Allow me to nerd out, but:
Chats with agents like this can automatically continue as Live Activities in iOS 27.
Apple added LongRunningIntent & it's perfect for, well, long-running threads.
Este video muestra 6 formas de usar Hermes en el día a día.
La idea detrás de Hermes es construir agentes que puedan mantener memoria entre sesiones, usar tools y ejecutar workflows largos de forma autónoma.
1) /goal -> Usar objetivos persistentes para que el agente trabaje durante horas sobre una tarea compleja.
2) Kanban autónomo -> Cargar tareas en un tablero y dejar que Hermes las delegue automáticamente entre agentes y subagentes.
3) Research técnico -> Pedirle que investigue un producto: navega la web, inspecciona la app y arma un reporte técnico completo.
4) Memory wiki -> Generar una wiki con conversaciones, avances y contexto persistente de todo lo que hiciste.
5) Administrador de dispositivos -> Conectarlo con Tailscale para operar archivos y tareas entre distintas computadoras.
6) Morning priority prompt -> Hacer que cada mañana pregunte cuál es tu prioridad y actualice su memoria en base a eso.
La diferencia aparece cuando el agente empieza a tener: memoria, contexto, tools y workflows persistentes.
Have you tried SF Catalog yet? ✨
It’s an iOS + Mac app built around everything SF Symbols.
Natural language search, SVG export, modifiers, animations, and code generation for SwiftUI/UIKit.
https://t.co/iqN902MnF3
Would love to hear your feedback 😄
Anthropic publicó un artículo sobre cómo usan Claude Code en codebases gigantes.
Repos con millones de líneas, múltiples servicios y equipos enormes.
El artículo muestra varios patrones que se repiten en empresas usando Claude Code:
1) CLAUDE.md -> para darle contexto e instrucciones según la parte del repo
2) Skills -> para cargar expertise solo cuando hace falta
3) Hooks -> para automatizar tareas y mejorar el sistema con el tiempo
4) MCPs -> para conectar Claude con herramientas internas y APIs
5) LSP integrations -> para encontrar funciones, definiciones y referencias con más precisión
6) Subagents -> para explorar partes del sistema en contextos separados
También explican cómo Claude Code navega el código. No depende de un índice gigante del repo ni embeddings precalculados.
Funciona más parecido a un developer:
explora archivos, busca referencias, ejecuta comandos, analiza resultados y construye contexto mientras trabaja.
Y remarcan algo importante: más contexto no siempre mejora los resultados. Por eso hablan mucho de progressive disclosure, cargar solo el contexto y expertise necesario para cada tarea.
Gran parte del trabajo pasa por diseñar bien el harness y cómo organizás contexto, exploración, ejecución y coordinación entre agentes.
🧠 ¿Quieres que la IA te ayude a pensar como un genio en cualquier tema?
📘Guarda este post
_______________________________________
Resumen (TL;DR):
Recoges información cruda → la IA la transforma en una wiki hermosa de archivos Markdown → tú la ves en Obsidian → le haces preguntas profundas → la IA responde, crea slides o gráficos → todo vuelve a la wiki y se mejora sola.
Tú casi no escribes.
La IA se convierte en tu socio de investigación.
_______________________________________
Versión extendida:
@karpathy nos explica detalladamente algo que a muchos les gustará leer, tomen asiento cómodamente y disfruten de esta masterclass gratuita:
Se trata de usar inteligencias artificiales para crear tu propia base de conocimiento personal.
No es solo preguntarle cosas a la IA y olvidarte… es construir una “Wikipedia privada” que la propia IA mantiene, organiza y mejora sola.
Te cambio el chip: en vez de usar la IA solo para escribir código o responder preguntas rápidas, ahora la usas para manejar conocimiento de verdad.
Imagina que estás investigando un tema que te apasiona (IA, finanzas, historia, fitness, lo que sea).
Normalmente guardas artículos, papers, tweets, imágenes… y se te pierde todo.
Karpathy dice: “Recopilo todo en una carpeta ‘raw/’ y dejo que la IA lo convierta en una wiki organizada en archivos Markdown”.
La IA lee, resume, conecta ideas y crea artículos nuevos.
Tú casi ni tocas el teclado.
¡Es como tener un asistente que te arma una enciclopedia personal!
Paso 1: Ingestar la información (traer todo el material)
Descargas artículos, papers, repositorios de GitHub, datasets, imágenes… todo va a una carpeta llamada raw/. Para artículos de internet usa la extensión Obsidian Web Clipper (es gratis y fácil). También descargas las imágenes relacionadas para que la IA las pueda “ver” y usar. Todo queda guardado localmente en tu computadora. Nada de nubes raras ni pagar extra.
Paso 2: La IA “compila” tu wiki (la magia)
Le das la orden a la IA y ella hace todo: resume cada documento, crea enlaces automáticos (backlinks), organiza todo en carpetas por temas, escribe artículos completos sobre conceptos importantes y conecta ideas que tú ni habías notado. Resultado: una carpeta llena de archivos .md (Markdown) que es tu wiki personal. Karpathy dice que la suya ya tiene ~100 artículos y 400 mil palabras en un solo tema… ¡y la IA la mantiene sola!
Paso 3: Tu “oficina” para ver todo, usa @obsdmd
Usa la app gratuita Obsidian. Es como un Notion pero más potente y todo local. Ahí ves los documentos originales (raw/), la wiki que creó la IA, gráficos, mapas de ideas, etc. Importante: tú casi no editas nada. La IA escribe, actualiza y mantiene todo. Tú solo lees y disfrutas.
Paso 4: Preguntar cosas complejas (el poder real)
Cuando tu wiki ya está grande, le haces preguntas difíciles tipo: “¿Cuáles son las conexiones entre X y Y que nadie está viendo?” o “Resúmeme todo lo que sé sobre este tema y dime qué me falta investigar”. La IA no necesita RAG fancy ni bases de datos complicadas. Solo lee tu wiki (que ella misma organizó) y te responde con profundidad. Es como tener un investigador personal 24/7.
Paso 5: La IA te devuelve resultados bonitos
No solo texto plano. Le pides un archivo Markdown nuevo, una presentación en formato Marp (diapositivas), gráficos con Matplotlib… Lo que imagines. Todo se guarda de nuevo en Obsidian y lo ves al instante. Y lo mejor: puedes decirle “guarda esto en la wiki” para que tu conocimiento siga creciendo.
Paso 6: “Limpieza y mantenimiento” automático (linting)
La IA también hace “chequeos de salud”: encuentra datos contradictorios, busca información faltante (y la completa buscando en web), sugiere nuevos artículos que deberías crear y conecta ideas que se te escaparon. Es como tener un editor que nunca duerme.
Herramientas extra que él usa:
Un buscador simple que hizo él mismo dentro de la wiki, scripts pequeños que la IA puede llamar para hacer cosas más complejas. Y en el futuro: generar datos sintéticos + fine-tuning para que la IA “se aprenda” tu wiki de memoria.
Karpathy dice que esto es tan potente que “hay espacio para un producto increíble en vez de un montón de scripts caseros”.
🔴 ¡GOOGLE LIBERA GEMMA 4!
Cuatro versiones abiertas muy interesantes:
👉 31B Dense y 26B MoE: rendimiento equivalente a alternativas más grandes en tamaños muy accesibles!
👉 E4B y E2B: ligeros con procesamiento en tiempo real de texto, visión y audio!
https://t.co/S929Q159Ln
🚨 iOS devs con Codex, he aquí LA NAVAJA SUIZA que necesitan
@Dimillian liberó su repo privado de 16 Skills:
• Changelogs perfectos para App Store.
• Audits de rendimiento SwiftUI.
• Agentes que cazan bugs.
• Debugger en simulador con screenshots y logs.
REPOOO👇
🚨 Actualmente mucha gente ya está dejando Cursor/Claude y prefiere Codex...
Si vas a usar Codex en serio… USA ESTO, LO NECESITARÁS.
+130 subagentes especializados listos para instalar.
REPOOO👇
My dear front-end developers (and anyone who’s interested in the future of interfaces):
I have crawled through depths of hell to bring you, for the foreseeable years, one of the more important foundational pieces of UI engineering (if not in implementation then certainly at least in concept):
Fast, accurate and comprehensive userland text measurement algorithm in pure TypeScript, usable for laying out entire web pages without CSS, bypassing DOM measurements and reflow
Use ScreenDesign to help your agent use good design systems.
Better input = Better output
Combine with GPT-5.4 best practices for front end design. 🚀
@screensdesign_
if your skill depends on dynamic content, you can embed !`command` in your SKILL.md to inject shell output directly into the prompt
Claude Code runs it when the skill is invoked and swaps the placeholder inline, the model only sees the result!
Boost your SwiftUI app quality! 🚀
@Dimillian just leveled up his SwiftUI Patterns Agent skill.
→ packed with clean design patterns + examples so your Codex agent builds pro-level views every time.
Bookmark & grab it
The wait is over: The best iOS development course is back!
This top-tier iOS development course has received a fresh update. Stanford’s legendary CS193p has published the opening lecture from its Spring 2025 session on YouTube.
Here's a #CSS study list, 100+ features to checkout from the past ~5 years.
There're surprises in here for even the most knowledgeable front-end developer!
https://t.co/S0yRzqXmYf
📒 Técnicas y consejos del DOM (2025) 📒
✨ Busca hijos (descendientes) con .querySelector/All
✨ Busca padres (ancestros) con .closest()
⛔ Evita getElementById() u otros, menos flexibles
✨ Usa .classList y sus métodos para manipular clases
⛔ Evita el uso de .className
✨ Usa .textContent en lugar de .innerText
✨ Usa .setHTMLUnsafe() en lugar de .innerHTML
✅ En el futuro, .setHTML() incluso sanitizará el input
✨ Usa .append/prepend/before/after ¡Son prácticos!
⛔ Evita el uso de .appendChild(), .removeChild() ...
✨ Usa .style.setProperty() para cambiar estilos
✅ Además, permite setear variables CSS
⛔ Evita usar .style.backgroundColor = "..."
🧲 ¡Recuerda! Aunque los frameworks abstraen el uso del DOM, conocer como funciona te da un mejor entendimiento y dominio de la estructura de tu página y pensarás y trabajar mejor con ella.
👇
Las mejores páginas para buscar Trabajo Remoto:
🗺️ Global
1. arc․dev
2. remote․io
3. remoteok․io
4. flexjobs․com
5. linkedin․com
🌎 LATAM
1. getonbrd․com
2. prosmarketplace․com
🇪🇸 España
1. malt․es
2. infojobs․net
3. getmanfred․com
¡Deja un comentario con la que falta!