async/await no hace concurrente tu código: el modelo para ordenar, paralelizar y manejar fallos
async/await mejora la lectura de promises, pero la concurrencia, las dependencias y la política de errores siguen siendo decisiones de diseño.
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La IA aporta más valor al explicar, probar, nombrar o depurar una parte concreta del trabajo sin sustituir la comprensión de la lógica central.
El código generado por IA necesita un protocolo de verificación: contexto, pruebas, seguridad, versión, procedencia y comprensión antes de incorporarlo.
Frontend, backend, API, framework y deploy dejan de parecer definiciones aisladas cuando sigues una petición desde el navegador hasta la versión publicada.
Entiende Git a través de sus 3 estados reales en lugar de memorizar comandos sueltos.
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Las propiedades CSS no funcionan de forma aislada: el box model y los tipos externo e interno de display explican el tamaño real y la distribución del layout.
Revisar código generado por IA exige identificar qué puede exponer, alterar, ejecutar o permitir antes de confiar en que funciona en el caso ideal.
Trabajar con archivos en Python exige elegir bien el modo, la codificación, el ciclo de vida del recurso y el tratamiento de errores.
Una explicación de POO en Python centrada en estado, responsabilidad, instancias y decisiones entre composición y herencia.