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[Ben Pierron @Ben_escrito]

Claude puede aprender tu forma de trabajar.

No hablo de darle un prompt largo cada vez.

Hablo de enseñarle una sola vez y que lo repita siempre igual.

Eso son las Skills.

Le dices cómo escribes, cómo estructuras, qué formato usas, qué evitas.

Y a partir de ahí cada vez que le pidas algo similar lo hace como tú lo harías.

Sin repetirle instrucciones.
Sin copiar y pegar prompts viejos.
Sin corregirle el estilo cada vez.

En esta guía te explico los 8 pasos para crear tu primera Skill desde cero.

Desde activar la ejecución de código hasta probarla con una tarea real.

Cuéntamelo en los comentarios. 👇

[Raúl | Productividad & IA @Raul_IA_Prod]

Cómo convertirte en ingeniero de IA en los próximos 6 meses:

Al finalizar, deberás ser capaz de:

- Desarrollar aplicaciones LLM de principio a fin
- Utilizar APIs de OpenAI, Anthropic y plataformas de código abierto
- Diseñar correctamente las indicaciones y el contexto
- Añadir llamadas a herramientas y salidas estructuradas
- Implementar proyectos reales

Así pues, analicemos tu plan de aprendizaje mes a mes:

Mes 1: Dominar la programación y los fundamentos

Qué aprender:

- Python a un nivel avanzado
- Git + GitHub
- Conceptos básicos de la línea de comandos y la terminal
- JSON, APIs, HTTP y programación asíncrona
- SQL básico
- Manejo básico de datos con pandas
- Entornos virtuales, gestión de paquetes y manejo de errores
- FastAPI o Flask

Mes 2: Dominar el desarrollo de aplicaciones LLM

Qué aprender:

- Fundamentos de las indicaciones
- Instrucciones del sistema frente a instrucciones del usuario
- Salidas estructuradas y esquemas JSON
- Llamada a funciones y herramientas
- Respuestas en tiempo real
- Estado de la conversación
- Coste, latencia y token Conceptos básicos
- Manejo de fallos
- Concienciación sobre la inyección de mensajes

Mes 3: Aprender RAG correctamente

Qué aprender:

- Incrustaciones
- Segmentación
- Bases de datos vectoriales
- Filtrado de metadatos
- Reordenamiento
- Problemas de calidad de recuperación
- Reducción de alucinaciones
- Citas y contextualización

Mes 4: Agentes, herramientas, flujos de trabajo y evaluaciones

- Bucles de agentes
- Selección de herramientas
- Gestión de estado
- Reintentos
- Cuándo NO usar agentes
- Flujos de trabajo de varios pasos
- Sistemas de evaluación
- Métricas de éxito de tareas

Mes 5: Implementación, enfoque de producto y fiabilidad

Qué aprender:

- Patrones de producción de FastAPI
- Docker
- Tareas en segundo plano
- Colas
- Autenticación y seguridad de claves API
- Registro de eventos
- Observabilidad
- Gestión de mensajes/versiones
- Paneles de evaluación
- Monitorización de costes
- Límites de velocidad
- Almacenamiento en caché

Mes 6: Especialización y búsqueda de empleo

Los conocimientos y habilidades adquiridos se pueden aplicar En tres direcciones

Debes elegir una y centrarte en la práctica.

Aunque todo lo mencionado anteriormente se aprende mejor mediante la práctica.

Dirección 1: Ingeniero de productos de IA

Ideal si buscas trabajo rápido en startups.

Enfócate en:

- Aplicaciones LLM
- RAG
- Agentes
- Implementación
- Experiencia de usuario (UX) del producto

Dirección 2: Ingeniero de ML Aplicado / LLM

Enfócate en:

- Ajuste fino
- Cuándo ajustar y cuándo solicitar
- Evaluación
- Optimización de inferencia
- Modelos de código abierto
- Pipelines de entrenamiento

Dirección 3: Ingeniero de automatización de IA

Enfócate en:

- Orquestación de flujos de trabajo
- Automatización de procesos de negocio
- Sistemas multiherramienta
- Casos de uso de CRM, documentación, correo electrónico, soporte y operaciones

Esta hoja de ruta te ayudará a seguir un camino práctico. La clave es estudiar cada uno de estos puntos y luego ponerlos a prueba en un entorno real.

Para el sexto mes, ya tendrás varios productos desarrollados o ejemplos de tareas completadas.

Y será mucho más fácil... Consigue un trabajo como ingeniero de IA.

Guárdalo para no perderlo y poder retomarlo más tarde.

[Armenklen @armenklen]

@Dipanshu_AI PDF

[Armenklen @armenklen]

@jaysmith_ai Drive

[Miguel Ángel | GptZone @MiguelMaestroIA]

Alguien está construyendo un “Google Maps” para vigilar lo que ocurre en el mundo.

Se llama AEGIS, uno de los proyectos OSINT más ambiciosos que he visto últimamente.

Desde una sola pantalla intenta reunir:

• Vuelos
• Barcos
• Satélites
• Terremotos
• Incendios
• Cámaras públicas
• Noticias geolocalizadas
• Mercados
• Alertas globales
• Análisis de IP, dominios y teléfonos

Todo conectado sobre un mapa con estética de centro de mando.

No es magia ni permite localizar móviles con precisión exacta, cruza datos procedentes de fuentes públicas y algunas capas pueden tener retrasos o no estar disponibles.

El repositorio es real, público y tiene cientos de commits.

Todavía es un proyecto joven. La demo no siempre carga todas las fuentes, algunas funciones necesitan servicios externos y sus datos no deben interpretarse como inteligencia confirmada ni como geolocalización exacta.

Aun así, la idea es brutal, pasar de abrir 15 webs diferentes a observar múltiples señales globales desde una sola interfaz.

[yuulia ✟ @yuliaisc]

TUTORIAL DE COMO USAR CLAUDE CODE BIEN Y NO COMO UN CHAT.

es un agente.

la diferencia es enorme.

en un chat le preguntas cómo hacer algo.
en un agente le dices qué quieres y él lo ejecuta.

lee tu código, edita archivos, corre tests, hace commits.
solo.

lo que hace posible todo eso:

→ tools: lee, edita y ejecuta comandos en tu terminal
→ memory: recuerda tu stack y tus convenciones entre sesiones
→ hooks: automatizaciones que se ejecutan siempre, sin pedírselo
→ skills: procesos que defines una vez y se repiten igual cada vez
→ subagents: delega tareas largas a agentes en paralelo
→ MCP: se conecta con GitHub, Slack, Jira o lo que necesites

no es magia.
son piezas concretas, cada una con un rol claro.

cuando las entiendes, todo cambia.

[Armenklen @armenklen]

@expertwith_AI Drive

[Armenklen @armenklen]

@Ben_escrito Gemini