yocsan

CDMX | DataViz, Mapmaker, Gestor de infraestructura en telecomunicaciones, urbansketcher, integrante de @qgismexico

[yocsan @_yocsan_]

Hola amigos! A partir del hoy tengo #patreon en donde subiré el conocimiento acumulado de estos 10 años con #QGIS, ya esta el primer post, es el proyecto completo de uno de mis mapas favoritos para que lo descarguen de manera gratuita!
https://t.co/9eT1OuXfFu

[yocsan @_yocsan_]

@G_Programming Merecido hermano, con lo que hay ahora esta increible!! Pero siempre uno quiere mas.

[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]

1era Clase - Curso AI desde 0 https://t.co/C3g6WPOcnr

[yocsan @_yocsan_]

@geolocalizable Es diferente al Juego o es otro proyecto?

[Rushabh Mehta @rushabh_mehta]

ERPNext's most requested feature is now completed, thanks to @royal_rocker1 and his agents. ERPNext now runs on Postgres as well as MariaDB!

https://t.co/renaB8KF7Q

[Gentleman Programming @G_Programming]

Both shipped for one reason: to help juniors and seniors actually use AI without burning out or burning tokens.

gentle-ai: you ask, it resolves. Correct workflows, token optimization and resource best practices, all automated. Agent-agnostic, works with whatever you use.

engram: MCP memory server with a queryable registry. Context survives across agents, and it searches the registry before re-reading code (massive token savings).

Hundreds of hours of open source grind. What made it worth it: messages from people saying these tools saved their job or helped them land one, and companies running both in production.

Built primarily with GPT 5.5 + different models for each SDD phase.

https://t.co/FQFSM2byAp

https://t.co/0dgeRTPwin

[yocsan @_yocsan_]

@G_Programming Estimado te mande un mensaje en privado, creo que están usando tu imagen sin permiso.

[MTS @MTSlive]

Programmers, PMs, and designers are in a three-way Mexican standoff.

.@pmarca says the new job title is "builder."

"The programmers think that they don't need the product managers and the designers anymore because they can have AI do that."

"Each of the other two doesn't think they need the other two either."

"What I've been predicting is they're all correct."

"The product manager can generate code and design now, and each of them can do the job of all three."

"Now the job is builder."

"It's entirely possible that we're sitting here in 10 years... the job of coder is gone, but you have this extraordinary number of builders running around."

[yocsan @_yocsan_]

@Alibaba_Qwen @G_Programming Creo que usted es el indicado!!

[Miguel Ángel Durán @midudev]

¡Mañana curso de OpenCode desde cero!
El mejor agente de IA de código abierto.

Horario por países:
18H 🇪🇸 17H 🇮🇨
13H 🇺🇾 🇦🇷 🇵🇾
12H 🇨🇱 🇹🇹 🇧🇴 🇻🇪 🇩🇴 🇨🇺 🇵🇷
11H 🇨🇴 🇵🇪 🇪🇨 🇵🇦
10H 🇲🇽 🇨🇷 🇳🇮 🇸🇻 🇭🇳 🇬🇹

[Claude @claudeai]

Claude now connects to the tools creative professionals already use.

With the new Blender connector, you can debug a scene, build new tools, or batch-apply changes across every object, directly from Claude.

[shi-works @shi__works]

警察庁の交通事故データ(2024年)が公開されたので、2019～2023年とマージしたGISデータを公開しました。
https://t.co/ZmvnfzFIBn
形式は、CSV、GeoParquet、PMTilesになります。190万件(6年間)の交通事故データがQGISやMapLibre GL JSで表示できます。
#FOSS4G #MapLibre #QGIS #trafficaccident

[Miguel Ángel Durán @midudev]

He recopilado más de 100 libros gratis de programación en español en formatos PDF, HTML y ePUB.

Hay libros y recursos de JavaScript, PHP, Java, TypeScript, Python, React, Rust, Git, SQL y mucho más.

Todo en un solo sitio: https://t.co/82q8JREhV0

[yocsan @_yocsan_]

@stitchbygoogle @G_Programming Algo que valdría la pena extender en gentle-ai.

[Gentleman Programming @G_Programming]

gentle-ai v1.22.0 !! 🌹

Esta release trae un salto lindo de calidad en Claude, OpenSpec, comportamiento de prompts y confiabilidad de instalación 🚀.

Highlights

Claude ahora tiene slash commands de SDD
- instalación administrada en `~/.claude/commands`
- set completo de comandos SDD para workflows con Claude
- selección de assets según el agente real

Las respuestas de Gentleman ahora son más cortas por default

- menos sobreexplicación
- menos scaffolding innecesario
- mejor comportamiento de “responder directo”
- sin perder la voz de Gentleman

Mejor documentación de OpenSpec

- aclaramos cómo funciona `openspec/config.yaml` en la práctica con gentle-ai
- alineamos la documentación con el flujo real basado en OpenSpec que usamos

Mejor comportamiento de idioma

- corregimos casos donde la persona Gentleman podía derivar al español incluso en conversaciones en inglés

Mejoras en seguridad de backups

- ahora se excluye `~/.gemini/antigravity/tmp/` de los backups

Más claridad de UX alrededor de `custom`

- ahora queda mejor explicado que `custom` significa mantener la configuración/persona actual del usuario sin que gentle-ai la gestione
- esto fue un fix de semántica/UX, no un cambio de comportamiento runtime

Mejoras de confiabilidad

- mejoramos la guía del prompt de `sdd-orchestrator` para OpenCode
- endurecimos el fallback de descarga de releases de Engram cuando GitHub restringe el uso del token
- corregimos la integración con Qwen para usar inyección directa de settings en lugar de `engram setup qwen-code`, que no está soportado
- mejoramos la confiabilidad de E2E en paths de Arch y Fedora

Gracias !!

Varios de estos fixes salieron directo de reports de la comunidad y del debugging que fuimos haciendo arriba de casos reales. Gracias por los ojos finos y la paciencia mientras perseguíamos los edge cases raros.,

https://t.co/doVyH1YhhM

Jose Manuel Delgado Trueba (DelgadoTrueba en GITHUB) GRACIAS por el PR del archivo de configuración de OpenSpec #344

[Gentleman Programming @G_Programming]

Hay que decirlo.

La mayoría del contenido de IA que consumís no viene de gente que la usa en producción.

Viene de gente que hizo un Todo app con un agente y con eso ya se puso a enseñar.

Y eso te está haciendo mal. Porque te genera una expectativa que no es real.

La IA no hace todo. Vos seguís necesitando saber. La diferencia entre alguien peligroso y alguien productivo es si entiende lo que la IA le devuelve o simplemente lo acepta.

Me incluyo en la crítica. Ningún creador es la fuente de la verdad. Ni yo.

Video en comentarios.

#AI #SoftwareEngineering #ContentCreation

[yocsan @_yocsan_]

@MiniMax_AI @G_Programming

[Gentleman Programming @G_Programming]

Necesitaba una landing para Gentle AI. La hice en vivo.

El workflow:
1. Le pregunté a Claude cuál es mi estilo (ya me conoce por la memoria)
2. Con esa prompt fui a Google Stitch y generé un diseño completo con design system
3. Iteré: captura → Claude → feedback → vuelta a Stitch
4. Exporté el diseño a Claude Code y activé todo mi ecosistema gentle-ai
5. Engram buscó contexto previo, SDD arrancó con exploración, propuesta, specs, design, tareas
6. Subagentes hicieron toda la implementación en background
7. Verify encontró 3 issues, los arregló, archive guardó todo en Engram
8. Deploy en HostGator via SSH desde Claude Code

Resultado: 1479 cambios, 5% de contexto en el orquestador, landing completa en Astro con efectos, scroll animations, SEO y accesibilidad.

Lo interesante no es que la IA hizo una web. Es que todo el ecosistema gentle-ai trabajó coordinado: Engram recordando decisiones, SDD orquestando fases, skills cargándose por necesidad, subagentes ejecutando en paralelo. Un comando instala todo. Después solo trabajás.

La IA no te reemplaza el criterio. Te amplifica la ejecución.

Landing en vivo y video completo en el primer comment

#AI #WebDev #GoogleStitch #ClaudeCode #SDD #OpenSource #DeveloperProductivity

[Gentleman Programming @G_Programming]

Tu agente de IA se olvida de TODO cuando cierra la sesión.

Cada decisión de arquitectura. Cada bug que resolvió. Cada patrón que descubrió. Perdido.

La siguiente sesión arranca de cero. Como si nunca hubiera pasado nada.

Hoy lanzo Engram — memoria persistente para agentes de IA.

Un solo binario en Go. SQLite + FTS5. Sin Node, sin Python, sin Docker, sin ChromaDB. Funciona con CUALQUIER agente MCP: Claude Code, OpenCode, Cursor, Windsurf, Gemini CLI.

¿Cómo funciona?

El agente trabaja con vos. Resuelve un bug → lo guarda. Toma una decisión de arquitectura → la guarda. Descubre un patrón → lo guarda. Todo estructurado, indexado, buscable.

Siguiente sesión → el contexto se inyecta automáticamente. El agente recuerda.

Pero acá viene lo mejor: memoria por proyecto.

`engram sync` detecta automáticamente tu proyecto por el directorio en el que estás. Todo lo que el agente aprende se persiste en chunks comprimidos (gzipped JSONL) con content hashes, organizados en un manifiesto dentro del repo.

¿Qué significa esto para equipos?

Que cuando tu compañero clona el repo y abre su agente, tiene TODO el contexto de las conversaciones que tuviste con la IA mientras trabajabas en esa funcionalidad.

Sin Slack preguntando "che, ¿cómo hiciste esto?". Sin meetings de contexto. Sin documentación que nadie escribe.

Es documentación viva que se escribe sola mientras trabajás.

Cada dev genera chunks independientes → sin conflictos de merge. El manifiesto es append-only. Auto-import incluido.

Algunas decisiones de diseño que tomamos:

→ El AGENTE decide qué guardar, no un pipeline de compresión externo. Ya tiene el LLM, ya tiene el contexto. ¿Para qué agregar otra capa?
→ Progressive Disclosure en 3 capas: búsqueda compacta → timeline → detalle completo. Eficiente en tokens.
→ 3 capas de resiliencia para sobrevivir compactación de contexto.
→ Tags \<private\> redactados en 2 niveles antes de tocar la DB.
→ MIT License. Open source. Sin lock-in.

📦 brew install gentleman-programming/tap/engram

��� https://t.co/IrJSgryQcw

Si trabajás con agentes de IA para programar, probalo. Y si te copa, una ⭐ en GitHub siempre se agradece.

#AI #DevTools #MCP #ClaudeCode #OpenCode #Cursor #GoLang #OpenSource #DeveloperProductivity #AIAgents #SoftwareEngineering #GentlemanProgramming

[いとう @Smille_feuille]

City2Graphという地理空間データをグラフ化するツールを試してるけど、めちゃくちゃ面白いです。しかもツール作者は日本人👏
例えば東京駅と大阪駅周辺の都市形態を分析すると、ある程度似た構図に見えつつ、東京は道路優位／大阪は建物優位という違いがありそう。他の機能や解釈の仕方も学びたい。