RetoIA

Repositorio

Con historial de commits completo. Todos deben caer dentro de la ventana del reto: es la prueba de que no llegaste con el proyecto empezado.

Video

Máximo tres minutos mostrando la aplicación en uso. Se entrega junto con el cierre del repositorio.

Demo en vivo

Cinco minutos de demostración y tres de preguntas del jurado, en el orden que salga por sorteo.

Seguridad general

Triage de alertas, correlación de logs, apoyo en respuesta a incidentes, análisis de superficie expuesta, redacción de informes de pentest.

Seguridad de la IA

Detección de prompt injection, fuga de datos por el contexto, evaluación de guardrails, red teaming automatizado de agentes.

Seguridad en desarrollo

Revisión de código, análisis de dependencias, detección de secretos, modelado de amenazas, controles dentro del pipeline.

Concientización

Simulaciones de phishing, entrenamiento adaptativo, evaluación de riesgo por usuario, comunicación de incidentes a gente no técnica.

Eliges uno al inscribirte y puedes cambiarlo hasta el arranque, no después.

Llegar con código escrito. Puedes pensar la idea, investigar y llegar con el entorno instalado. Lo que no puede existir antes del arranque es código, y por eso pedimos el historial de commits.

Usar un modelo propio. Ni llave personal, ni servicio externo, ni modelo local. La llave del reto es la única vía. Vale para los asistentes de código: sí a Copilot o Cursor apuntados al proxy, no con tu suscripción.

Usar la llave para otra cosa. El staff monitorea el consumo durante toda la ventana. Si un patrón se sale de lo esperado, primero preguntamos. La descalificación es el último paso y siempre queda a criterio del jurado.

Datos. Nada de información real de un cliente, ni siquiera anonimizada. Público o sintético.

Funcionalidad

Recorre el flujo completo sin caerse. Los casos borde no la rompen.

Capacidad

Profundidad técnica. Usa el modelo para algo que un if no resolvía.

Usabilidad

Jerarquía visual, estados de carga, mensajes de error útiles.

Creatividad

Ataca el problema por un ángulo que nadie más tomó.

Originalidad

No es una herramienta que ya existe, con otro nombre.

Facilidad de uso

Alguien que nunca la vio la usa sin que le expliquen.

Tres jurados califican por separado y el puntaje final es el promedio. En caso de empate desempata la eficiencia: quien llegó al mismo resultado gastando menos tokens. El fallo es definitivo.

Cada solicitud queda registrada con su costo, su modelo y su marca de tiempo. Ese registro es la evidencia que usa el jurado para verificar que la aplicación corre sobre la infraestructura del reto y no sobre otra.

La llave tiene un tope de consumo y expira sola en el cierre de entregas, así que no sirve para nada después del evento. Si se te agota, puedes pedirle una ampliación al staff explicando en qué se fue: se aprueba caso por caso. Administrar el consumo es parte del reto.

Lo primero: dos variables

El proxy habla el protocolo de OpenAI. Cualquier cliente compatible funciona cambiando solo esto:

Tres cosas que te van a pasar

1. Si pides pocos tokens, la respuesta viene vacía. Los modelos del catálogo razonan antes de responder y ese razonamiento sale de tu max_tokens. Con 40 el contenido llega en blanco; con 300 responde normal. Usa 500 o más y vas a evitarte una hora de creer que el sistema está roto.
2. Pide streaming. Una respuesta larga puede tardar, y sin streaming la conexión puede cortarse antes de que termine.
3. Cada solicitud queda registrada con su modelo, sus tokens y su hora. Es la evidencia que usa el jurado, y el desempate es menos tokens para el mismo resultado.

Los cuatro modelos

Editores y agentes

Todos apuntan al mismo lugar. Instala el que ya sepas usar — el reto no se gana eligiendo herramienta.

Engram: menos tokens, mejor contexto

Tu agente olvida todo al cerrar la sesión. Entonces cada vez que vuelves le re-explicas la arquitectura, las decisiones y por qué algo está hecho así — y eso son tokens que pagás de tu presupuesto, repetidos, para volver al punto de partida.

Engram le da memoria persistente: guarda decisiones y hallazgos, y los recupera cuando hacen falta. En vez de re-explicar todo el proyecto, el agente lee lo que necesita.

# macOS
brew install gentleman-programming/tap/engram

# después se agrega como servidor MCP a tu agente
# funciona con Claude Code, OpenCode, Codex, VS Code, Cursor…

Un binario y un archivo SQLite. Sin Node, sin Python, sin Docker.

Cómo gastar menos, en general

• Empieza con djc-rapido. Sube a djc-razonamiento solo cuando el rápido falle de verdad.
• No le pegues el repositorio entero: manda el archivo que importa.
• Un prompt específico gasta menos que tres vagos seguidos.
• Cuidado con los bucles. Un while mal cerrado a las tres de la mañana se come el presupuesto del equipo.

Si algo no funciona, busca al staff en la sala antes de perder una hora.