@MunozLetrado No es una cosa para que Claude te lo haga del tirón. Tienes que diseñar y arquitecturar un buen pipeline de anonimización, clasificación y postprocesado. Pero eso vale pasta y no solo de hardware
Llevo un par de semanas minando datos en @civilioeu y he tenido que probar Jev.
Objetivo: Clasificación de habitabilidad de viviendas tras catástrofe.
Le he pasado a Jev unos samples y de primeras el resultado es muy pobre. Solo el 50% de acierto.
@javi95lol A mi de momento con skills de ingest, query, sanity y poco mas me lo mantiene bien ordenado. Para que no me toque mis notas le digo que añada Maintained by "@ me" o "@ agent" y así solo edita lo suyo a no ser que yo lo pida explícitamente
Llevo un par de semanas minando datos en @civilioeu y he tenido que probar Jev.
Objetivo: Clasificación de habitabilidad de viviendas tras catástrofe.
Le he pasado a Jev unos samples y de primeras el resultado es muy pobre. Solo el 50% de acierto.
Civilio recolecta datos de campo post emergencia y técnicos cualificados clasifican la habitabilidad de los edificios.
Los formularios están normalizados. Todo en inglés.
He retocado la rúbrica para ajustar sus decisiones pero no hay mejoras en los resultados.
¿Está preparada tu organización para coordinarse cuando realmente importa?
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Os recomendamos ver este vídeo de #ARQUINGENIERA sobre la importante labor de los arquitectos para evaluar daños en situaciones de emergencias y como @civilioeu pone en valor el trabajo que hacen. #GAVE@CACOArquitectos#terremotoGranada https://t.co/GzM7OHZm5O
@gulnor Tienes razón. Muchas veces no notas diferencia el hacer el review en una sesión nueva pero a mí me da la sensación que los modelos están sesgados en cierta forma y validan los patrones que reconocen. No se, es mi sensación
Parece que todo el mundo está oneshoteando pero no es tan sencillo como parece. Los modelos lo hacen muy bien pero no viven en tu cabeza.
A la que te pones vago un momento y dejas que el modelo decida partes críticas, zas, te la cuela y te quema los tokens de la subscripción.
@gonditeniz@jcesarperez No tiene por qué. Para mi "vibear" es dejarse llevar por el modelo y tiene sentido si estás experimentando.
El problema viene cuando cada token que quemas duele, y malas decisiones del modelo tienen un impacto en la factura de cada feature o fix
Cerrar el loop del agente parece sencillo pero se complica de sobre manera cuando hay que aplicar políticas duras para desplegar.
El agente no puede ver ni un solo credencial pero crear abstracciones y aislar el modulo de infra no es sencillo sin acoplar la plataforma
De Lorca al futuro de la gestión de emergencias del siglo XXI.
Hace 15 años, Lorca nos enseñó que tras un terremoto no solo hay que evaluar daños: hay que coordinar información, técnicos y servicios para decidir mejor. #terremotoGranada
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Hablan muy bien del framework de @G_Programming
Voy a ver si la ruta SDD ayuda a plasmar mejor las ideas en la spec antes de quemar tokens.
Generar código está solucionado. Sacar lo que tenemos en la cabeza no es tan sencillo
ehh que yo uso SDD... Sí, pero si haces vibespec tienes las mismas.
Lo que mas o menos funciona es desafiar la spec con otros ciclos/modelos y aun así tienes que validar.
Igual que cambias el modelo para hacer review, cambia el modelo para desafiar la propuesta de implementacion