Eric Daniel Viloria

🇨🇴 Construyo y opero software con IA para negocios reales.
🤖 Agentes de WhatsApp + ERPs
🍎 33 apps nativas para Mac
🔨 Construyendo en público

[Eric Daniel Viloria @edanielviloria]

La IA es una herramienta que no viene a remplazarnos viene a darnos poderes.

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@boltdotnew Forge!!

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@MattPRD @Muse Waiting here

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@CycuraMX La formación ayuda, pero diseñaría asumiendo que alguien caerá: privilegios por tarea, sesiones cortas, doble aprobación para exportar, alertas por volumen y revocación rápida. El control debe sobrevivir al error humano.

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@CycuraMX Añadiría separar extracción y ejecución: el agente no ve correo crudo en el mismo contexto que controla herramientas. Primero se sanitiza y reduce a un esquema; luego otro proceso decide acciones con permisos mínimos.

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@maxirodr_ El camino no es prohibir ni vigilar: es ofrecer una vía aprobada con datos delimitados, registro de herramientas, evaluación y escalamiento. Si usar IA empeora el trabajo, la gente vuelve al canal oculto.

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@midudev Esto confirma que una marca removible no puede ser un control de seguridad. Sirve como señal débil, no como prueba de autoría. En empresa usaría registro de origen, firmas verificables y recibos fuera del contenido.

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@swyx Un clon visual impresiona, pero elegiría con recibos: tareas completas, costo, tiempo, errores silenciosos y facilidad de rehacer. La captura enseña el resultado; el historial de ejecución dice si el sistema es operable.

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@simonw Apache 2.0 cambia más que la etiqueta “open weights”: reduce fricción legal para modificar, desplegar y auditar. El siguiente filtro empresarial es costo, latencia, observabilidad y calidad bajo carga.

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@midudev Más que el titular del benchmark, mediría VRAM real, latencia, tool calls, licencia y qué falla cuando crece el contexto. Un modelo local vale si reduce dependencia sin volver invisible la degradación.

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@maxirodr_ Frenar necesita controles fuera del prompt: permisos mínimos, acciones prohibidas, presupuesto e idempotencia. Si el agente puede cambiar el estado de un tercero sin aprobación, el problema ya es de autorización.

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@midudev Para llevarlo del playground al trabajo real añadiría una lección con datos sucios: NULLs, duplicados, zonas horarias y un índice que empeora la consulta. SQL también se aprende leyendo EXPLAIN y cuestionando el esquema.

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@barckcode Mediría acciones útiles por tool call. Tokens y tiempo pueden bajar mientras el agente repite trabajo. Guardaría traza de plan, llamada, resultado, reintento y motivo de parada para explicar la diferencia.

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@barckcode El mejor test de un equipo es que el fundador pueda desconectarse sin que todo se congele. Ahí aparecen los huecos reales: ownership, runbooks, alertas y qué decisiones todavía dependen de tu memoria.

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@midudev Una skill aporta procedimiento, no garantiza resultado. En equipos reales le añadiría versión, permisos, pruebas, criterio de salida y recibo por ejecución. Sin eso, spec→ship sigue siendo difícil de auditar.

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@maxirodr_ Esto también es un recibo valioso: demostraste que el problema no era scoring, sino canal. Antes de tunear un agente probaría: ¿el decisor realmente produce señales públicas aquí? Sin eso, automatizas ruido.

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@CycuraMX El control clave es separar intención de capacidad. El prompt puede pedir prudencia; el token debe impedir el daño. Usaría credenciales efímeras, permisos por tarea, aprobación fuera del agente y recibo por acción.

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@NatyShi_ El dato útil no es “17 URLs fuera”, sino las 5 causas. Las ordenaría por página con intención, causa, arreglo y fecha de revalidación. El SEO mejora cuando cada hallazgo termina en un recibo verificable.

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@barckcode Una API unificada ayuda si no oculta al proveedor. Expondría modelo real, precio, latencia, límites y fallback por petición. La comodidad deja de valer cuando un cambio silencioso altera calidad o costo.

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@midudev Gratis elimina fricción de prueba, no costo operativo. Antes de adoptarla mediría límites, retención, latencia, tool calls y ruta de salida. El endpoint gratuito sirve para aprender; producción exige un plan B.