A LA MIERDA EL VIBE-CODING!
FUE BONITO MIENTRAS DURÓ:
2025 - 2026🪦
GitHub ha sacado spec-kit
La idea: dejas de pedirle cosas al agente a lo loco y escribes primero la especificación.
Luego el agente la ejecuta.
El flujo son 5 comandos:
/speckit.constitution → los principios de tu proyecto
/speckit.specify → qué quieres construir
/speckit.plan → stack y arquitectura
/speckit.tasks → lista de tareas real
/speckit.implement → lo construye
Funciona con 30+ agentes:
- Copilot,
- Claude
- Codex
- Cursor
y muuuuchos más.
Link al repo en los comentarios👇🏼
La universidad de Stanford ha publicado su curso completo para crear tus propios modelos de IA.
✓ 18 vídeos con audio en Español
✓ Python, PyTorch y Machine Learning
✓ Tokenizar, datos, inferencia, post-entrenamiento
https://t.co/tmVIt65Iny
ESTO ES UNA LOCURA
Andrej Karpathy (ex-OpenAI y ex-Tesla) acaba de publicar un prompt para que Opus 5.5 complete tus tareas de forma automatizada.
Pásaselo a Opus 5.5 y luego me cuentas.
Y si quieres exprimir Claude al máximo, en este artículo tienes la guía completa.
Guárdate este post, te va a servir 👇
Truco de Claude Code que casi nadie usa:
la utilidad /skill-doctor te puede ahorrar tokens.
Cada skill instalada ocupa sitio en cada mensaje, aunque Claude no la llegue a usar.
Esto te dice cuánto cuesta cada una y cuáles no has usado nunca, para quitarlas.
PEGAS UNA URL Y TE DEVUELVE TODO SU SISTEMA DE DISEÑO
acabo de ver esto y me parece una locura de útil
→ colores
→ tipografías
→ estructura de layout
todo sacado de cualquier web que le pases
se llama aura build, va gratis 🔖
TU AGENTE DE IA YA PUEDE EXTRAER DATOS DE CASI CUALQUIER WEB
X, YouTube, Reddit, foros random, webs sin API… básicamente lo que necesites para research, análisis o monitoring.
acaban de subir a GitHub 3 herramientas open source que le dan a tu agente ese superpoder.
1. Agent-Reach
junta X, YouTube, Reddit, GitHub y más en un solo sitio.
https://t.co/yawDnTZk2g
2. Patchright Enhanced
usa Playwright para escuchar peticiones de webs sin API y sacar los datos con un script.
https://t.co/M5tHnH2aWr
3. Scrapling
scraper de propósito general para cualquier página web.
https://t.co/mQR069yL39
le dices qué datos necesitas → escribe el código → los recolecta → te da el resultado.
ejemplos reales:
"recoge los posts de 100 cuentas de X del último mes y dime qué temas están funcionando"
"saca reviews de este producto en Reddit y YouTube y resúmeme las quejas principales"
básicamente le das a tu agente la capacidad de sacar datos de casi cualquier lugar de internet.
eso abre un nivel de automatización que hasta hace nada era impensable.
Stop writing Claude Code skills by hand. This tool writes them from your sessions.
It's called autoharness, a self-learning skill layer for Claude Code.
It watches the work you already do and turns it into skills. No separate data collection, no replay loop. It runs on its own once a session has done enough work, or you type /learn to save a lesson right away.
And it keeps the skill folder clean:
→ Merges skills that cover the same scenario instead of adding another near-copy
→ Updates skills while they're being used
→ Archives the ones that stop getting used
→ Only touches the skills it wrote. Yours are never modified
Why this matters: with the same model, a better harness took CORE-Bench from 42% to 78%. The harness does much of the work, but people still rebuild it by hand for every new model. autoharness bets the skill part can maintain itself.
Two commands to install inside Claude Code. Pure Python, no dependencies.
Link: https://t.co/e7KX9C8UBF
100% open source. MIT.
UN INGENIERO DE ANTHROPIC ACABA DE SOLTAR EL MEJOR TRUCO PARA OPUS 5.5
Abre Claude Code y escribe:
/claude-api prompt-audit
→ Audita tus skills, CLAUDE.md y prompts
→ Borra todo lo que frena al modelo
→ Lo reescribe con la guía oficial de Opus 5.5
Tus prompts están escritos para modelos viejos.
Esto lo arregla en 5 minutos.
Guárdalo.
Por: @RLanceMartin
10 GitHub repositories to learn the Agentic AI concepts you need before 2027 👇
1- Harness Engineering
https://t.co/GaBptbI9Li
2- Loop Engineering
https://t.co/vntHvqr5Z8
3- Context Engineering
https://t.co/WMSnpLWLCb
4- Tool Design & MCP
https://t.co/2BBQPGEIB9
5- Agent Memory
https://t.co/u1khzk1ShW
6- Agent Orchestration
https://t.co/UHrE2bTLmy
7- AI Guardrails
https://t.co/bPDcwGrxlK
8- Agent Evals
https://t.co/lZdNMrxYXQ
9- Human-in-the-Loop
https://t.co/A8oCRldLlx
10- Agent Observability
https://t.co/BmnkE0mxy9
These cover the production side of agentic AI:
→ Harness
→ Loops
→ Context
→ Tools
→ Memory
→ Orchestration
→ Guardrails
→ Evals
→ Human oversight
→ Observability
✅ Save this for your Agentic AI learning journey.
Join the tech community for more resources:
https://t.co/GXwVvESAPV
Follow for more developer resources, AI tools, interview prep, jobs & opportunities.
https://t.co/Wuxb4TLeaI for VS Code 1.10 is out 🎉 Edit diagrams inline in your Markdown: drawio code blocks, linked .drawio.svg files and Mermaid → https://t.co/ZjrL6HseZq.
It's plain XML, so it diffs in git and your AI agent can read it. https://t.co/j1eYDUFb6i @hediet_dev
AI System Design - A complete guide to learn AI System Design step by step - from LLM inference, GPUs, KV Cache, and caching to RAG, Vector Databases, AI Agents, MCP, Multi-Agent Systems, Voice AI, Guardrails, Evaluation, Observability, Cost Optimization, and a step-by-step framework to crack any AI System Design interview.
Everything in one place, explained in simple words, with detailed blogs for every deep dive.
Start here: https://t.co/NmDQw4SbcE
Google lanzó la herramienta que todo desarrollador pedía desde hace años.
Se llama CodeWiki.
Pegas cualquier repositorio y la IA lo convierte automáticamente en una documentación interactiva.
No solo resume el código:
• Genera diagramas automáticamente
• Explica cómo funciona cada parte
• Crea tutoriales paso a paso
• Detecta arquitectura y dependencias
• Y hasta monta un chatbot que entiende tu código completo
Básicamente:
convierte proyectos imposibles de entender en algo que cualquier desarrollador puede navegar en minutos.
Enlace abajo👇
EL GANADOR DE UN HACKATHON DE ANTHROPIC ABRIÓ EL CÓDIGO FUENTE DE SU CONFIGURACIÓN DE CLAUDE CODE Y ES ORO PURO
68 subagentes, 286 habilidades, 94 comandos, licencia MIT.
ECC convierte un asistente de Claude Code en una organización de ingeniería completa.
el plan llega antes del código. el test fallido llega antes de la corrección. cada cambio se revisa desde cero, con un contexto que nunca vio cómo se escribió.
→ planificación: una frase tuya, un plan que apruebas antes de que exista una sola línea
→ revisión: un revisor distinto por lenguaje, lee tu diff en frío
→ reparación de build: un corrector por cadena de herramientas, incluyendo pytorch y cuda
→ seguridad: barrido owasp completo más escaneo de inyección en la config del agente
→ arquitectura: mata errores de diseño mientras son baratos, antes de la migración
→ dominio: bases de datos, pipelines de ml, tests e2e, docs
el par de seguridad es lo que casi nadie configura. una auditoría owasp externa cuesta cuatro cifras y una semana. esta se resuelve antes del almuerzo.
las habilidades cubren desde testing hasta python, go, rust, django, next.js, docker y ci/cd.
fórkalo, recórtalo, ejecuta tu propia versión mañana.
no actives las 286 de una. empieza con un plan y un pack de reglas, o terminas con una config peor que la que tenías.
quien integre esto bien este fin de semana se pasa el próximo trimestre revisando trabajo, no escribiéndolo.
10 GitHub repositories every developer should know for System Design 👇
1- System Design Primer
https://t.co/pCptYob0Md
2- System Design 101
https://t.co/BNsXmyGv06
3- System Design by Karan Pratap Singh
https://t.co/6Dmu3dZxVj
4- Awesome System Design Resources
https://t.co/t2dCo3YEOG
5- Awesome Scalability
https://t.co/wTWsl8Oiyc
6- Awesome System Design
https://t.co/2kBZmfzidZ
7- System Design Interview
https://t.co/G2lzMrHMh9
8- Machine Learning Systems Design
https://t.co/A7ZTXQsXRT
9- System Design Academy
https://t.co/i29k4FiAhc
10- Agentic Design Patterns
https://t.co/oNwcdrOLCd
✅ Save this for your System Design preparation.
Follow for more developer resources, interview prep, jobs & opportunities.
Anthropic just published how Claude Code bills you.
21 ways to cut it (I had four of them wrong):
Nothing is stored on their side between turns.
Every turn re-sends the whole thread, so turn 40 pays to re-read the 39 in front of it. Your message is the smallest thing in there.
12 of them are only a command:
/clear → between tasks, old context stops being sent
/compact → before a break, or when a phase is done
/rewind → cuts recent turns off the end, costs nothing
/rename → before you /clear, if you want it back
/loop → run it from a fresh session, another terminal
/autocompact 200k → the safety net, back on a 1M model
/context → run it fresh, see what is already loaded
/mcp → turn off any server you don't need today
@-mention a file → attach it, don't type the path
Mention it once → again attaches a second copy
/model → set it up front, each has its own cache
/effort → the cache is keyed on it too
9 that needs setting up:
CLAUDE.md → instructions only, workflows go in skills
Compact instructions → a section saying what to keep
Quiet flags → ask for the quiet version of a command
Put them in CLAUDE.md → the ones you run all day
Run it in a subagent → only the answer comes back.
model: haiku → one line in that subagent's own file
Fast mode → turn it on at the start, never midway
Thinking off → for a session of pure grunt work
Cache for an hour → on an API key, not a subscription
All my guides here → https://t.co/1F12fOTjss
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