@arceyul Lo interesante no es el repo, es cómo conectas agents + memoria + workflows a tu caso real.
Ahí es donde se separa el que prueba del que construye.
@osip_1984@DotCSV No es mover la portería, es que cambia dónde está el edge.
Antes el valor era resolver.
Ahora empieza a estar en explorar antes que otros.
Y eso sí es un cambio grande.
@DotCSV No es que la IA escriba mejor código.
Es que detecta bugs a una escala que los humanos no pueden.
El cuello de botella ya no es crear… es validar.
@DotCSV El problema no es si la IA acelera la ciencia.
Es si tú eres capaz de capturar ese edge antes de que se commoditize.
Porque cuando llega al vídeo de YouTube… normalmente ya es tarde
@S0N_IA_ OpenClaw no está “ganando”, está optimizando encima de Claude.
Sin el modelo de Anthropic, no existe.
Más que competencia, es una capa encima del stack.
@DotCSV El punto no es solo si genera conocimiento…
sino si acorta el ciclo hipótesis → experimento → validación.
Ahí es donde la IA puede cambiarlo todo.
@arceyul Aplicar a 700 trabajos no es ventaja… es ruido.
La ventaja real es aplicar a 10 bien elegidos y con contexto.
Esto escala volumen, no probabilidad.
@arceyul Buen hilo.
La mayoría se queda en instalarlo, pero lo potente empieza cuando defines bien:
• contexto persistente (archivos/“cerebro”)
• flujos repetibles
• límites claros de lo que puede tocar
Sin eso, Claude Cowork es solo un chat caro.
@DotCSV Totalmente. La tecnología es la misma, lo que cambia es cuándo te toca a ti.
Mientras automatiza “lo de otros” es magia.
Cuando empieza a rozar tu trabajo… ya no gusta tanto.
No es IA buena o mala, es impacto + incentivos.… y en qué lado estás.