Franco

Tecnología I + D

[Gentleman Programming @G_Programming]

gentle-ai v2.2.0 está afuera y se llama Organic RDD. Antes de contarte qué trae, te cuento lo que costó.

Tres resets mensuales de Codex quemados. Y no construyendo esto: sacando algo que un agente construyó y que nadie pidió. Leyó una auditoría mía, dedujo que hacían falta HTTP, ejecución remota e infraestructura para equipos grandes, y lo construyó todo. Estaba bien hecho, y sacarlo fue más difícil que sacar algo roto, porque parece que funciona.

Después, dos días sin dormir con el método puesto. ¿Sabés cómo terminé? En el 66% del límite semanal. Tres resets de un lado, 66% del otro. La diferencia no fue el modelo, fue el método.

En el medio apareció de todo: nueve premisas equivocadas cazadas por una sola regla, quince funciones muertas, cuatro defectos de macOS escapados porque CI nunca corría Darwin, y un kill switch con el guard escrito, comentado y conectado a nada, con todos sus tests en verde.

Y lo que de verdad movió la aguja: más de veinticinco personas de la comunidad probando ronda tras ronda, con sus repos y sus configuraciones raras. Ninguno de esos hallazgos salió de una auditoría interna: una auditoría busca lo que ya sabés que hay que buscar.

Qué trae: la review pasa después del candidato, sobre los bytes exactos que produjiste, y el tier lo decide la evidencia y nunca el tamaño. Mil líneas de docs, cero reviewers. Dos líneas que tocan auth, cuatro. El kill switch congela toda mutación y apagado es apagado. Y review finalize --result está retirado.

60 journeys medidas, 45 in-band, 0 out-of-band, determinístico y reproducible por vos.

Install, ojo que el módulo pasó a /v2:
go install https://t.co/jbKWI3eOj7

Homebrew: brew upgrade gentle-ai y después gentle-ai sync.

Una flor de comunidad. Éxitos, mis locuritas cósmicas.

[Gentleman Programming @G_Programming]

@thdxr https://t.co/kKINXa2nns

It has things I haven't seen elsewhere and a lot of love.

Giving my best ♥️

[Gentleman Programming @G_Programming]

Este viernes nos vemos en vivo, y les voy a explotar la cabeza. GRATIS.

¿Cuál va a ser la idea? Que dejes de usar la IA como magia y entiendas qué pasa REALMENTE entre tu prompt y el código que te devuelve un agente. De token a agente, la historia completa, contada de abajo hacia arriba.

Vamos a ver por qué el primer token tarda y los demás salen volando, por qué el español te cuesta más caro que el inglés, qué es el KV cache y por qué sin prompt caching un agente es económicamente inviable, por qué tu agente "se va a la mierda" después de una hora de sesión, y cómo se construyen loops de agentes que verifican su propio trabajo en vez de rezar para que salga bien.

¿Y sabés qué es lo mejor de todo, locura? Que no hace falta ningún doctorado. Hay UNA sola fórmula en todo el material, y te prometo que la vas a entender. Esto es mecánica, no matemática avanzada. Es la diferencia entre el que "usa Cursor" y el que diseña sistemas de agentes que entregan software confiable.

Es gratis, es en vivo, y venimos con todo: se aprende, se pregunta, se charla, hacemos comunidad.

Este viernes:

🇪🇸 21:00
🇦🇷 16:00
🇨🇱 15:00
🇵🇪 🇨🇴 14:00
🇲🇽 13:00
🇺🇸 NY 15:00 / LA 12:00

Todos los links acá:
https://t.co/v3A3kSYDTh

Traete algo para tomar, comidita, y las ganas de entender la máquina de una vez por todas.

Éxitos, nos vemos ahí, mis locuritas cósmicas. AYUDEN A DIFUNDIR !!

[Gentleman Programming @G_Programming]

gentle-ai llegó a la versión 2.0. Y el número que la define es este: los prompts de review son entre un 86% y un 89% más chicos. Medido, no estimado.

→ Review estándar: de 10.575 tokens a 1.443.
→ Review full-4R: de 26.749 tokens a 2.943.
→ Operaciones de lifecycle hasta pre-PR: de 17-18 a 6 llamadas. Un 65% menos.
→ Estados semánticos: de 12 a 5.
→ Contadores de lifecycle: de 12 a CERO.
→ Y los gates de commit, push, PR y release ahora validan con cero llamadas a modelos. Determinístico, local, gratis.

¿Cómo se logra eso sin perder rigor? Dos ideas.

La primera: admisión causal. Solo los findings que tu cambio INTRODUJO, activó o empeoró pueden exigir corrección. Lo preexistente se vuelve follow-up, no bloquea tu PR. Causalidad desconocida escala a humano. Se terminó el review que te cobra deuda técnica ajena.

La segunda: el ciclo entero se compactó en una fachada de tres comandos: review start, review finalize, review validate. Go se encarga de la canonicalización, los hashes y los recibos. El modelo solo hace lo que solo un modelo puede hacer: el criterio del review. Todo lo demás bajó del prompt al código.

Si leíste el capítulo 21 del libro, esto te va a sonar: es la regla de "mové la garantía hacia abajo en el stack" aplicada hasta el final. La máquina de 12 estados que describe el capítulo cumplió su misión y se compactó a 5, conservando los recibos atados al contenido, el rechazo de findings viejos o no causales, y los chequeos finales contra el Git vivo.

Además en esta release: modelos de review configurables por lente en OpenCode (tu modelo más potente en riesgo, el más barato en legibilidad, vos decidís), advisories scrolleables en la TUI, y CodeGraph endurecido para worktrees y layouts XDG.

La v1 queda leíble y válida como compatibilidad. Nada se rompe.

De 26.749 tokens por review a 2.943, con MAS garantías que antes. Eso es lo que significa el 2 adelante del punto.

Release:
https://t.co/UvaTOf0NRU

Todos los números medidos, en el PR:
https://t.co/SHaQxksMBh

Update: brew upgrade gentle-ai && gentle-ai sync

#OpenSource #DeveloperTools #AI

[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.

[Gentleman Programming @G_Programming]

Doy soporte a más de 15 agentes de IA en mis herramientas.

Así que cuando armo un ranking de CLIs para programar, no es opinión de Twitter. Es uso real, todos los días.

Probé muchos agentes a fondo. Y hay uno que me sorprendió quedando primero.

No es el que tiene el modelo más caro. No es el que tiene más marketing. Es el que simplemente funciona, no se traba y te deja hacer lo que quieras.

En el video explico los pros y contras de cada uno, y cuál elegir según tu suscripción.

Video en comentarios.

#AI #DeveloperTools #SoftwareEngineering #CLI

[Gentleman Programming @G_Programming]

¿Querés que la IA te ayude a construir lo que tenés en la cabeza? Esto es para vos.

Te lo voy a decir de frente: el miedo de todo el mundo con la IA es el mismo. Que se mande sola. Que haga diez cosas que NO pediste. Que termines con algo que no entendés, que no controlás, y que no era lo que querías.

¿Y sabés qué? Tienen razón en tener ese miedo. Por eso Gentle-AI v1.34.1 ataca justo ese punto.

✨ La IA hace UNA cosa a la vez. La que vos pediste.

Le decís "dale", "continuá", "seguí" y avanza UN paso. No se dispara a hacer todo el proyecto solo. Termina ese paso, te lo muestra, y vuelve a vos. Vos decidís el siguiente. Siempre.

✨ Te pregunta ANTES de construir.

Antes de arrancar, la herramienta te hace las preguntas correctas: ¿qué necesitás de verdad?, ¿qué casos hay que cubrir?, ¿qué pasa si...? Porque una IA que adivina te entrega cualquier cosa. Una IA que PREGUNTA te entrega lo que realmente querías.

✨ Funciona igual, uses la IA que uses.

Misma experiencia, mismo control, sin sorpresas según la herramienta que tengas abierta.

Pensalo así: sos Tony Stark, y la IA es Jarvis.

Vos no le das una orden a Jarvis y dejás que se vaya a improvisar. Vos dirigís. Él ejecuta. Vos seguís siendo el cerebro, el dueño de la idea, el que decide. La IA es el copiloto más poderoso que existe, pero el volante lo manejás vos.

Eso es Gentle-AI. No es magia que te reemplaza. Es una herramienta que te potencia y te respeta como el que manda.

Tengas o no tengas idea de programar: si tenés un objetivo y querés que la IA te ayude a llegar, esto es para vos. Probalo.

🔧 Para los devs: upgrade desde la TUI (Upgrade tools) o re-corré el install script.

Changelog completo: https://t.co/bjUNgUcN1Y

#GentleAI #IA #Productividad #AIGentleStack

A romperla. 🔥

[Gentleman Programming @G_Programming]

gentle-pi v0.4.0 ya está afuera 🌹

Esta release tiene un objetivo claro: emparejar gentle-pi con todo el laburo de parity de Gentle AI, y cerrar el backlog de issues (menos uno, el autonomous-guard, que lo dejé deferido a propósito porque un guard autónomo no se mete apurado).

Lo nuevo:

Persona global. /gentle:persona ahora persiste a nivel global, respetando los overrides por proyecto. Configurás una vez y te sigue a todos lados, sin perder el control fino cuando un proyecto necesita algo distinto.

Auto-refresh de assets SDD. Los agents y chains globales del paquete se actualizan solos después de un update, mientras tus overrides locales quedan protegidos. Te mantenés al día sin pisar tu trabajo.

Banner de arranque configurable. Mostrás u ocultás la rosa y el logo, elegís presets de color, y dejás el panel de info útil. La consistencia de marca también es parte del producto.

Export/restore de model routing. /gentle:models exporta tu routing con x y lo restaura con r, con validación y confirmación de por medio. Cambiás de máquina sin rearmar todo a mano.

Seguridad y diagnóstico. Sumé /gentle-ai:doctor, guards para paths sensibles en read/write/edit, y SHA pinning en las CI actions. Misma línea de hardening de siempre: la seguridad no es un extra, es parte del diseño.

Y los fixes que me importaban: el routing que ignoraban los SDD global agents, la filtración de persona neutra después de un reload, los watchers que mantenían vivas las sesiones pi -p no interactivas, y el parsing de CRLF en frontmatter de skills.

Release completa acá 👇

https://t.co/mns7azOu5w

#GentleStack #DevTools #AI #OpenSource

[María F. Fitzgerald 🐚 @MarFFitzgerald]

Mi gente, ayúdennos a multiplicar el mensaje. A Valeria su familia la sigue buscando con urgencia. Bogotá y sus alrededores 🚨

[DragonJAR - Seguridad Informática @DragonJAR]

Más de 1900 Workflows de #n8n en español y un GPT que Crea tus Flujos al Instante

Organicé más de 1900 workflows de n8n para documentarlos en español y que cualquiera pueda usarlos como inspiración para sus propias automatizaciones: https://t.co/Y5vh8ehKHu

De paso, hice un scrapeo de la documentación oficial de n8n y, juntando todo el contenido que se organizó, lo integré en este GPT personalizado: https://t.co/U7ajReIGEW

Este asistente te ayuda a crear o encontrar los flujos que necesitas para automatizar tus procesos. Lo comparto por aquí porque seguro les aportará valor.

[Julián Vásquez @Julian_VasquezP]

¿Qué hay detrás de la extraña muerte del ingeniero de telecomunicaciones, Juan Esteban Luna, quien falleció luego de caer del segundo piso de un edificio en El Poblado? Su familia sospecha que fue asesinado.

[Noticias RCN @NoticiasRCN]

La repentina muerte de Juan Esteban Luna, un ingeniero de telecomunicaciones de 37 años, ha conmocionado a su familia y amigos. ¿Qué fue lo que pasó? Esto se sabe https://t.co/cPmNEZmbhu

[Felipe Ramírez C. @hipe_2]

@NoticiasRCN Justicia con Juan Esteban y su familia y amigos @FicoGutierrez @AlcaldiadeMed @FiscaliaCol

[Franco @W_Franco007]

@juaneslunarango @NoticiasRCN @Telemedellin @NoticiasCaracol @lachivaalerta @elcolombiano @QHuboMedallo @CaracolMedellin @antamanece Continuar la investigación! Queremos que su familia conozca la verdad!

[Franco @W_Franco007]

@juaneslunarango @AlcaldiadeMed @QHuboMedallo @Telemedellin @CaracolMedellin @BluRadioCo @NoticiasRCN @AlejandroAriasG @FicoGutierrez @elcolombiano @lachivaalerta Exigimos q las autoridades actúen y garanticen #JusticiaParaJuanEsteban @FicoGutierrez @elcolombiano @Telemedellin

[lachivaalerta @lachivaalerta]

#Medellín | Familiares de Juan Esteban Luna exigen justicia
#NoticiasMedellín #NoticiasHoy #Actualidad #JuanEstebanLuna #Justicia #Provenza #ElPoblado #Comuna14 #Investigación
https://t.co/GYhXoec5Jd

[Telemedellín @Telemedellin]

Investigan casos de presuntos homicidios que se reportaron inicialmente como accidentes 👇https://t.co/YMsveREZB0

[Caracol Radio Medellín @CaracolMedellin]

#Medellín l Investigan la muerte de un hombre que luego de una riña, cayó de un tercer piso en Medellín. Juan Esteban Luna Arango de 37 años falleció al caer al vacío en el barrio La Florida.
https://t.co/mPqAEqnwWq

[El Colombiano @elcolombiano]

Juan Esteban Luna Arango murió tras caer desde un segundo piso en un apartamento tipo Airbnb en Provenza, al parecer, en el lugar se habría presentado una riña antes del hecho. Esto es lo que se sabe ⬇️ #Medellín
https://t.co/FjRTYmq9f8

[Andrés Gury Rodríguez @AndresGuryRod]

Juan Esteban Luna Arango, murió en extrañas circunstancias en el barrio Provenza de Medellín esta madrugada, al caer de un 2do piso después de una presunta riña que se presenta en un apartamento airbnb. Están involucrados el extranjero David Herrera Valencia quien está supuestamente lesionado en la clínica de las Vegas y el individuo Juan Pablo Hoyos.
Pido a las autoridades @FiscaliaCol, @PoliciaMedellin, @seguridadmed, @personeriamed actuar con celeridad en la investigación de los hechos y para que ambos personajes rindan versiones ante la justicia.
Un abrazo solidario a la familia a quienes conozco desde el colegio.
@FicoGutierrez @AlcaldiadeMed @ManuelVillaMe