Ex google engineer acaba de soltar un curso completo de 1 hora para construir agentes de IA que se mejoran solos, desde cero:
00:00 – Cómo nace un agente que se construye a sí mismo
03:01 – soul.md: el archivo que lo controla todo
30:16 – RAG inteligente: solo traes 20 mensajes relevantes, no los 2.000
31:48 – El loop que sabe cuándo parar solo
35:14 – Detectar el error y arreglar el prompt en el momento
50:22 – Cómo Claude comprime y optimiza tu memoria automáticamente
1 hora de contenido práctico que vale más que la mayoría de cursos de pago sobre agentes.
Míralo completo, guárdalo📚
Hackers can use 9 of the most popular AI tools to assemble massive botnets
Researchers have discovered a new pull-based prompt injection attack called HalluSquatting that exploits LLMs' tendency to hallucinate package or resource identifiers.https://t.co/5Ub6ssdIcx
Anthropic engineer:
"You're not supposed to prompt Claude. You're supposed to build a system that prompts itself."
In 45 minutes she breaks down how Anthropic builds agents that remember, learn from their mistakes, and get smarter with every run.
Worth more than any paid course you'll find on building agents.
Watch the session, then read the guide on building loops below.
Anthropic a publié une Formation complet de 2 HEURES sur la construction d'agents Claude.
Animé par l'ingénieur qui construit Claude Code.
Gardez-la précieusement en Signet🔖
de A à Z : Structurer un agent qui se gère sans supervision. Lui donner accès au terminal pour exécuter, lire, corriger. Gérer sa mémoire via le système de fichiers. Bloquer les hallucinations avec des Hooks. Faire tourner un agent sur un gros codebase sans tout casser.
À la fin : vous utilisez Claude comme un pro et vous monétisez vos compétences. Débutant ou avancé, tout est là en un seul endroit, ce cours couvre tout.
Ça vaut plus que tous les cours à 500$ que t’as failli acheter.
Un groupe d’étudiants chinois a acheté 7 Mac Mini sur eBay pour un total de 1 600 $, les a reliés via Ethernet pour former un seul système, puis a ouvert un cabinet financier basé sur l’IA directement dans leur chambre universitaire.
Leur premier client payait un conseiller financier 8 400 $ par an. Eux ont facturé 240 $ par an pour faire la même chose en mieux.
Claude lit les rapports 10-K filings en quelques secondes, construit des modèles d’allocation sans biais de commission, exécute des scénarios d’optimisation fiscale et projette la retraite au dollar près.
Un conseiller financier gérant un portefeuille de 500 000 $ facture environ 5 000 $ par an juste pour exister et 92 % d’entre eux sous-performent un simple fonds indiciel sur 15 ans.
Warren Buffett a parié 1 000 000 $ qu’un simple fonds indiciel S&P 500 battrait n’importe quel hedge fund sur 10 ans. Il a gagné avec 854 000 $ d’avance.
Sept Mac Mini, un fichier CLAUDE.md et 240 $ par an ont remplacé une équipe d’analystes. Premier mois : 8 clients. Deuxième mois : 20 grâce au bouche-à-oreille.
1 600 $ investis une seule fois. Le reste, ce sont juste des lignes dans un tableur client.
R.I.P. rebuilding your GTM stack from scratch every session.
A complete Claude Skill Library can replace a $15,000/month agency retainer.
It is not as easy as hiring someone else to do it.
But if you start today, you can have 130+ skills loaded into Claude Code covering every GTM job by end of this week.
I usually charge $299 for access to this library but today, it's free.
Like this post + comment 'Agents' and I'll DM you the entire skill library for free.
(Must be following, or I can't message.)
Taking this down in 48 hours.
Confused by all the AI hype?
These people make it easy to understand and they teach you how to actually build your own AI tools
Agents & frameworks
@hwchase17 — LangChain founder; agents nonstop
@jerryjliu0 — LlamaIndex founder; data + agents
@LangChainAI — framework releases & patterns
RAG & retrieval (making AI use your own data)
@jobergum — the go-to for search tradeoffs
@virattt — practical RAG on real apps
@_philschmid — clear, hands-on LLM guides
Testing & reliability
@HamelHusain — the "test it before you ship" guy
@sh_reya — evals + ML engineering
@eugeneyan — applied ML, easy to follow
Fine-tuning (training your own model)
@rasbt — LLMs from scratch
@danielhanchen — fast, cheap fine-tuning
@winglian — practical training setups
@ai_explorer25 -- ai tools and resources
Save this 🔖 and reply with who I missed.
imagine telling your customers there's a small chance you'll randomly decide they're using your product wrong and you won't tell them but will secretly silently sabotage their work
Environments aren’t just tech, they reflect how teams handle governance and collaboration. At n8n Builders Berlin, Bach-Thi Dinh from Exxeta shared how they scaled automation with structured dev, staging, and prod setups using n8n Enterprise. Watch here: https://t.co/aq9VjaR1Z3
Have you thought about the future of Agentic AI?
We have too, so AWS and @OpenAI leaders recently came together to discuss where agents are working today, and what your organization needs next to lead with AI.
Check out the full stream below.