Hector Garcia

10yrs Exp Seller MercadoLibre 🇻🇪 |

[Hector Garcia @Hector_GKeck]

@vangolabs He ahí la cosa, como comienzas a usarlo?

Alguien que no está en el mundo tech, simplemente no sabe ni por donde entrarle

Siguiente ejemplo
Como comienza a usarlo un albañil que lo que hace es construir casas, construir algo para conseguir más clientes? No espara todos tampoco

[Leo @leoxbtt]

Ingeniero de Anthropic:
«En Anthropic, más del 90% de nuestros ingenieros están construyendo con bucles de auto-mejora,

En 4-6 meses será el 100 %. Mis bucles agenticos pueden ejecutarse durante días sin gastar cientos de dólares.»

En este podcast de 40 minutos, un ingeniero de Anthropic revela cómo construir agentes efectivos desde cero

Agente → harness → bucles → memoria = agente moderno

Este único video va a reemplazar 10 cursos de pago sobre vibe-coding

Guárdalo y míralo hoy, después empieza a aplicarlo 🔖

[Precis0x @precisox]

Una persona envió más de 250 candidaturas a empresas tech durante dos años.

Sin MIT. Sin Stanford. Sin título de elite.

El mes pasado Anthropic le ofreció 750.000 dólares.

Cuando le preguntaron cómo había pasado de cero a eso, compartió el video exacto que le abrió las puertas:

El curso de 2 horas de Anthropic sobre cómo convertirse en AI engineer en 2026.

Thariq Shihipar (del equipo de Claude Code) enseña, paso a paso, a construir agentes de IA desde cero.Después de verlo, queda claro que se puede entrar en un lab de IA en meses, no en años.

Guárdalo. Merece la pena.

Marcas de tiempo:
• 00:00 – AI agent harness
• 23:44 – building AI agent loops
• 56:39 – AI agent context engineering
• 1:33:34 – AI agent deterministic hooks
• 1:50:31 – Anthropic SWE interview process

[Jokker @0xJokker]

El ingeniero que construyo Claude Code acaba de soltar un video de 28 minutos donde te enseña a escribir prompts que realmente funcionan

He visto cursos de 300 dolares que no llegan ni a la mitad de lo que explica en los primeros 10 minutos

Archivos CLAUDE.md, atajos de memoria, sesiones paralelas y patrones de prompting que cambian el juego

Todo en un solo video y completamente gratis

Da igual si eres principiante, desarrollador o ya llevas meses usandolo

Esto te va a hacer usar Claude como nunca antes

[Hector Garcia @Hector_GKeck]

@elicrespo @oliver_guedez @AmintoreOficial OK, pero el punto es, que no son de conocimiento público tampoco.. Cuanta penetracion tienen? Cuanto marketing hacen para que la gente los conozca?

Cómo quieren que los usen si los comercios tampoco conocen sobre esas soluciones?

Que bueno que estén llegando soluciones así

[zre @zrebroia]

Anthropic paga a los ingenieros más de $750,000 al año para entender cómo funcionan los LLMs.

Stanford acaba de publicar una conferencia que cubre el 80% de ello GRATIS.

Guarda esto como favorito y dedícale 2 horas hoy.

[Don Quijote de la IA @IA_Quijote]

🚨 Guarda esta clase magistral de 1 hora.

Se llama “How to Speak” y durante más de 40 años fue una de las charlas más legendarias del MIT.

Patrick Henry Winston, profesor del MIT, tenía una idea muy simple, tu forma de comunicar puede cambiar tu vida.

[Hector Garcia @Hector_GKeck]

@fmontes Como se usa para los que no somos entendidos en tecnologías?

[Hector Garcia @Hector_GKeck]

@AmintoreOficial @elicrespo Me ayudas a conocerlas?
Tengo mi negocio allá y desde hace años quise usar algo así con los bancos nacionales pero o no se podía o era muy complicado de hacer

Y literalmente no conozco ningún negocio (del común conocido) q puedas pagar sus servicios usando la tarjeta de débito

[Hector Garcia @Hector_GKeck]

@elicrespo @AmintoreOficial Pero en Venezuela existen pasarelas de pago como para poder integrarlas en los procesos de venta qué sea del conocimiento común?

Que tu agarres tu tarjeta de débito (de banca nacional) y puedas usarla fácilmente?

[maistebuilds @maistebuilds]

UNA LOCURA!🤯
Acabamos de Lanzar Un Agente de Soporte en Vivo para @lucamoneyapp

Habla directamente conmigo y contesta todas tus dudas
👉https://t.co/NgtO4jZkZr

[Miguel Ángel | GptZone @MiguelMaestroIA]

¿La conoces?

Se llama Tina Huang y es creadora de contenido tecnológico y ex científica de datos de Meta.

Este vídeo de 22 minutos (lo he subtitulado al español) es uno de los MEJORES TUTORIALES de Claude Cowork que puedes ver actualmente.

Explica paso a paso cómo dominar el agente de escritorio de Anthropic para automatizar tareas directamente en tu ordenador.

Estructura y contenido del vídeo:

- Configuración de Cowork: Cómo descargar la aplicación de escritorio (Windows/Mac), vincular tu cuenta y seleccionar una carpeta local compartida para darle contexto al agente.

- Nivel Principiante: Automatizaciones iniciales básicas, como pedirle que organice tu caótica carpeta de descargas, renombre archivos o mueva documentos automáticamente.

- Nivel Intermedio: Uso en profundidad de habilidades (skills), conectores y la ejecución de tareas complejas en paralelo.

- Tareas programadas: Cómo dejar flujos de trabajo programados para que se ejecuten de forma autónoma en tu dispositivo.

- Nivel Avanzado: Creación de proyectos específicos acotados con archivos context md o memory md para mantener un contexto continuo en flujos largos.

- Flujo de trabajo superavanzado: Demostración de un ecosistema digital conectado de extremo a extremo.

[Javi López ⛩️ @javilop]

✨ xAI publicó ayer el algoritmo de X y no entiendo cómo nadie se ha dado cuenta de lo que realmente tiene en sus tripas

Me he fundido 500 pavos en Claude analizando hasta la última línea

Esto es lo que he descubierto (POST LARGO, guárdatelo para luego):

0/ Cada cuenta tiene un "embedding" asociado que te describe como lo hacen los modelos de IA: en el espacio latente. Es la huella digital interna que el modelo guarda de cada usuario, un vector de números que resume cómo se comporta tu cuenta (qué temas tocas, qué engagement generas, con quién interactúas). El modelo lo usa cada vez que decide a quién enseñar tus posts. Si tu historial es bueno, queda limpio y el modelo te empuja. Si vas acumulando señales negativas (bloqueos, mutes, reports, not_interested), se vuelve tóxico y empieza a penalizarte automáticamente. Y la trampa: NO se resetea. Lo que hagas hoy sigue dentro durante semanas, contaminando todo lo que publiques después, aunque sea bueno.

Por eso salir de un shadowban o de épocas de bajo alcance se siente en X como intentar mover una gigantesca rueda oxidada: no es tu imaginación, es así tal cual. Limpiar/mejorar tu embedding es algo lento y farragoso, es como la impresión que tienes de alguien que te cae mal: por muy simpático que se vuelva contigo, va a pasar bastante tiempo hasta que te fíes de él.

Otro descubrimiento importante: el embedding no decae con un reloj. Decae con engagement NUEVO entrando al sistema. Si dejas de postear, las señales malas viejas se quedan congeladas dentro: nadie las sobrescribe. Si comienzas a crear contenido que al algoritmo le gusta, notarías mejora a partir de las 6-8 semanas y un cambio decente sobre las 12-16 semanas, asumiendo que no acumulas más señales malas en medio.

¿Por qué nadie está hablando de esto? Me parece tremendo y por fin una confirmación de esa sensación de "estoy en una mala racha" por la que todos hemos pasado.

1/ Los primeros 30 minutos lo son TODO

Si tu post no recibe interacciones rápido, Grok ni siquiera lo evalúa. Sin nota de calidad, sin análisis profundo, sin posibilidad de llegar a quien no te sigue. Muerto y enterrado

2/ La edad del post tiene un cap de 80 horas:

POST_AGE_MAX_MINUTES = 4800, en buckets de 1 hora. Después estás en el "overflow bucket" que se traduce como "antiguo, ignorar"

Mejor ventana: las primeras 0 a 12 horas. Pasadas las 24 ya estás en un bucket peor

Vamos, lejos de incentivar el contenido "evergreen", X quiere carnaza fresca continua (todo lo contrario que YouTube)

3/ MI MAYOR MIEDO ERA INFUNDADO (se supone): vivir en EU y postear en inglés para audiencia US: CERO penalización directa en teoría:

El struct PostCandidate no tiene NINGÚN campo de país del autor, IP ni localización. Gizmoduck (el servicio de identidad de X) solo devuelve follower count + screen name. El transformer de Phoenix solo ve un hash de tu author_id

Lo que sí te jode indirectamente: el huso horario (tu post envejece mientras US duerme) y el idioma DEL POST

Vamos, que usar una VPN para "postear desde US" no hace literalmente nada (a diferencia que en TikTok o Instagram, por cierto)

4/ Las 5 señales negativas que matan tu alcance:

El modelo predice 22 acciones por post. 5 son pesos negativos que se RESTAN de tu score:

- not_interested
- block_author
- mute_author
- report
- not_dwelled (gente haciendo scroll sin pararse en tu post)

Esa última es brutal la verdad. Un post que se ignora es matemáticamente PEOR que uno que nunca se llegó a publicar

5/ Los shadowbans existen 100%. Hay 4 tipos distintos:

- Hard drop. X borra tu post del feed de todo el mundo sin avisarte. Se aplica a posts con contenido grave (abuso infantil, etc.) o cuentas suspendidas. Tú ni te enteras
- Etiqueta DO_NOT_AMPLIFY. Es literalmente un campo en el código que dice "no amplificar este post". Si te la ponen, los anuncios dejan de aparecer al lado de tus posts → X deja de ganar dinero mostrándote → el sistema deja de pushearte. Apagón en seco
- Reglas de BotMaker. Es el panel interno desde el que los empleados de X pueden limitar a una cuenta concreta a mano. En el código se ven las categorías que existen (Content, ContentLimited, Safety, Grok) pero NO se ve a quién se las aplican ni por qué. La herramienta está documentada, los usos no
- Embedding envenenado. El más jodido como ya vimos antes. El modelo tiene una "memoria" interna por cada cuenta. Si tu cuenta acumula suficientes "no me interesa" + bloqueos + silencios + reports a lo largo del tiempo, esa memoria se vuelve tóxica. A partir de ahí, incluso tus buenos posts futuros se penalizan automáticamente. Nadie lo decidió. El modelo simplemente aprendió que tu cuenta da mal engagement, y se autocorrigió

6/ Solo los posts ORIGINALES pasan por el "Banger Screen"

Las respuestas y retweets nunca entran en el clasificador de calidad de Grok. Si te pasas el día respondiendo a cuentas virales, estás optimizando para el Reply Ranker, NO para la amplificación

¿Quieres que te descubran fuera de tu red? Escribe posts originales, no hay otra

7/ Las respuestas a cuentas pequeñas pasan por escáner anti-spam. Las respuestas a cuentas grandes pasan por Grok

Dos clasificadores distintos. El SpamEapiLowFollowerClassifier pega a las respuestas a cuentas pequeñas. El ReplyRanker puntúa de 0 a 3 con Grok las respuestas a cuentas grandes

"¡Primero!" o respuestas solo con emojis sacan un 0. El rollo tipo "Sir, this is a Wendy's" se penaliza. Vamos, que si escribes respuestas, más te valen que aporten algo, si no, mejor ni te molestes

8/ El 50% de todas las peticiones al feed son "tráfico shadow"

is_sampled(request_id, 0.5) marca como shadow la mitad de cada feed request. Muchas features contextuales (inferencia de género, demografía, preferencias de topics Grok) solo se activan en shadow O con un feature flag

Traducción: literalmente no puedes saber qué versión del algoritmo está viendo cualquier usuario. La mitad de tu audiencia está en un experimento en cualquier momento

9/ El dwell (el tiempo que un usuario se queda mirando tu post antes de hacer scroll) es 5x veces mejor que recibir likes

El scorer tiene 5 señales distintas de dwell (dwell, cont_dwell_time, click_dwell_time, etc.) pero solo 1 señal de favorito.

- Un post con un montón de likes pero la gente lo lee 1 segundo y sigue scrolleando → score bajo
- Un post con pocos likes pero la gente se queda 8 segundos leyéndolo → score alto

¡Optimiza por tiempo pasado en tu post, no por likes!

10/ Cosas que sí funcionan:

- Engagement en los primeros 10 min. Manda DM a tus colegas, pingea a tu comunidad, lo que sea
- Postea en la zona horaria de TU AUDIENCIA, no en la tuya. Para targetear US: 8 a 11am ET (14 a 17 hora Madrid)
- No postees 5 cosas seguidas. El AuthorDiversityScorer multiplica cada post siguiente tuyo por decay^position. Para el post 4 ya estás en el suelo
- Vídeo ≥ 10 segundos. Por debajo de MinVideoDurationMs pierdes el peso VQV entero
- Vídeos con audio. Grok corre ASR (speech to text) en cada vídeo. Sin audio = señal en blanco
- Cita virales de tu nicho. El modelo ya sabe que el original engancha, tu valor añadido se apila encima

11/ Cosas que te destrozan el alcance:

- DESCUBRIMIENTO DE LA HOSTIA: hilos de más de 10 tweets. El DedupConversationFilter solo deja 1 tweet por conversación por feed. Los megahilos son matemáticamente un desperdicio
- Repostear el mismo contenido. Los bloom filters lo deduplican
- AI slop. Hay literalmente un campo slop_score en el output del BangerScreen. Lo detectan explícitamente
- NSFW/violencia/odio sin etiquetar. Auto MediumRisk = sin ads = shadowban estructural
- Spamear respuestas a cuentas pequeñas. Hay un clasificador específico para eso

12/ Lo que NO han publicado los muy pillines:

El esqueleto es público. Los diales no

- Los valores numéricos exactos de cada peso (FavoriteWeight, ReplyWeight, OonWeightFactor, AuthorDiversityDecay). Viven en xai_feature_switches::Params, config externa
- Los prompts reales de Grok (los 7 prompts de policy PToS, BangerMiniVlmScreenScore, SafetyPtos). Pueden tener literalmente cualquier framing
- Las reglas de BotMaker que aplican DO_NOT_AMPLIFY a cuentas concretas
- util/phoenix_request.rs, que construye la llamada final al modelo
- 25+ crates xai_* referenciados pero no incluidos
- Los pesos del Phoenix de producción. Solo han publicado la versión mini

Mi teoría: nos han puesto un esqueleto algo escuchimizado del total que tienen. El músculo (los pesos) y el cerebro (los prompts y las reglas de BotMaker) son completamente opacos. Se han reservado lo mejor, está claro

13/ Chuleta resumen para no olvidar:

- Los primeros 30 min importan más que cualquier otra cosa
- Tu ubicación es irrelevante, tu timing y tu idioma no
- Los shadowbans existen en 4 sabores. El peor es el modelo envenenándote el embedding de autor en silencio a partir de señales negativas pasadas, levantar caveza limpiando tu embedding te va a costar horrores, pero se puede
- Las respuestas y retweets no pasan por el clasificador de calidad. Los originales sí
- El dwell (que alguien se quede mirando tu post) le gana al like 5 a 1
- La mitad del tráfico está en algún experimento en cualquier momento
- Se han reservado lo mejor del algoritmo, pero bueno, algo es algo

[Ignacio Gómez Villaseñor @ivillasenor]

⛔️ | ALERTA DE CORREOS MASIVOS CON CÓDIGOS REALES DE MICROSOFT

Cibercriminales están abusando de la función de inicio de sesión "sin contraseña" en cuentas asociadas a Microsoft, de forma MASIVA.

Están inyectando bases de datos filtradas para verificar si tu correo (Gmail, iCloud, Yahoo, etc.) está registrado en Microsoft (enumeración de cuentas). Es decir, no se trata de un ataque dirigido, sino una fase de reconocimiento.

Los atacantes están perfilando usuarios de forma masiva para identificar blancos viables, desde ciudadanos hasta perfiles corporativos o gubernamentales. Es decir, si el correo se envía, ellos saben que SÍ está asociado a una cuenta de Microsoft.

Esto lo logran usando bases de datos filtradas con millones de correos electrónicos. Simplemente sistematizan el envío masivo. Después generan una base con correos que saben que sí tienen cuenta Microsoft y podrían llegar a utilizar contraseñas filtradas previamente para intentar comprometerlas.

El código es real, pero la solicitud es maliciosa. IGNORA el correo, cambia contraseñas y activa Autenticación de Dos Factores (2FA) en todos los servicios posibles.

[Swapna Kumar Panda @swapnakpanda]

SOFTWARE ENGINEERS ONLY,

This 24 minutes video will teach you how to properly prompt Claude, ChatGPT, Gemini, Deepseek.

Anthropic's own team leading the workshop.

Worth more than $1000, but available FREE.

Watch NOW.

Bookmark for LATER.

[Hector Garcia @Hector_GKeck]

@LeiferMendez Para alguien no técnico en esto

Es tomar esas instrucciones que escribiste, adaptarlas a lo que uno quiere y meterlas en Gemini Ai con Nano Banana 2 o alguno otro de ese estilo?

[Hector Garcia @Hector_GKeck]

But in someone else’s eyes…

I’m already doing everything right.

Maybe I’m harder on myself than I should be.

Because while I’m thinking about everything I still don’t have
he’s just happy that I’m there.

[Hector Garcia @Hector_GKeck]

I don’t usually talk about this… but today hit a little different.

Long day

Driving from house to house (5) around 260 Miles in total.. solving problems, answering questions, trying to keep everything moving.

At some point I realized I hadn’t even stopped for a real break.

[Hector Garcia @Hector_GKeck]

But about who’s waiting for you at home.

My son saw me and ran straight to me like I’m his hero.

Smiling. Excited. Happy.

Like none of the stress I carried even mattered.

Sometimes I feel like I’m not doing enough…
like I’m still far from where I want to be.