Luis González

De agrónomo a SRE.
Ahora experimentando con IA.
Enseño Python/DevOps.
A veces entreno fuerza, a veces resistencia.

[Thariq @trq212]

the right way to use model capabilities is not to ship 10x more features to prod

it's to spend more time understanding your users, trying experiments, building prototypes, learning about things you don't understand so that you can ship things that actually work

[Luis González @iamluisgb]

@javi95lol utilizas skillify o has creado una propia?

[Luis González @iamluisgb]

Gran artículo https://t.co/0wp4TlT8pX

[Luis González @iamluisgb]

@AdrianSussudio Es el mejor formato que se ha inventado para ordenar ideas y conocimiento.

[Pablo R. (Root Rat) @root_rat]

https://t.co/OTmM5xcMuR

[VíctorSánchezdelReal @sanchezdelreal]

Más romanos que una columna del palatino.

[santi @santtiagom_]

Andrew explica por qué los fundamentos de software engineering siguen siendo clave, incluso si un agente escribe todo el código.

las 5 áreas que destaca:

1) construir aplicaciones full stack
2) gestionar datos
3) diseñar arquitecturas
4) crear sistemas seguros y confiables
5) escalar y operar en producción

memorizar sintaxis importa cada vez menos.

lo importante es entender cómo funciona un sistema para guiar al agente, evaluar sus decisiones y elegir los tradeoffs correctos.

[Don Raggio @Raggiomoral]

No puedes conocer una verdad que no puedas tolerar.

[Roger @RogerKernel]

En menos de 3 meses la norma será programar y orquestar en cloud. Si lo haces en local irás por detrás.

Y no me refiero a solo ejecutar tasks de fondo, me refiero a que la interfaz de comunicación sea directamente con un swarm de agentes con acceso directo a VMs.

De hecho, seguramente lo óptimo será trabajar desde movil en lugar de un setup de portátil/PC

Guardad tweet y hagan sus apuestas 🎰

[Luis González @iamluisgb]

@AdrianSussudio Cuando lo leí estuve dándole vueltas a que dejar la planificación tampoco era el camino. Creo que una estrategia sensata es planificar el 80% y dejar un 20% libre con el enfoque que proponen.

[Adrián Sussudio (el de los libros) @AdrianSussudio]

Realmente no es que no planifiques: es que la meta te miente.

Los autores se dieron cuenta programando robots: los que optimizaban hacia el objetivo se quedaban atascados, y los que solo buscaban novedad (sin meta alguna) acababan resolviendo laberintos y aprendiendo a caminar.

El motivo es que los peldaños que llevan a un gran logro no se parecen al destino: los tubos de vacío no llevaban a los ordenadores, llevaban a mejores radios.

Cuanto más ambiciosa es la meta, peor brújula es, porque medir el progreso por la distancia al objetivo descarta justo lo que lo hacía posible.

La alternativa no es el caos: es coleccionar peldaños interesantes y estar atento a lo que se abre.

[Pablo Malo @pitiklinov]

“He llegado a un conjunto de reglas que describen nuestras reacciones ante las tecnologías:

1-Todo lo que está en el mundo cuando naces es normal y ordinario, y es simplemente una parte natural de cómo funciona el mundo.
2-Todo lo que se inventa entre los 15 y los 35 años es nuevo, emocionante y revolucionario, y probablemente puedas hacer carrera con ello.
3-Todo lo que se inventa después de los 35 va en contra del orden natural de las cosas.”

Fuente: Douglas Adams, The Salmon of Doubt: Hitchhiking the Galaxy One Last Time (2002)

[Virginio Gallardo @virginiog]

The Economist probó Talkie, un modelo de IA entrenado SOLO con textos anteriores a 1931. Resultado: cree que Dios es extremadamente importante, está “muy orgulloso de ser ciudadano de Gran Bretaña” y defiende más la ley y el orden que cualquier modelo frontier actual.
Los valores de una IA dependen casi totalmente de los datos con los que se entrena.
Los modelos modernos absorben la cultura secular y progresista de internet (los “godless hippies”), mientras que un modelo con datos históricos pre-1931 revive valores tradicionales, religiosos y patrióticos.
La pregunta sería ¿Que otras formas puedes manipular el modelo sin modificar los datos de entrenamiento?
https://t.co/PHRIb5G3Wp

[Alvaro @alvarombt]

Cómo ha cambiado mi forma de desarrollar software: de revisar cada cambio de la IA a coordinar varios agentes en paralelo. https://t.co/aFGV4hNgh8

[Pablo R. (Root Rat) @root_rat]

Dejo esto que me han pasado.

https://t.co/sG83yAHBhc

[Eusebio Graciani @egraciani]

tenía curiosidad por saber cómo variaba el número de candidatos según rol (fullstack, leadership, producto...)

platform, devops y security tienen ~3 veces menos aplicantes por posición que diseño o front

[Remigiusz Samborski @RemikSamborski]

👀 Sneak peek behind the scenes of Google Agent Skills!

In my new article, I share how we build, test, and scale AI skills at Google:
• Standardized SKILL.md layout
• Remote MCP tools for IAM
• Automated CI/CD checks
• 2x2 evaluation matrix https://t.co/9iQ84ylNZb

[Mihura @XMihura]

https://t.co/3eMMnFw3MJ

[Codez @0xCodez]

https://t.co/WVztfCUH4u