andres@server:~$

He/Him... 100%Ingeniero en Sistemas... Backend Developer.. Linux/Python/Rust
Catador de Cafes ☕
Barcelona FC 💙❤
Platonista 📖

[andres@server:~$ @PandiAndres]

#Neo4j #Python #CodeNewbie
Using the twitter API..... I'm starting to develop a recommendation system for the elections in Ecuador...

[Nix0n @UnTalNixon_exe]

📉 El fin de "leer el código": La herramienta Open Source que destruye los SaaS de documentación?

Llegas a un nuevo equipo. El código tiene 200,000 líneas. Tu Tech Lead te dice: "ve leyéndolo para entenderlo". Abres 400 archivos, te abrumas y cierras la laptop. Pierdes tres días leyendo código que no te enseña nada sobre el sistema real.

Understand-Anything (44.4k estrellas) acaba de solucionar esto para siempre. Es un pipeline multi-agente que analiza todo tu repositorio y lo transforma en un mapa de conocimiento interactivo donde puedes clicar, hacer zoom y preguntar lo que quieras.

Lo que cambia las reglas del juego:

🧠 Pipeline Multi-Agente: Lee cada archivo, función y dependencia para entregarte un dashboard visual donde cada nodo te da un resumen en texto plano.

🎯 Domain View: No te muestra carpetas aburridas; mapea tu código según la lógica de negocio y los flujos reales del producto.

💬 Preguntas con Contexto: Puedes escribir directamente: "¿Dónde ocurre la autenticación?" o "¿Qué llama a esta función?" y te lleva al punto exacto.

🔌 Integración Total: Funciona de forma nativa como plugin para Claude Code, Cursor, Copilot y Gemini CLI.

La gran diferencia con el resto: La mayoría de las herramientas generan diagramas complejos que solo sirven para impresionar en una presentación, pero no te ayudan a resolver un bug el lunes por la mañana. Este mapa está diseñado exclusivamente para enseñarte cómo encaja cada pieza.
SaaS como Swimm o Mintlify te cobran cientos de dólares al mes y obligan a subir tu código a sus servidores.

Understand-Anything: $0. Cualquier tamaño. En tu máquina local. Privado y libre para siempre (Licencia MIT).

El Siguiente Nivel (Idea para Builders):

CI/CD Auto-Docs: Un GitHub Action que regenere el mapa visual en cada Pull Request para ver el impacto del cambio antes de mergear.

Onboarding Vectorial: Conectar el grafo a un bot de Slack para que los nuevos devs pregunten dudas de la arquitectura y el bot les devuelva la ruta visual exacta.

Enlace al repositorio en los comentarios. Guarda este post en marcadores antes de que se pierda en el feed 🔖

[santi @santtiagom_]

https://t.co/hUwBuZthCN

[Alejo @ecommartinez]

Comparto mi prompt para transformar cualquier curso en un mapa mental ultra claro y fácil de memorizar con Claude..

[Pau Brunet @BrunetPau]

Da igual lo que la IA puedas emular, estas imágenes no las va a poder superar, solo las podrá copiar: “Waterloo” (1970).

[arc. @arceyul]

Estás perdiendo HORAS al día en cosas que Claude hace en 5 minutos.

No exagero. Son tareas que haces TODOS los días. Y ni sabías que la IA las puede hacer.

10 cosas que deberías delegarle hoy mismo 🙇‍♂️

[Santi Torres @SantiTorAI]

Si tuviera que convertirme en ingeniero IA en 90 días, no empezaría con cursos.

Construiría proyectos a partir de estos 10 repos de GitHub :

[brenz. @brenzhills]

En vez de ver Netflix esta noche,

dedica unas horas a aprender Claude de verdad:

→ Nivel 1: los básicos.

Claude para Dummies: https://t.co/zA2DI11i3J

→ Nivel 2: workflows reales.

Claude Cowork: https://t.co/vECrgD1Ieu
Claude Skills: https://t.co/Dj7byk7ATQ
Claude + Excel: https://t.co/tB0GVFAoag

→ Nivel 3: los movimientos pro.
Claude Code: https://t.co/KFDGVJj68b

→ Bonus: generación de imágenes.

(OpenAI) GPT Image 2: https://t.co/egFFsvT6i5

Consejo: un nivel por sesión.
Aplica cada guía antes de pasar a la siguiente.

[santi @santtiagom_]

Si estás usando Claude Code, mirá este workshop.

Boris (uno de los creadores) te cuenta cómo lo usa en el día a día.

Te va mostrando:
- por dónde empezar → usarlo para hacer preguntas y entender el código
- cómo pedirle cosas → enfocarse en el objetivo, no en los pasos
- por qué a veces falla → no tiene suficiente contexto
- cómo mejorar lo que genera → darle una forma de validar (tests, checks) y que itere
- cómo escalar su uso → sumar contexto con CLAUDE.md y usar varias sesiones

recomiendo.

[Alejo @ecommartinez]

https://t.co/HmYHPUuEQJ

[José Siles | AI | Data @josesilesdata]

La mayoría usa Claude Code así:

Prompt → Resultado → Repetir.

Fatal. Así generas inconsistencia.

En su lugar, estructura tu proyecto así:

• CLAUDE.md → el cerebro (contexto del proyecto, reglas, instrucciones)

• /skills → flujos de trabajo reutilizables (revisión de código, refactorización, lanzamientos)

• /hooks → barreras de protección y comprobaciones automáticas

• /docs → decisiones de arquitectura (para que Claude entienda el porqué)

• /src → el código real de tu aplicación

Con esta organización, Claude se acordará de tu forma de trabajar.

Gúardatela.

[Fazt @FaztTech]

Si usas IA solo para responder preguntas o escribir código… te estás perdiendo lo más potente que está pasando ahora mismo.

La verdadera ventaja no está en que la IA “te ayude”, sino en que actúe por ti.

Hoy los agentes pueden:
– controlar tu navegador
– ejecutar comandos en tu terminal
– crear y modificar proyectos completos
– desplegar apps en AWS, Vercel o Supabase
– automatizar workflows enteros

Ya no es asistencia… es delegar trabajo real.

Y para lograrlo puedes usar estos 5 CLIs:

Playwright CLI → controla el navegador automáticamente

GitHub CLI → crea repos, PRs, issues sin entrar a GitHub

Supabase CLI → maneja DB, auth y proyectos completos

CLIs de la Nube (AWS, GCP, Azure, Vercel, Railway) → despliegue total

Cloudflare CLI → crea URLs públicas y expone tus apps

La IA ya no solo sugiere… ejecuta por ti 🚀

Les dejo un video https://t.co/ftkHAA3Tqj

[José Siles | AI | Data @josesilesdata]

DEJA DE QUEMAR TOKENS EN CLAUDE.

Este repositorio te ayuda con:

- Optimización de tokens:
- Persistencia de memoria:
- Aprendizaje continuo:
- Bucles de verificación:
- Orquestación de subagentes

Te dejo el link en el siguiente post 👇

[arc. @arceyul]

DEJA DE QUEMAR TOKENS EN CLAUDE CODE

Usa esto en su lugar ⬇️

- Optimización de tokens Selección inteligente de modelos + prompts eficientes = menor coste → Memoria persistente

- Guarda y carga el contexto automáticamente entre sesiones (Sin perder el hilo nunca más) → Aprendizaje continuo

-Convierte tu trabajo pasado en habilidades reutilizables → Bucles de verificación Evaluaciones integradas para asegurarse de que el código realmente funciona

- Orquestación de subagentes -> Gestiona bases de código grandes con recuperación iterativa.

[Freddy Montes @fmontes]

El creador de #django se sentó 30m a explicar cómo usa #AI y tiró puro facto y trucos de magia negra.

Enjoy: https://t.co/Eq0MbX3Ey2

[GitHub Projects Community @GithubProjects]

Stop building bigger prompts.
Start building skills.

This repo is a curated list of agent skills that plug into tools like Claude, Copilot, Codex, and VS Code.

• Reusable workflows
• Structured instructions
• Cross-platform

[Edison @CodeEdison]

Your Tech Stack skills in 2026 should look like:

Languages & Core
- TypeScript
- Python
- Rust / Go

Frameworks & Backing
- Next.js / SvelteKit
- FastAPI / Node.js
- PostgreSQL / MongoDB
- Redis
- Drizzle ORM / Prisma

AI IDEs & Editors
- Cursor
- Windsurf IDE
- Zed
- Google Antigravity

Autonomous Coding Agents
- Claude Code
- Cline
- Aider
- OpenCode / Amp

Infra & Deployment
- Docker & Kubernetes
- Vercel AI
- AWS / Kuberns

AI Orchestration & Frameworks
- LangChain / LangGraph
- CrewAI
- Microsoft AutoGen
- Vellum AI

Vector Databases
- Pinecone
- Qdrant
- Milvus

[marcus @marcusyul]

PROGRAMAR NUNCA HABÍA SIDO TAN FÁCIL.

Este vídeo te enseña a usar Claude Code desde 0 y automatizar tareas en minutos.

Lo que antes tardabas semanas, ahora lo haces en horas.

Guárdalo. 🔖

[arc. @arceyul]

hola amigos nuevos. si te sale este tweet y no sabes cómo empezar a usar Claude, te regalo esta breve guía para que te instruyas. 🙇‍♂️

[Vaishnavi @_vmlops]

Just discovered System Design Primer

One of the best free resources to learn:
• Scalability
• Load balancing
• Distributed systems
• Architecture patterns

If you want to think like a senior engineer, start here

Link - https://t.co/LcRqZ5szEt

[Serudda (Español) @serudda_es]

Llevo meses escribiendo Agent Skills. Y encontré un formato que me da mejores resultados un 90% de los casos.

La clave: apretar las riendas del agente (harness optimization).

Restringir lo que el agente puede hacer para que lo que haga, lo haga bien. Un agente mediocre dentro de un harness fuerte supera a un agente más capaz dentro de uno desordenado.

Esto no es prompting. Es diseño de sistemas.

Qué he aprendido:

1. Metadata
Name, description, triggers. Los LLMs son buenos detectando estas secciones; no necesitan ser elaboradas. Funcionales y al punto.

2. Skill Purpose
Un párrafo corto. Un pitch. Solo quiero que el agente entienda la idea principal. El detalle va después.

3. Instructions
Cada paso con instrucciones claras y precisas. Si tiene que ejecutar un script, le digo exactamente dónde:

Execute: ~/Documents/script/run.py

Regla personal: si una Skill necesita más de 3 pasos, la divido en Skills más pequeñas. Más restricción → mejores resultados (especializo al agente en tareas puntuales = aprieto aún más las riendas del agente).

4. Non-Negotiable Acceptance Criteria
La sección más importante. Aquí defines qué NO es negociable. El agente no entrega nada si no cumple todos los criterios.

Muchos usan “Rules” o “Objectives”. Yo prefiero “Non-Negotiable” porque genera obligación.

La palabra “Rules” suaviza; le abre la puerta al agente para decidir qué cumplir y qué ignorar.

5. Output
Defino exactamente el formato de salida. Si lo dejas a criterio del modelo, pierdes consistencia. Y sin consistencia, no puedes encadenar Skills.

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Este es el principio fundamental:

Tareas atómicas, granulares, específicas. Cada Skill hace UNA cosa. La suma de todas resuelve el problema completo.

Si estás escribiendo Skills y el agente te da resultados inconsistentes, probablemente el harness está flojo. Aprieta las riendas.