artes gr\u00e1ficas. Esos c\u00e1lculos son laboriosos &ndash; estimar el esfuerzo, determinar el material, investigar precios, elegir proveedores. Aqu\u00ed se construye un flujo de trabajo con agentes especializados: uno comprueba el stock, otro compara precios, otro dise\u00f1a el PDF. Al final hay una validaci\u00f3n &ndash; por ejemplo un c\u00e1lculo que verifica si se alcanza el margen deseado. Quien observa su propia actividad con seriedad reconoce enseguida que se deja descomponer en muchas subtareas peque\u00f1as &ndash; y justo esa descomposici\u00f3n genera de inmediato un enorme efecto palanca.<\/p>\n<h2>La seguridad va en la t\u00e9cnica, no en el prompt<\/h2>\n<p>Una seguridad especialmente enga\u00f1osa afecta a los permisos. Muchos creen que sus prompts son protecci\u00f3n suficiente. No lo son. Si le dice a un agente que jam\u00e1s borre una base de datos, puede ocurrir igualmente. Si le proh\u00edbe borrar una carpeta, es posible que escriba un script que haga exactamente eso.<\/p>\n<p>Por eso la \u00fanica postura sostenible es: <strong>todo lo que el agente pueda leer o tocar, tarde o temprano lo toca<\/strong> &ndash; incluso sin que se lo pidan. Los permisos deben imponerse por v\u00eda t\u00e9cnica: con claves de alcance muy limitado o haciendo que ciertas cosas sean sencillamente inalcanzables. Un ejemplo real muestra la trampa: un agente malinterpret\u00f3 una entrada de su lista de tareas &ndash; y a ra\u00edz de ello envi\u00f3 un correo con un c\u00f3digo de descuento a toda la lista de distribuci\u00f3n, pese a que ese correo nunca deb\u00eda salir.<\/p>\n<p>Un recurso probado son los hooks &ndash; peque\u00f1os fragmentos de c\u00f3digo que se ejecutan ante un evento determinado, por ejemplo justo antes de que el agente use una herramienta. As\u00ed puede comprobar si una orden es delicada y bloquearla. Esos mismos hooks sirven para mejorar el sistema por s\u00ed solo &ndash; por ejemplo, escribiendo autom\u00e1ticamente al final de cada sesi\u00f3n un resumen en un registro diario.<\/p>\n<h2>De cada fallo, una mejora permanente<\/h2>\n<p>Lo m\u00e1s importante es quiz\u00e1 la evoluci\u00f3n del sistema. Si aparece un problema, no lo arregle sin m\u00e1s y siga adelante &ndash; t\u00f3melo, junto con el agente, como ocasi\u00f3n para preguntar qu\u00e9 se puede mejorar para que no vuelva a ocurrir. Puede que surja una nueva regla en su configuraci\u00f3n, un documento de planificaci\u00f3n adicional o una Skill ajustada. As\u00ed, cada bug se convierte en una mejora permanente.<\/p>\n<p>Una vez establecido este sistema, casi agradecer\u00e1 los fallos. Y antes de que lleguen a producirse ayuda una pregunta sencilla que casi nadie se atreve a hacer: &bdquo;\u00bfQu\u00e9 podr\u00eda salir mal aqu\u00ed?&ldquo; Haga que el agente construya de forma deliberada casos l\u00edmite e intente romper la aplicaci\u00f3n con entradas problem\u00e1ticas. Si algo se rompe, vuelve al bucle de comprobaci\u00f3n: encontrar el problema, corregirlo y &ndash; muy importante &ndash; volver a probar. Puede que la correcci\u00f3n no haya resuelto el problema en absoluto.<\/p>\n<h2>La actitud adecuada ante la herramienta<\/h2>\n<p>Trate la herramienta como a un mentor &ndash; la persona m\u00e1s inteligente del mundo que adem\u00e1s es su mejor amigo. No se r\u00ede de usted si pregunta algo supuestamente tonto. Pero no todo sirve como pregunta: por la tendencia a la adulaci\u00f3n, preguntarle a un modelo por su opini\u00f3n es delicado. En cambio, resulta excelente para entender c\u00f3mo funciona algo o d\u00f3nde hay datos emp\u00edricos &ndash; en los casos l\u00edmite, una automatizaci\u00f3n funciona con una entrada determinada o no funciona. Sin zona gris. Quien necesita una segunda perspectiva enfrenta dos modelos: uno construye y otro hace de abogado del diablo en una sesi\u00f3n separada, en lugar de elogiar sin criterio.<\/p>\n<h2>Conclusi\u00f3n: piense como un gestor de producto<\/h2>\n<p>El consejo central para terminar: por muy versado o poco versado que sea en lo t\u00e9cnico &ndash; consid\u00e9rese el gestor de producto de su agente. No tiene que describir <em>c\u00f3mo<\/em> se construye algo. Pero s\u00ed tiene que dar forma a la visi\u00f3n: <em>qu\u00e9<\/em> construimos y <em>\u00bfpor qu\u00e9?<\/em> D\u00e9le a la herramienta el porqu\u00e9 &ndash; marca el c\u00f3mo sorprendentemente mucho.<\/p>\n<p>Ese es el n\u00facleo honesto m\u00e1s all\u00e1 del ruido: los agentes de IA no son una m\u00e1quina tragaperras ni un remedio milagroso. Son una herramienta potente que llega a ser exactamente tan buena como el marco que usted le d\u00e9. Buenos planes, criterios de comprobaci\u00f3n claros y la disciplina de aprender de cada fallo &ndash; eso le lleva m\u00e1s lejos que cualquier modelo nuevo. Empiece en peque\u00f1o: escriba uno de sus procesos, div\u00eddalo en subtareas y defina en qu\u00e9 reconoce que el resultado es correcto. El resto lo puede delegar.<\/p>\n<div class=\"yt-downloads\">\n<h2>Para llevar<\/h2>\n<div class=\"yt-dl-grid\">\n<div class=\"yt-dl\">\n<div class=\"yt-dl-ic\">\ud83d\udcc4<\/div>\n<h3>La gu\u00eda en PDF (en alem\u00e1n)<\/h3>\n<p>El art\u00edculo completo con todas las infograf\u00edas \u2013 como PDF bien maquetado para leer y compartir. Disponible solo en alem\u00e1n.<\/p>\n<p>      <a class=\"yt-dl-btn\" href=\"https:\/\/pletzenauer.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/KI-Coding-Agents-Leitfaden-pletzenauer.pdf\" download>Descargar el PDF (en alem\u00e1n)<\/a>\n    <\/div>\n<div class=\"yt-dl\">\n<div class=\"yt-dl-ic\">\u2705<\/div>\n<h3>Lista de control y chuleta (en alem\u00e1n)<\/h3>\n<p>El ciclo de 4 pasos, los puntos de planificaci\u00f3n y la mirada \u201e\u00bfQu\u00e9 podr\u00eda salir mal?\u201c en una sola p\u00e1gina \u2013 para imprimir. Disponible solo en alem\u00e1n.<\/p>\n<p>      <a class=\"yt-dl-btn\" href=\"https:\/\/pletzenauer.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/checkliste-ki-coding-agents.txt\" download>Descargar la lista de control (en alem\u00e1n)<\/a>\n    <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n<p class=\"source\"><strong>Fuente:<\/strong> Este art\u00edculo se basa en el v\u00eddeo <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=RzLV8sfFdMM\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">How to Build Effective Claude Code Agents in 2026<\/a> de Nate Herk | AI Automation. Los contenidos han sido elaborados de forma independiente y contextualizados para esta edici\u00f3n en espa\u00f1ol.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>C\u00f3mo dirigir agentes de codificaci\u00f3n con IA como Claude Code: planificaci\u00f3n, verificaci\u00f3n, dumb zone, sub-agents, hooks y flujos de trabajo seguros \u2013 explicado con honestidad.<\/p>\n","protected":false},"author":0,"featured_media":1627,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2163","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-unkategorisiert"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2163","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2163"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2163\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2607,"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2163\/revisions\/2607"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1627"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2163"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2163"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2163"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}