Best tools for AImaxing
Harness:
- Codex best Desktop App
- Droid best CLI
- Pi best building block
- Opencode best TUI
Models:
- GPT-5.5 best model
- GLM-5.1 & Kimi best reverse engineers
- Deepseek Pro/Flash best cost to intelligence
- Opus-4.7 best for UI / Charts / LLMOps
- Qwen3.6-27B / 35B best local agents
- Gemma-4-31B best local intelligence
Mobile control:
- termius
- codex & ChatGPT
- kittylitter
Service and networking
- tailscale
- cliproxyapi
Tracking usage:
- automation in codex
- codexbar
Plugins, CLIs and MCP:
- computer-use (codex)
- chrome (codex)
- agent-browser (droid)
- Figma MCP (all)
- GitHub CLI (all)
- GMAIL/CAL plugins (codex)
- grill me skill
ADE:
- Warp
- Zed
Current meta:
- vLLM-studio for local agents
- Codex app for /goal and non-coding work
- Droid for coding
- Zed/Warp if I need to read the code
Mi hijo acaba de decirme que es gay.
Me inundé de lágrimas.
Pero no por la razón que estáis pensando.
Simplemente, los estudios demuestran que, estadísticamente, los hombres ganan un 20% más que las mujeres.
Casarse con un hombre en lugar de con una mujer es, desde el punto de vista financiero, simplemente una decisión genial a largo plazo.
Estoy increíblemente orgulloso de mi hijo.
Creator of C++, Bjarne Stroustrup:
AI-generated code isn't ready — it generates more bugs, more bloat, more security holes, and is nearly impossible to validate
"senior developers are already retiring rather than deal with it"
The problem is that even a small prompt change can shift the entire codebase in unpredictable ways
No usen ninguna de estas aplicaciones
Para nada se instalen app de dudosa procedencia como Angulismo, ChocoPopTV, Femon Play, Xuper Tv, Saki Play, Magma+, TV Clasica, MXL TV, KrakenTV, PlayTv, Xalb Gold, MiTvPro, Streamflix, Stremio, TizenTube, Televizo u otras parecidas.
Son ilegales
Hootsuite cobra 99 dólares al mes. Buffer 100. Later 80.
Alguien acaba de publicar lo mismo gratis en GitHub y tiene 14.9k estrellas
Se llama AiToEarn y es un agente de IA completo para marketing de contenidos
Crea, publica, interactúa y monetiza en 14 plataformas desde un solo lugar
TikTok, YouTube, X, Instagram, LinkedIn, Facebook, Threads, Pinterest, Bilibili, Douyin, XiaoHongShu, Kuaishou, WeChat y más
✅ Publicación con un clic en todas las plataformas
✅ El agente genera y publica contenido automáticamente por ti
✅ Radar de tendencias que detecta viral antes de que llegue al pico
✅ Detecta comentarios con señales de compra y responde automáticamente
✅ Programador de calendario integrado para todas las plataformas
✅ Compatible con Seedance, Kling, Hailuo, Veo, Sora, Pika, Runway y Flux
✅ Autoalojado con un solo comando de Docker
✅ Licencia MIT
Los community managers cobran 5k al mes por hacer esto a mano
Este agente lo hace solo
14.9k estrellas. 2.5k forks. 26 releases. MIT.
esto no debería ser gratis 👇
@mntruell When Cursor usage goes 10x, cost visibility has to level up too.
We support Cursor in Alephant so teams can see what each coding session is costing: token usage, model spend, alerts, and a live dashboard for every run.
Free + open source
https://t.co/dUjVTsCXV6
Un desarrollador autodidacta acaba de clavarla con una herramienta que pone en jaque a los builders de CV que te roban horas y luego te cobran por descargar tu propio currículum.
Se llama reactive resume: una herramienta open source que convierte tu esfuerzo en un CV profesional sin paywall de por medio.
Mismas plantillas premium, compatible con ATS, vista previa en tiempo real y descarga de PDF con un solo clic. Tus manos ya saben usarlo sin complicaciones.
Por qué está increible?
- $0 en vez de $15-25 al mes (o trials trampa de $2.99 que luego te suben)
- Sin cuenta ni registro obligatorio
- Todo se procesa en tu navegador (nada en la nube)
- Puedes auto hospedarlo tú mismo
- +37.000 estrellas en GitHub y comunidad activa
Instalación ridículamente fácil: entras y empiezas a editar en segundos.
Uso personal y comercial 100% permitido.
Esta increible.
800 millones de tokens al mes. Gratis.
Alguien acaba de juntar los free tiers de decenas de modelos de IA en una sola API.
Metes tus API keys y automáticamente gestiona:
• routing entre modelos
• rate limits
• fallback cuando un proveedor llega al límite
• balanceo entre providers
Sin meter tu tarjeta.
Sin facturas sorpresa.
Sin tener que ir saltando entre APIs constantemente.
Puedes prototipar agentes o apps de IA usando cientos de millones de tokens gratis al mes.
Ideal para aprender, experimentar o validar ideas sin dejarte dinero en tokens.
Enlace abajo 👇
¡No quemes tokens con tu IA explorando tu proyecto!
Crea un grafo semántico local de tu código con esto
✓ -92% tool calls
✓ 71% más rápido explorando código
✓ Claude Code, Cursor, Codex y OpenCode
Local y de código abierto:
→ https://t.co/32g8VE4itM
Here are 10 GitHub repos that quietly print money while you sleep.
1. Cal. com
Open-source Calendly. Fork it, white-label it, sell to dentists and lawyers for $200/month. The founders hit $5M ARR in 3 years doing exactly this.
Repo → https://t.co/haz8ihRsHm
2. Plausible Analytics
Privacy-first Google Analytics. Self-host it, resell to agencies for $50/month per client. Two founders bootstrapped this to 7 figures.
Repo → https://t.co/RFrcpqTBQ7
3. Ghost
Open-source Substack with 100% margin. 1,000 readers at $5/month equals $60,000 a year. Forever.
Repo → https://t.co/Z1MdZ5Zapg
4. n8n
Open-source Zapier. Sell automation services for $500-$2,000 per setup. n8n raised $14M because the agency model behind it works.
Repo → https://t.co/hdycABGGc1
5. Supabase
Free Firebase replacement. Build a SaaS in a weekend, charge $29-$99/month. They raised $116M for a reason.
Repo → https://t.co/dFB2QvafA7
6. Medusa
Open-source Shopify. Take 5% on every sale forever. Zero rev share to Shopify.
Repo → https://t.co/uEuCK6zuZO
7. AppFlowy
Open-source Notion. Sell self-hosted to enterprises worried about data privacy. They raised $30M because this market is massive.
Repo → https://t.co/IDMykTCkMU
8. Coolify
Open-source Vercel and Heroku. Charge developers $20/month to manage their deployments. Replace their $200 Vercel bill.
Repo → https://t.co/N5Fk22qraT
9. Listmonk
Open-source Mailchimp. Send unlimited emails for the cost of an AWS bill. Resell to agencies at 10x markup.
Repo → https://t.co/NS6Uukcklw
10. Penpot
Open-source Figma. Sell self-hosted design tools to agencies who refuse to upload client files to the cloud.
Repo → https://t.co/Lx1CYUP4p4
The difference between developers who build features and developers who build businesses is one decision.
Pick one of these. Fork it this weekend. Ship it next week.
The founders behind these repos already proved the model.
Save this. Share it with the developer in your life who deserves to break free.
100% free. 100% open source.
Si scrapeás web y se la pasás a un LLM, estás tirando 80% de tu presupuesto a la basura.
El problema: HTML.
Una página web típica tiene 10.000 tokens cuando la mandás como HTML cruda.
La misma página en Markdown limpio: 2.000 tokens.
A USD 3 por millón de tokens de input, cada 1.000 páginas: HTML → USD 30 Markdown → USD 6
HTML no fue diseñado para LLMs. Fue diseñado para browsers.
Trae tags de estructura, CSS inline, JavaScript embebido, atributos de tracking, navigation, ads, footers. El modelo lee TODO eso. Y vos lo pagás.
Cada <div class="container-fluid"> son 6 tokens que no aportan nada.
Cloudflare lo midió: una versión Markdown de un blog post usa 80% menos tokens que la versión HTML.
Pero ojo, hay dos debates distintos que la industria mezcla:
¿Markdown ahorra tokens cuando vos llamás a un LLM? Sí. 80% menos.
¿Servir Markdown en tu sitio hace que ChatGPT te cite más? No. El experimento de Profound dice que la diferencia es 1 visita de bot.
Son dos cosas distintas. La primera es plata tuya. La segunda es marketing.
Lo que hago yo:
Scrapear con Playwright, pasar el HTML por html2text o trafilatura, limpiar nav/footer/ads con regex, y recién ahí mandarlo al LLM.
10 líneas de Python, 80% de ahorro.
Una startup que procesa 1 millón de páginas/mes:
Sin optimizar: USD 30.000/mes en API. Con conversión a Markdown: USD 6.000/mes.
Diferencia: USD 288.000/año.
Si construís con LLMs, esto es lo primero que tenés que arreglar.
🚨 GitHub acaba de resolver uno de los mayores problemas del vibe coding.
Han lanzado Spec Kit, un sistema que organiza ideas, tareas y requisitos para que la IA pueda desarrollar proyectos de forma mucho más precisa.
Tiene más de 92k stars en GitHub, es gratis y open-source.
Aquí te explico cómo funciona 👇
LocalStack Community MURIÓ.
Ahora te obligan a crear cuenta y te congelan las actualizaciones de seguridad, este es tu momento de migrar.
[Floci]
✅ 100% GRATIS para siempre (licencia MIT)
✅ Sin cuenta. Sin límites. Sin feature gates.
✅ Arranca en 24 milisegundos
✅ Solo 13 MiB de RAM en idle
✅ Imagen Docker de 90 MB
✅ 46 servicios AWS con contenedores reales (Lambda, EC2, RDS, ECS...)
REPOOO👇
Curso oficial de Claude Code de Anthropic. Subtítulos en español, dura 1 hora y certificado final sin coste:
✓ Instalación desde cero
✓ Integración con GitHub
✓ MCPs, Agent Skills y Hooks
→ https://t.co/kHeDN5ZOOC
No conocía este recurso y para gente como yo que somos regulares -por no decir malos- en diseño y Frontend me parece que está cremita:
https://t.co/mHG3h2Mu1y
Básicamente tenéis sistemas de diseño de un montón de empresas/herramientas (Apple, Claude, Buggatti, etc)
Que podéis pasarselo a la IA en un Markdown simple para que los reutilice u os sirva de inspiración. 10/10 la verdad
Do you understand what Browserbase just open-sourced???
an agent that learns any website once, then does the job 10x cheaper forever
[ literally how it helps me ]:
- writing scrapers for new sites (used to spend half a day per site, every single time)
- chasing selectors when sites redesign on a tuesday (lost weeks to this)
- digging out hidden APIs buried in network traffic (gave up on this too many times)
- explaining to my team HOW the agent does the job (was impossible until now)
Autobrowse figured all of that out by itself in 3-5 iterations
and saved the answer as a markdown file the next agent reads BEFORE it starts
[ how it actually works ]:
> give the agent a real task on a real site
> it tries, fails, learns, tries again
> 3-5 rounds and it converges on a path that just works
> writes that path down as SKILL.md
> next agent loads it and skips straight to the answer
the markdown file IS the memory
every browser agent before this had AMNESIA
figured out the site, then forgot the second the session closed
you've been paying the same discovery tax 100 times in a row.. and not noticing
[ Karpathy's auto-research idea, but applied to the web ]:
same idea, just different approach
Karpathy did it for research and coding loops
Autobrowse does it for the open web
the new part:
Karpathy's loop got smarter inside ONE session
Autobrowse SAVES the lesson into a file the next agent reads before it even starts
iteration = graduation
the agent doesn't just learn.. it leaves a note for every agent that comes after
[ the math ]:
Craigslist scrape:
- generic agent loop: $0.22 / 71 seconds
- graduated Autobrowse skill: $0.12 / 27 seconds
form-fill task:
- run 1: $1.40
- run 4: $0.24
run 1 pays for everything that comes after
[ the part that broke my brain ]:
they pointed it at a federal grants portal
agent dug around and found an undocumented JSON endpoint humans had missed for years
a 28-page scrape collapsed into one fetch
> an agent tried something a person never would
> and found something a person would never see..
100% OPEN SOURCE, FREE
I was digging inside of it for the whole morning and got impressed when I saw such as savings on tokens spending
literally for scraping 10 websites, I spent just 12 cents instead of basic $1.02
P.S. Sorry if somewhere my reaction was too "forcing" to setup it, just wanted to mark by BOLD what's the treasure
you can skip this, it's your deal ❤️