Ramiro Williams

Front-end software Engineer
⚛️ React - 📱React Native - ⚙️Node

[PA13L0 @Fluyeporlaweb]

Inferencia de IA local por 299$

[Samuel Solís @estoyausente]

Llevo 16 años desarrollando software. Creo que nunca me ha fatigado tanto como desde que lo escribe Claude por mi.

Codificar tiene tramos fáciles, siempre hay tareas de poca carga mental. Generar/revisar es alta carga todo el rato. O descansas en los tiempos muertos o mueres tú.

[Ramiro Williams @RAMIROWILLIAMS]

@DezkaReid manda link amigo

[Héctor de León (El loco de los perros) ⛧ @powerhdeleon]

Desde que tengo agentes de IA trabajando 24/7 he podido lograr dormir nuevamente, ir a la cama con tranquilidad sabiendo que mis 20 agentes estarán trabajando toda la noche, para yo al despertar corregir todo el desastre que han dejado.

[Gus @gus_aragon]

Más allá de si el tema del día es Fable, GPT-5.6, GLM 5.2, los harnesses o los proveedores, para muchos profesionales el gran desafío de cara al futuro es entender cómo gestionar nuestra energía y tiempo frente a esta nueva realidad que no pide permiso ni da descanso.

Tal vez estamos frente al problema más básico y humano de todos. En lo personal, cada vez se vuelve más importante saber cuándo descansar, cuándo parar la pelota y cuándo tomar distancia para recuperar contexto.

Trabajar con agentes no elimina la carga mental. La transforma en otro tipo de energía más poderosa que por momentos tiene más que ver con picos de dopamina que con lo que estoy construyendo.

Vivir esto durante todo este semestre desde la trinchera del Open Source me está obligando a cambiar la forma en que organizo el trabajo. Un esquema que estoy explorando es trabajar en loops de semanas de intensidad seguidos de una semana de descanso. Lo puse en práctica a mediados de junio y estoy contento con el resultado.

[Fazt @FaztTech]

No creo que llamar vibecoder a alguien sea un insulto, al final creo que es otro tipo de usuario que sabe algo. Su conocimiento está entre un usuario normal y menos que un junior. Pero el problema de muchos vibecoders es creer que no necesitan entender lo que está allí. En un punto tu proyecto va a crecer si es importante y no podrás solo pedírselo a la IA sin saber nada. Por lo que tendrás dos rutas: delegarlo a alguien que sepa más que tú o ponerte al día y estudiar para entender mejor lo que has generado con IA, y esto aún será así con los modelos más inteligentes.

[PA13L0 @Fluyeporlaweb]

SendGrid cobra por cada email que envías.
Postmark también.
Resend también.

Cloudflare acaba de abrir el código de un cliente de email completo con agente de IA integrado.

Sin APIs de terceros. Sin factura por email. Todo en tu propia cuenta de Cloudflare.

Se llama Agentic Inbox. 4.6k estrellas. Apache-2.0.

Lo que hace:

Cada buzón corre en su propio Durable Object con base de datos SQLite aislada.
Los emails entran por Cloudflare Email Routing.
Los adjuntos van a R2.
Un agente de IA lee tu bandeja, busca conversaciones y redacta respuestas.

Y la parte más importante:

El agente genera borradores automáticamente cuando llega un email nuevo.

Pero nunca envía nada sin tu confirmación explícita.

✅ Cliente de email completo: envío, recepción, hilos, carpetas, búsqueda y adjuntos
✅ 9 herramientas del agente: leer, buscar, redactar, responder, reenviar y más
✅ Sistema prompt personalizado por buzón
✅ Historial de chat persistente con el agente entre sesiones
✅ Compatible con MCP y Wrangler CLI - tus agentes pueden enviar email directamente
✅ Sin SPF, DKIM ni DMARC manual - Cloudflare lo gestiona solo
✅ Deploy con un clic desde el repo
✅ 4.6k estrellas. 604 forks. Apache-2.0.

Tus emails no salen de tu cuenta de Cloudflare.

Nadie más los procesa. Nadie más los almacena. Nadie más te cobra por ellos.

el enlace 👇

[PA13L0 @Fluyeporlaweb]

EE.UU. baneó Claude Fable 5 el lunes.

el martes China lanzó GLM-5.2.

hoy GLM-5.2 es número 1 en BridgeBench BS con 100.0 y número 1 en Reasoning con 42.8.

por encima de Fable 5.

a 1/10 del coste.

300 tokens por segundo.

MIT license. open source. 1 millón de contexto. $3/mes.

lo que dice BridgeMind en el vídeo lo resume mejor que nadie:

"no puedes ganar una carrera open source con controles de exportación."

"el ban no frenó a China ni un día."

el argumento de EE.UU. para banear Fable 5 era que era demasiado potente para dejarlo en manos extranjeras.

al día siguiente China publicó algo comparable gratis para todo el mundo.

llevamos dos semanas con Kimi K2.7, MiMo Claw y ahora GLM-5.2.

todos open source.

todos desde China.

todos superando o igualando a los modelos de pago occidentales.

la carrera no se gana cerrando puertas.

📹 @JessAutomates

[Guillermo Rauch @rauchg]

New https://t.co/A1yfEM2Rig is live, highlighting the present and future of our platform

[Vercel Developers @vercel_dev]

eve is an open-source agent framework for building and scaling agents.

▪︎ Durable execution
▪︎ Sandboxed compute
▪︎ Human-in-the-loop
▪︎ Subagents and evals

Available now in public preview ↓
https://t.co/XwmTeqm6Bg

[Fazt @FaztTech]

Vercel acaba de crear el Next.js de los agentes.

Se llama eve y es un Framework open source para crear agentes. La idea central: construir un agente debería ser definir QUÉ hace, y no ensamblar todo el codigo desde cero.

Básicamente, eve crea un agente con estos archivos:

📄 agent.ts → el modelo que usa
📄 instructions.md → quién es (su system prompt)
📁 tools/ → qué puede hacer (un tool = un archivo .ts)
📁 skills/ → qué sabe (un skill = un .md)
📁 subagents/ → a quién le delega
📁 channels/ → dónde vive (Slack, Discord, Teams, etc.)
📁 schedules/ → cuándo actúa solo (cron)

El nombre y la ubicación del archivo SON su definición. eve descubre todo en build time y arma el agente sin boilerplate.

Igual que Next.js convierte una carpeta en rutas, eve convierte un archivo en una habilidad.

Y lo mejor: la parte de producción ya viene incluida 👇

✅ Ejecución durable (cada conversación es un workflow checkpointeado que sobrevive a crashes y deploys)
✅ Sandbox por agente (el código que genera corre aislado, nunca toca tu runtime)
✅ Aprobaciones human-in-the-loop (el agente pausa y espera tu OK sin gastar cómputo)
✅ Conexiones a MCP servers y APIs (Slack, GitHub, Snowflake, Salesforce, Notion, Linear)

El dev loop es un solo comando: eve dev. Y para deployar, vercel deploy como cualquier proyecto.

Ademas Vercel ya esta ejecutado +100 agentes en producción sobre eve.

[Satya Nadella @satyanadella]

https://t.co/vLmiBKTtX3

[Gentleman Programming @G_Programming]

Hoy Anthropic soltó algo grande y quiero que lo entiendas bien, no que lo repitas de memoria.

Salió Claude Fable 5. Y no es "un modelo más". Es el primero de la clase Mythos que llega al público general, y Mythos es un escalón POR ENCIMA de la línea Opus. Otra categoría, papá.

¿Qué lo hace distinto de verdad? Las tareas largas. Cuanto más larga y compleja la tarea, más se despega del resto. Stripe lo probó y comprimió meses de ingeniería en días: una migración sobre un código de 50 millones de líneas en Ruby que a un equipo entero le hubiera llevado más de dos meses, la resolvió en un día.

Lo que importa en números:

- State of the art en software engineering, knowledge work, visión e investigación científica.
- Visión nivel bestia: reconstruye el código de una web a partir de capturas de pantalla, y se pasó el Pokémon FireRed con visión pura, sin mapas ni ayuditas.
- Memoria y contexto largo: se mantiene enfocado a lo largo de millones de tokens y mejora su propio laburo con sus notas.
- Más eficiente en tokens. Hace más, gastando menos.

Y lo que más respeto: la seguridad la pensaron en serio. Fable trae clasificadores, y si le preguntás de ciberseguridad, biología, química o distillation, no te responde Fable, te cae automáticamente a Opus 4.8 y te avisan. Pasa en menos del 5% de las sesiones. Modelo brutal, con los frenos puestos a propósito.

Aprovechá la ventana: desde hoy hasta el 22 de junio está incluido en Pro, Max y Team sin costo extra. El 23 lo sacan y vas a necesitar usage credits hasta que tengan capacidad para devolverlo al plan.

Ahora la parte que SIEMPRE repito, y que ningún modelo nuevo te la saca de encima: que sea más capaz no te exime de pensar. Somos Tony Stark con Jarvis. Nosotros dirigimos, la IA ejecuta. Pero para dirigir bien tenés que SABER qué pedir y por qué lo que te devuelve puede estar mal. Un modelo que migra 50 millones de líneas en manos de alguien que no entiende la arquitectura no es un atajo, es una bomba de tiempo.

Conceptos primero. Siempre. Es así de fácil.

Links en los comentarios.

[Fazt @FaztTech]

Como los loops estan populares en todos los agentes de IA 🔥

Han creado una web llamad Loops, que es un directorio con workflows listos para copiar y pegar, como:

✅ Test Until Green: El agente corre tests y arregla solo hasta que todo pase
✅ Ship PR Until Green: Implementa, abre PR y sigue corrigiendo hasta que el CI esté verde
✅ PR Babysitter: Cuida tus PRs automáticamente (arregla CI, rebase, etc.)
✅ Deploy Verification: Verifica que el deploy esté sano y corrige si falla

En vez de promptear manualmente, defines el loop + condición de salida y dejas que el agente trabaje solo.

→ https://t.co/rs6ZlFMISO

[Precis0x @precisox]

Sam Altman tiene un nuevo problema.

Google acaba de reducir de 31 GB a 4 GB la memoria necesaria para IA.

La herramienta se llama TurboVec.

Utiliza hasta 16 veces menos memoria, realiza búsquedas más rápido que FAISS, funciona totalmente sin conexión y corre en un Mac convencional.

Sin costosos clústeres de GPU.
Sin dependencia de la nube.
Sin sacrificar velocidad.

→ Uso de memoria 16 veces menor
→ Búsqueda vectorial más rápida
→ Compatible con LangChain y LlamaIndex
→ 100 % de código abierto

La carrera por crear modelos de IA más grandes hace mucho ruido.

La carrera por hacerlos drásticamente más económicos se ha vuelto mucho más interesante.

Te recomiendo guardar esto.

Repo en los comentarios 👇

[Xiaomi MiMo @XiaomiMiMo]

🚀 1,000+ TOKENS/S ON A 1T MODEL! 🚀

We are thrilled to release Xiaomi MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed in collaboration with @TileRT_AI , breaking the 1,000 tokens/s output speed on a 1 Trillion parameter model for the FIRST TIME!

Not wafer-scale integration like Cerebras. Not pure on-chip SRAM chips like Groq. We achieve 1,000 tps on a 1T MoE model using just a SINGLE, STANDARD 8-GPGPU NODE.

Read the full technical deep dive：https://t.co/MX0kjHKdKi

Want to experience the future of real-time AI?
👉 Apply for UltraSpeed now: https://t.co/aeWAxyhwVk
⏳ Limited-Time Access: Application-based · Jun 8 – Jun 23 (PDT)
💬 Chat Experience: Completely FREE for a limited time — try the blazing-fast web chat now.
⚡ UltraSpeed API: Just 3x the price for a ~10x boost in output experience.
🤝 Enterprise & Large-Scale Needs: [email protected]

[Fazt @FaztTech]

Muchos dicen que la IA está acabando con la ingeniería de software. Pero yo creo que ahora la hace incluso más divertida.

Porque, ¿en qué otra profesión actual puedes delegar tu trabajo a una máquina? Igual, la responsabilidad sigue siendo del desarrollador. Por eso, la arquitectura, la seguridad, el rendimiento y el diseño de sistemas son habilidades que valen más que nunca.

Así que yo creo que la IA está haciendo que la carrera de ingeniería ya no se vea como el trabajo de alguien que solo escribe código, sino como la de ingenieros de verdad que realmente diseñan soluciones. Porque, al final, de eso siempre se trató.

[santi @santtiagom_]

es increíble todo lo que podés aprender en 1 hora

[Ideogram @ideogram_ai]

Introducing Ideogram 4.0: the best open image model in the world.

Think it. Make it. Own it.

Download the weights, fine-tune on your own data, and run it on your hardware. Live on every Ideogram plan and the API today.

[Aoden Teo @AodenTeoMT]

Today, we’re excited to introduce Miso One, the most emotive voice model in the world.

Miso One is an 8-billion-parameter text-to-speech model for highly expressive speech generation. It emotes like a human and responds faster than a human, with just 110 milliseconds of latency.

We’ve open-sourced the model weights, with API access coming soon.

Hear how Miso One sounds in the thread below.