Ivan Sanchez 🚀

ISC Software Engineer 👽

#Father
#Developer
#AmericanFootball
#Football

[Ivan Sanchez 🚀 @ing_ivan_31]

A veces los momentos magicos son pequeñisimos momentos rodeados de gente unica y maravillosa como tu @MontelongoRdz 😍😍😍

[Cielo Dahy @CieloDahy]

tip secreto para encontrar laburo en tech rapido:

buscá startups que hayan levantado ronda hace menos de 6 meses. están en modo contratación urgente y tienen menos filtros que las grandes.

dos ideas:

usá Crunchbase, filtrá por 'recent funding' y mandate el cv por la página o por DM al founder con un mensaje personalizado. funciona.

entra a la pagina de Y Combinator y fijate los ultimos dos batches. elegi las que te gusten y cold DM directo

[Manuel Zapata @ManuelZapata]

Tomamos un proyecto .NET que no tenía una sola verificación automática. Ni analyzers, ni formato forzado, ni hooks.

Le configuramos una primera capa de verificación determinista.

Hace poco compartí la pirámide de madurez para adoptar IA. La Fase 1 es justo esto: instrumentación que valida el código sin que un humano lea cada cambio.

Esto fue lo que configuramos, todas viven en el repo:

1. global.json. Fija la versión del SDK con la que compila el equipo. Así el build se comporta igual en cualquier máquina y en CI, sin sorpresas por versiones distintas.

2. https://t.co/5tmQk5H9l9.props. Enciende los analyzers de .NET y activamos warnings = errors. Esto hace que el build deje de tolerar avisos: nada pendiente en el código se acepta.

3. .editorconfig. El formato deja de ser opinión. dotnet format lo arregla solo y un check lo verifica en cada cambio.

4. NuGet Audit. Revisa si tus dependencias tienen CVEs conocidos en cada restore. Un sensor de seguridad dentro del build.

5. Tests conectados a la señal de confianza. Un test que no corre en cada cambio no valida nada.

6. Makefile. El catálogo de comandos del proyecto, el mismo para el equipo y para el agente. Ahí vive make check, que corre lint + build + test de una sola vez: la señal única de que el código está sano.

7. lefthook. Corre los checks antes del commit y del push. Atrapas el problema en tu máquina, antes del review.

Lo primero que pasó al encender todo esto: el build se puso rojo. El culpable, un CVE en una dependencia transitiva que llevaba ahí sin que nadie lo viera. El código estaba muy bien; la vulnerabilidad venía heredada en una librería que el proyecto arrastraba.

La próxima fase: que la arquitectura se valide sola.

¿Tienes algunos de estos configurados en tu proyecto .NET?

[Martinalgui @MartinoliCuri]

Mi novia: “porque no me contestas?”

Yo estático frente a la televisión imaginando que soy Lumumba Vea:

[Carlos Villuendas @carlosvillu]

¿Has intentado construir un agente que haga trabajo de verdad?

No un chatbot. Algo que investigue, ejecute código, genere un informe con gráficos.

El 90% del tiempo te lo pasas montando infraestructura. Sandbox. Memoria. Sub-agentes. Canales.

Hay un proyecto que te lo da TODO resuelto. En 2 minutos. 72K estrellas. Open source.

🦌 DeerFlow 2.0 🧵

[Anatoli Kopadze @AnatoliKopadze]

https://t.co/eq0oL4fIaR

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

Web scraping will never be the same.

(100% open-source visual search at scale)

PixelRAG is a retrieval system that skips HTML parsing completely.

Instead of scraping a page into text and embedding chunks, it screenshots the page and retrieves the image. A vision-language model reads the answer straight off the pixels.

Why that matters: parsing is where web RAG quietly loses information.

- A single HTML-to-text parser can drop 40%+ of a page.
- Tables, charts, and layout get flattened or thrown out.
- Swapping parsers alone can move accuracy ~10 points on the same docs.

PixelRAG indexes the page a person actually sees. The team built a visual index of all of Wikipedia, 30M+ screenshots, and it still beats the strongest text RAG baseline by 18.1% on text-only QA.

The repo also ships a Claude Code plugin that gives Claude eyes.

It lets Claude screenshot any URL and read the rendered page instead of scraping the DOM. So you can hand it a live page, an arXiv paper, or your local site and ask what it actually looks like.

One setup script. No MCP server, no backend.

How the pipeline works:

- Renders each document (web, PDF, image) to image tiles.
- Embeds them with Qwen3-VL-Embedding, LoRA fine-tuned on screenshots.
- Builds a FAISS index and serves a search API.

A stronger reader model lifts accuracy with no re-indexing, since the index is just pixels.

Everything is open-source under Apache-2.0.

GitHub repo: https://t.co/qun9TjAdmw

Talking about RAG, I recently wrote an article on a new approach that makes retrieval much more efficient by cutting corpus size by 40x, reducing tokens per query by 3x, and improving vector search relevance by 2.3x.

The article is quoted below.

[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 🫡

[Dan Kornas @DanKornas]

Claude Code can drift when a task needs real judgment: debugging, architecture tradeoffs, risk analysis, or strategy.

Claude Code Thinking Skills is a library of 39 mental-model and critical-thinking skills for Claude Code users who want more structured reasoning.

It helps you route messy problems by starting with thinking-model-router, then invoking a named framework instead of relying on ad-hoc prompting.

Key features:
• 39 thinking skills – covers first principles, Bayesian reasoning, systems thinking, OODA, pre-mortem, TRIZ, and more.
• Router entry point – maps domain + problem type to a fitting framework.
• Claude Code native – each framework is packaged as a Claude Code skill you can invoke by name.
• Plugin install path – README shows Claude Code marketplace commands plus manual copy options.
• Transparent evals – publishes a replication-gated scorecard, including the current “zero robust replicated ELEVATE verdicts” result.

It’s open-source (MIT license).

Link in the reply 👇

[Cristian Córdova 🐧 @barckcode]

“Solo” entender esos 9 conceptos que comenta el crack de Santi hacen una diferencia enorme entre sacar un producto vibe codeado que a la mínima que le soplen un poco fuerte se caiga.

Y un producto robusto, funcional y que escala.

Ingeniería necesaria pre y post IA.

[arc. @arceyul]

🚨OpenAI está regalando $1.200 GRATIS para usar Codex

Solo necesitas un repo público en GitHub, rellenar un formulario y te dan 6 meses de ChatGPT Pro + Codex

Y casi nadie está hablando de esto, seguramente porque no quieren que se entere todo el mundo

Todavía estás a tiempo de solicitarlo, aunque no sepas programar o estés empezando

Así funciona:

1. Instala Cursor, Codex, Claude Code o lo que uses
2. Monta un proyecto, de lo que sea
3. Súbelo a GitHub
4. Pide a tus amigos que le den stars

Deja el link de tu repo en los comentarios, entre todos te daremos Star.

Si tienes dudas de si aceptarán tu proyecto, no te preocupes.

Estos programas aceptan hasta proyectos a medias

Enlace para aplicar abajo⬇️

[DevTalles @DevTalles]

🧑🏻‍🎓Visita este #Repositorio GRATUITO de ejercicios, para reforzar y poner en acción lo aprendido.

🧑🏻‍🏫¡Perfecto para apoyar tu crecimiento, con oportunidades de mejorar tus habilidades!

👉🏻Ven a #GitHub a practicar ya: https://t.co/WYp2gPQz1r

[Fazt @FaztTech]

el creador de shadcn acaba de crear un skill para que puedas aprovechar Fable al máximo, ya que solo lo tendremos por otros pocos días 🔥

Se llama /improve y es una locura:

Usa Claude Fable para pensar como un senior dev (audita tu código, detecta problemas y genera planes brutales) y luego ejecutas todo con modelos más baratos y rápidos.

Puedes instalarlo con este comando:

npx skills add shadcn/improve

o puedes saber mas aquí:
https://t.co/1vmH6f2S3J

[santi @santtiagom_]

Algunas preguntas que podés hacerle a Claude/Codex para mejorar la seguridad de tu app:

> ¿Un usuario puede acceder a datos de otro usuario?
> ¿Hay endpoints o acciones sin validar permisos?
> ¿Hay API keys, tokens o secretos expuestos?
> ¿Los inputs están validados correctamente?
> ¿Hay información sensible filtrándose en logs o mensajes de error?
> ¿Qué endpoints podrían recibir abuso o spam?
> ¿Qué vulnerabilidades de seguridad encontrás en la aplicación?

Cuanto más contexto le compartas sobre la arquitectura, base de datos, autenticación y endpoints, mejor va a funcionar.

[PA13L0 @Fluyeporlaweb]

Documentación oficial: https://t.co/YD1BRXaadD

Más cosas así en el canal: https://t.co/ANlD2Ch1y9

[rob. @robiartec]

🚨ULTIMA HORA: Alguien acaba de publicar el curso de 5 horas de Python más completo para IA que existe en internet.

00:00:00 Introducción: Aprende Python para IA
00:01:42 Descripción general del curso
00:03:58 Instalación de Python
00:04:05 Instalar Python en Windows
00:05:10 Instalar Python en Mac
00:06:53 Instalación de VS Code
00:08:34 Configuración de VS Code (Extensiones)
00:12:08 Personalización de VS Code
00:13:31 Crear tu primer proyecto
00:16:18 Crear un espacio de trabajo en VS Code
00:18:02 Tu primer archivo Python (https://t.co/xFvUCVALjP)
00:20:10 Ejecutar código Python
00:26:23 Ejercicio y resumen
00:29:26 Recursos del curso y comunidad
00:31:07 Entender los entornos de Python
00:33:15 Entender los paquetes de Python y Pip
00:34:00 Crear entornos virtuales (venv)
00:37:34 Nota sobre Anaconda
00:38:32 Instalar paquetes de Python (pip install)
00:42:51 Usar paquetes de Python (Import)
00:44:29 Python interactivo con Jupyter
00:48:30 Resumen completo de configuración y ejercicio
00:51:36 ¿Qué es la programación?
00:55:19 Sintaxis de Python y PEP8
00:58:00 Entender y depurar errores
01:01:33 Variables
01:06:03 Comentarios
01:09:48 Introducción a los tipos de datos
01:10:12 Números (enteros y decimales)
01:13:36 Cadenas de texto (Strings)
01:19:39 Formato de cadenas (F strings)
01:21:49 Métodos de cadenas
01:26:35 Booleanos
01:31:02 Operadores (aritméticos, de comparación y lógicos)
01:39:19 Asignaciones abreviadas (+=)
01:40:24 Introducción al flujo de control
01:41:35 Condicionales (if, elif, else)
01:47:11 Bucles (For y range())
01:52:13 Introducción a las estructuras de datos
01:53:32 Listas
01:59:10 Diccionarios
02:00:23 Tuplas
02:01:37 Conjuntos (Sets)
02:05:51 Funciones (definir y llamar)
02:15:02 Parámetros y argumentos de funciones
02:22:42 Alcance de variables (global vs local)
02:28:50 Retornar valores desde funciones
02:37:37 Herramientas externas (módulos y paquetes)
02:40:48 Importar módulos y funciones integradas
02:47:56 Resumen de métodos de importación
02:48:48 Instalar paquetes y requirements.txt
02:56:04 Trabajar con APIs (ejemplo con Requests)
03:06:20 Trabajar con datos (Pandas y Matplotlib)
03:10:46 Leer y guardar archivos de datos
03:14:50 Introducción a Python práctico
03:16:47 Estructura y organización de proyectos
03:22:02 Entender las rutas de archivos
03:26:37 Trabajar con diferentes tipos de archivos
03:34:05 Organizar el código en módulos
03:39:39 Manejo de errores (Try/Except)
03:45:31 Introducción a las clases (POO)
03:49:09 Crear tu primera clase (__init__, self)
03:57:04 Atributos de clase vs instancias
04:00:10 Métodos de clase
04:05:23 Herencia de clases
04:07:32 Cuándo usar clases vs funciones
04:09:44 Introducción a Git y GitHub
04:12:31 Fundamentos de Git
04:15:41 Instalar Git
04:16:46 Flujo de trabajo básico con Git
04:18:41 Crear cuenta en GitHub y autenticación
04:22:37 Clonar repositorios de GitHub
04:28:12 Crear repositorios y .gitignore
04:36:12 Usar Git con la interfaz de VS Code
04:44:05 Variables de entorno y secretos (.env)
04:52:13 Usar el paquete python-dotenv
04:55:03 Introducción a Ruff (linter y formateador)
04:56:13 Configurar Ruff en VS Code
04:57:23 Ruff en acción
05:01:10 Introducción a Uv (gestor de paquetes moderno)
05:02:07 Instalar Uv
05:02:30 Usar Uv (uv init, add, sync)
05:09:01 Ejercicio completo de flujo de trabajo en Python
05:11:13 Cierre del curso y próximos pasos

Desde cero hasta construir agentes con APIs reales, entornos virtuales, Git, clases y manejo de errores.

[Dhanian 🗯️ @e_opore]

Day 18/100 of Learning System Design.

API Gateways – Routing, Authentication, and Rate Limiting.

Grab the System Design Ebook: https://t.co/1pR2xx1I3p

[Fazt @FaztTech]

Acabo de descubrir https://t.co/vUZktUZijp 🔥

Es una lista de las mejores “Skills” para que cualquier agente de IA genere interfaces más pulidas

✅ Animaciones que se sienten bien
✅ Accesibilidad
✅ Consistencia Tailwind
✅ Micro-interacciones de nivel pro

Si haces frontend con IA, esto es oro puro.

→ https://t.co/vUZktUZijp

[Vaishnavi @_vmlops]

Agentic AI
- A Complete Learning Guide
for High School Students

https://t.co/QRU2VqUNFG

[matt @mattknowsai]

ANTHROPIC ENSEÑA CÓMO CONSTRUIR UNA EMPRESA ENTERA SOLO CON AGENTES IA.

Agentes trabajando entre ellos.
Repartiéndose tareas. Ejecutando procesos solos.

Gratis. Subtitulado al español.

Si quieres que la IA trabaje por ti, guarda esto. ⬇️

[Fernando Herrera @Fernando_Her85]

Nuevo curso 
ClaudeCode: Guía completa para desarrolladores

Muchas personas me lo habían pedido y me siento muy contento con el resultado del curso.

+17 horas de ejercicios prácticos y tareas para aprender las herramientas de forma didáctica y entretenida.

Espero les guste mucho y sobre todo, les sirva un montón.

https://t.co/gm9xCjlCr9