Sergio Martín

Not. Done. Yet. Filólogo Inglés. NFL/NCAAF/NBA/NCAAB/MLB/NHL

[Sergio Martín @checo3x]

@UFCEspanol @innerGmma_ufc @PPlusDeportes What is @MoSalah doing here? I thought he was on the World Cup! Weird haircut ngl

[Adam Schefter @AdamSchefter]

Save the dates: The 2027 NFL Draft in Washington DC will be held April 29 — May 1.

[Scott Abraham @Scott7news]

AJ Dybantsa will wear number 4 with the Wizards!

[Sergio Martín @checo3x]

@Novig Why putting Portugal flag on 2010 World Cup? South Africa 🇿🇦

[Miguel Ángel Durán @midudev]

¡Vaya tesoro! Colección de APIs gratuitas de modelos de Inteligencia Artificial. Sin pagos y con límites claros.

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✓ DeepSeek, Gemini, GPT OSS, Qwen...
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[Zenit @MissZenit]

Por último, también tenemos el universo expandido de Machicado (https://t.co/wMiu7ErqIF). Cien imágenes de personajes famosos con la cara de Javier Machicado. (-->)

[Zenit @MissZenit]

También recuerdo que tenemos la página de las Quotes (https://t.co/zJ4Nd71fpO). El podcast morirá, pero las barbaridades que se han dicho en él perdurarán y se podrán seguir compartiendo en Twitter o Instagram. (-->)

[Zenit @MissZenit]

Durante este fin de semana actualizaré MínimoFM (https://t.co/BQa6Akpp6C) con todos los programas que faltan, mejoraré un poco la interfaz y añadiré una mejora que hace falta. Así, al menos, Mínimo de Veterano serán nuestros Simpsons, podremos seguir escuchándolos en bucle (-->)

[Sergio Martín @checo3x]

Barceló, Alsina y ahora @PepeBrasin.

[Juanma Rubio @juanma_rubio]

Ha habido muchos, muchísimos mensajes muy bonitos en las últimas horas. Muchísimas gracias a todo el mundo, creo que es la prueba de que, con sus cosas estupendas y otras que sin duda se pudieron hacer mucho mejor, estuvo muy bien. Gracias de verdad

[Mínimo de Veterano @MinimoDVeterano]

Gracias por tanto.

🏀 Nuevo... y último episodio. Con @PepeBrasin, @vidalchow y @juanma_rubio.

📽️ https://t.co/e58SZj6oic

[Javier Machicado @JMachicado_]

El proyecto que ha dado forma a mi carrera.
Los compañeros que me han cambiado la vida.

Tendría muchas cosas que decir, pero estoy sin fuerzas para hacerlo.

Solo agradecer sin parar, valorar cada mensaje y muestra de cariño, y sonreír con tantos buenos recuerdos.

[santi @santtiagom_]

creaste una app y la usan 100 personas. todo bien.

mañana entran 1.000. después 10.000.

si no cambiás algo, la app se empieza a poner lenta y puede fallar.

ahí aparece la necesidad de escalar:
preparar tu app para soportar más carga sin romperse.

¿por qué pasa?

porque un servidor tiene límites: CPU, RAM, disco y red. cuantos más usuarios entran, más rápido se consumen esos recursos.

tenés 2 caminos principales:
1) escalar verticalmente: darle más potencia al servidor.
2) escalar horizontalmente: sumar más servidores.

cuando escalas horizontalmente, aparecen problemas nuevos.

uno de los más importantes es el estado.

si un usuario inicia sesión y esa información queda guardada en un solo servidor, puede pasar esto:
request 1 → servidor A → sabe que está logueado
request 2 → servidor B → no sabe nada

para ese segundo servidor, es como si el usuario nunca hubiera iniciado sesión.

por eso muchas arquitecturas intentan que los servidores sean stateless: que cualquier servidor pueda atender cualquier request.

la sesión y los datos compartidos se guardan en sistemas comunes, como una base de datos o redis, a los que todos los servidores pueden acceder.

después aparecen otras piezas importantes: load balancers, cache, réplicas, queues y particiones.

escalar es lograr que tu app siga funcionando bien mientras crece. en la práctica, se combinan ambas formas. agregas potencia y servidores.

[Juanma Rubio @juanma_rubio]

En todo caso, ha sido un placer y ha sido muy, muy divertido. Y estoy orgulloso de los compañeros de viaje: he aprendido mucho, en un campo en lo que ya era el más ajeno, de @PepeBrasin, @vidalchow y @JMachicado_ De verdad, estuvo muy bien y con eso hay que quedarse

[Juanma Rubio @juanma_rubio]

Hoy acaba Mínimo. Hicimos lo que queríamos hacer y un montón de gente nos habló del proyecto con mucho cariño. Más allá de tópicos, eso ha sido lo mejor durante estos años. Nos habría gustado seguir, a nuestra manera y con el impulso que tuvo el proyecto en sus mejores momentos

[santi @santtiagom_]

se sumó mucha gente a partir de este tweet 🙏

les dejo mis posts más importantes para empezar a aprender de IA desde cero:

1) Qué es un agente
https://t.co/pR2uGS5Wn2

2) Empezar con Claude Code
https://t.co/1yM8CqZB27

3) Arquitectura de Claude Code
https://t.co/aZQ3ckV99V

4) Anatomía de un Agente
https://t.co/zuh0fACMhm

5) Claude: Prompt, MCP, Skill & Subagent
https://t.co/zhqeIcrVS3

6) Harness Engineering
https://t.co/q09Tqldlia

7) Agente = modelo + harness
https://t.co/afElqdz0sj

8) Guía de Skills (artículo)
https://t.co/JlqTvbTcsi

9) Prompting Engineer con Claude
https://t.co/MCaWjpLJFq

10) Hermes Agent
https://t.co/x8p49RvH2R

espero que les sirva de guía para arrancar 🫡

[Juanma Rubio @juanma_rubio]

Se acabó la maldición. Estos Knicks, un equipo al que Nueva York ha acabado sintiendo como suyo de verdad, del que la ciudad ha estado orgullosa, son campeones de la NBA. Por primera vez desde 1973 y después de tantas y tantas y tantas cosas:

https://t.co/MvAUUW3rBu

[Sergio Martín @checo3x]

@NFL_DovKleiman CeeDee out

[santi @santtiagom_]

un agente es mucho más simple de lo que parece:

todo empieza con un modelo que solo genera tokens. si le hacés una pregunta, responde texto.

pero los problemas reales requieren más que eso. hay que leer archivos, ejecutar código, buscar información y usar APIs.

para eso existen las tools.

cada vez que el modelo usa una tool, obtiene información nueva.
mensajes, instrucciones, archivos y resultados de tools se van acumulando. a todo eso se le llama contexto.

cuanto mejor es el contexto, mejores decisiones puede tomar el modelo. pero hay un límite: no puede ver una cantidad infinita de información al mismo tiempo.

ese límite se llama context window.

hasta acá el modelo puede pensar y usar tools. el problema es que cuando termina la sesión, todo desaparece.

si volvés mañana, hay que volver a explicarle quién sos, qué estás construyendo y qué decisiones ya tomaste.

para evitar eso existe la memory. permite recuperar información importante de sesiones anteriores y volver a ponerla en contexto cuando hace falta.

ahora tenes un sistema que puede usar tools y recuperar información de sesiones anteriores.

pero todavía falta alguien que coordine todo eso.

¿qué memory cargar?
¿cuándo usar una tool?
¿cómo verificar que el resultado es correcto?

esa capa es el harness.

y como los problemas complejos rara vez se resuelven en el primer intento, aparece el loop:

ejecutar → observar → validar → corregir → repetir

cuando juntás modelo, contexto, memory, tools, harness y loop, obtenés un sistema capaz de perseguir objetivos por sí solo.

eso es un agente.

[Joost de Valk @jdevalk]

Launching https://t.co/36UBUXMmiq.

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Every claim cites a source. Ships with a checklist, llms.txt, MCP server, and Agent Skill.

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