Jaime Hernandez

Desarrollador de sistemas.programador,apasionado 100% tecnológico.quiero que el mundo me sorprenda con un invento revolucionario

[Google en español @googleespanol]

Regresa el curso intensivo y GRATUITO de Google y Kaggle para aprender a construir y desplegar Agentes de IA en solo 5 días.

Con él aprenderás:
✅ Vibe Coding: Usa lenguaje natural como tu interfaz de programación principal.
✅ Sistemas multiagente: Crea agentes avanzados con memoria, contexto y herramientas.
✅ De prototipo a producción: Cómo escalar tus desarrollos de forma segura en la nube.

🌟 Regístrate aquí: https://t.co/RswXl8HjiF

[Google for Developers @googledevs]

The new @GoogleColab bridges the gap between local environments and the cloud, providing a zero-friction execution platform for developers and AI agents alike. The CLI Supports:

⚡️ Agent-driven Colab workflows
⚡️ Instant GPU/TPU provisioning
⚡️ Remote script execution
⚡️ Interactive runtime access (console/REPL)

Learn more in the blog: https://t.co/n8TOYStlrp

[Pablo Fredrikson @PeladoNerd]

Kimchi es Open Source y hace routing inteligente de modelos. O sea, cuando empieza tu proyecto, automáticamente elige cuándo usar razonamiento (Kimi, más caro) y cuándo usar ejecución (Minimax, más barato)

Todos estos modelos son Open Source! (Kimi, MiniMax, Nemotron)

https://t.co/nfJU1krtUt

[Jaime Hernandez @WTLChile]

@_nasch_ En mi Mac m4 mini correrá? 👀

[Google for Developers @googledevs]

Google AI Studio 🤝 Builders Hub.

Manage your AI workflows and track your projects directly in your Builders Hub dashboard→ https://t.co/sPjpw4qhn1

[Miguel Ángel Durán @midudev]

Alternativa gratuita y de código abierto a NotebookLM
Genera podcasts y chatea con tus documentos fácil.

Sin suscripciones, desde tu máquina y usas la IA que quieras. 100% privado:
https://t.co/otT4EB81tG

[Jaime Hernandez @WTLChile]

@FaztTech 😅

[Google Cloud Tech @GoogleCloudTech]

AI is a five-layer cake with an application, model, infrastructure, chip, and energy layer.

While most focus on agents, the biggest bottleneck down the line might actually be the energy layer.

Hear how @calebfoundry breaks down the full AI stack → https://t.co/wJ72PAwffM

[José Siles | AI | Data @josesilesdata]

NO TENGO DINERO PARA APRENDER IA.

Se acabaron las excusas, 20 cursos GRATIS:
(de empresas TOP en IA)

1. Anthropic: https://t.co/Z5ObiH1wZ8
2. Google: https://t.co/qGJJ9DwDPH
3. Meta: https://t.co/Gi7R8fxWOJ
4. NVIDIA: https://t.co/UX6gl99X5j (GOATed)
5. Microsoft: https://t.co/YSzgq33wBl
6. OpenAI: https://t.co/rwulKPFAMm
7. IBM: https://t.co/HzYr7IIDlP
8. AWS: https://t.co/ZaDWzm22Zi
9. DeepLearningAI: https://t.co/ps7zZDXsI9
10. Hugging Face: https://t.co/WfzGMHPxse
11. FastAI: https://t.co/6UBgLpEg4D
12. Kaggle Learn: https://t.co/h4j0d3W80t
13. Stanford AI: https://t.co/XHlThUSIji
14. MIT OpenCourseWare: https://t.co/l6LTDQD7hp
15. Full Stack Deep Learning: https://t.co/9BPKTFeRfr
16. DeepMind Resources: https://t.co/Cf0LW1ReUU
17. OpenAI Cookbook: https://t.co/EOb8eAgnnd
18. Papers With Code: https://t.co/yZBemp42QY
19. AssemblyAI Blog: https://t.co/RRHrXztT57
20. Pinecone Learn: https://t.co/6e2SUvh1eb

Guárdatelo para luego.

Envíaselo a un amig@, te lo agradecerá.

[Google Cloud Tech @GoogleCloudTech]

Get an intro to the Transformer architecture and the BERT model.

Explore the components of the Transformer architecture and the tasks BERT can be used for, such as text classification, question answering, and natural language inference → https://t.co/zMXXc5hCsq

[Google Cloud Tech @GoogleCloudTech]

Create secure agents by protecting access and data with this codelab → https://t.co/wchhFNv7mG

Learn how to protect the reasoning engine with Model Armor and IAM to manage agent access and ensure that sensitive data remains protected during execution.

[Google Cloud Tech @GoogleCloudTech]

Ready to explore advanced gen AI topics?

Learn about the components of the encoder-decoder architecture and how to train and serve these models + code a simple implementation in TensorFlow of the encoder-decoder architecture for poetry generation → https://t.co/qWCrOgbFud

[Jaime Hernandez @WTLChile]

¡Únase a Manus ahora y obtenga créditos gratis! https://t.co/ndTr1JxSwZ

[Marco @maarcoofdezz]

Claude Code no es solo un asistente: es una arquitectura para construir agentes de IA reales

“Crear un agente de IA” suena potente, pero también puede ser demasiado amplio.

Claude Code lo ordena en un Agent Development Kit de 5 layers, donde cada capa resuelve un problema concreto que un LLM por sí solo no puede manejar bien en producción.

🟢 Layer 1 — CLAUDE. md: memoria

Es la constitución del agente: reglas de arquitectura, convenciones de nombres, expectativas de testing y mapa del repo.
Siempre cargado, siempre activo, a nivel global o de proyecto.

🔵 Layer 2 — Skills: conocimiento

Las Skills agregan expertise bajo demanda sin inflar el contexto principal.
Cada SKILL. md puede incluir docs, scripts, templates y contexto específico de tarea.

🟠 Layer 3 — Hooks: guardrails

Los Hooks no son IA: son reglas deterministas basadas en eventos.
Sirven para auto-lint, bloquear comandos peligrosos, validar acciones o enviar notificaciones a Slack.

🟣 Layer 4 — Subagents: delegación

Permiten dividir tareas como code-reviewer, test-runner o explorer.
Cada subagent tiene su propio contexto, modelo, herramientas y permisos. El agente principal delega y recibe resultados.

🟢 Layer 5 — Plugins: distribución

Agrupan Skills, Subagents, Hooks, Commands y MCP Servers.
Una instalación, múltiples proyectos y equipos reutilizando las mismas capacidades.

Alrededor aparecen dos piezas clave:

MCP Servers: conectan herramientas externas, GitHub, bases de datos, APIs e integraciones.

Agent Teams: habilitan ejecución paralela, orquestación y permisos compartidos.

El modelo mental:
CLAUDE. md establece reglas → Skills aportan experiencia → Hooks refuerzan calidad → Subagents delegan trabajo → Plugins distribuyen capacidades.

La mayoría de los problemas en sistemas agenticos no nacen porque “el modelo falló”, sino porque falta una capa arquitectónica.

Si estás construyendo productos con IA, no pienses solo en prompts. Piensa en arquitectura.

[Miguel Ángel Durán @midudev]

Si quieres aprender Python, SQL o Machine Learning, Kaggle tiene cursos gratuitos y con certificado.

Lo mejor es que van al grano desde cero. Te lo explican sin asumir que ya sabes. Perfectos para arrancar.

Duran solo unas pocas horas. Así puedes rápidamente aprender algo nuevo sin necesidad de invertir demasiado tiempo.

Puedes encontrarlos en la web de Kaggle, en la sección "Learn". No pongo el enlace porque ya sabes cómo se pone esta red social.

[Google Cloud Tech @GoogleCloudTech]

Transform unstructured chaos into actionable business intelligence in seconds.

Learn how to forecast with AI Agents in this codelab → https://t.co/8JBEAbdO4e

[Jaime Hernandez @WTLChile]

@FaztTech Se sintió como una despedida de la programación @FaztTech

[Google Cloud Tech @GoogleCloudTech]

https://t.co/KHFJJcLQHD

[Google for Startups @GoogleStartups]

AI agents are entering their production era. The Google for Startups AI Agents Challenge is where startups move from prototype to production. 🛠️⚡️

Every eligible startup receives $500 in credits plus the chance to win a share of a $90,000 prize pool. 💰🏆

Projects are due June 5. Apply here: https://t.co/bFkiJTmGpA

[Google @Google]

We’re expanding Google @Antigravity’s agentic surfaces and features — and they’re all available now for you to try.

🔹 Antigravity CLI
🔹 Antigravity SDK
🔹 Native voice support with Gemini Audio models
🔹 @Antigravity 2.0 desktop application
🔹 Integrations with @GoogleAIStudio, @Android, @Firebase, and the web

#GoogleIO