Los LLMs contienen solo datos genéricos preentrenados. El acto de insertar información adicional (documentos, guías, libros, etc.) en tu prompt para mejorar el rendimiento se llama "grounding" Aquí hay 2 herramientas imprescindibles que uso para hacer grounding: 1) @RepoPrompt (mac) o pastemax (windows) Estas herramientas te permiten copiar fácilmente toda tu base de código en tu portapapeles. Luego puedes pegar esto en un LLM para hacer preguntas sobre tu código o para que te ayuden a escribir código. Gemini 2.5 tiene una ventana de contexto de 1 millón de tokens, por lo que puedes incluir bases de código bastante grandes. Uno de mis flujos de trabajo favoritos es copiar mi base de código en Gemini 2.5, pedirle que genere un prompt de código de claude para realizar una tarea y pegar ese prompt en claude code. 2) Jina AI reader ( Convierte cualquier URL en markdown que puedes pegar en tu LLM. Supongamos que hay una página de documentación que quiero usar como fuente de datos para mi LLM. Podría pedirle a mi LLM que visite esa URL, pero esto a menudo es poco confiable, y en realidad no visitará esa página y leerá todo. La forma más segura es usar esta herramienta de jina para convertir esa URL en un formato markdown agradable (incluso puede eliminar imágenes y otro contenido inútil de la página web), y luego pegarlo en tu prompt.