bugün keşfettiğim en ilginç repolardan biri baguette oldu.
claude code, cursor veya codex gibi araçlarla kod yazıyorsunuz. ancak ortada önemli bir eksik vardı. yz kodu üretebiliyor ama ortaya çıkan uygulamayı simulator uzerinden farklı cihazlarla gerçekten kullanamıyordu. yani login ekranını yazabiliyor, ayarlar sayfasını oluşturabiliyor fakat bir insan gibi uygulamanın içine girip butonlara basamıyor, ekranlar arasında gezemiyor veya hataları kendi başına keşfedemiyordu.
baguette tam olarak bu problemi çözmeye çalışıyor.
kurulumu da oldukça basit:
brew install baguette
sonrasında tek yapmanız gereken:
baguette serve
komutunu çalıştırmak.
baguette macinizdeki ios simulatorları tarayıcı üzerinden erişilebilir hale getiriyor. böylece ai agentlar simulator ekranını görebiliyor, dokunabiliyor, kaydırabiliyor ve uygulamayla etkileşime geçebiliyor.
örneğin swiftui ile geliştirdiğiniz bir uygulama için artık yz sadece "login ekranını oluştur" demek yerine "uygulamayı aç, hesap oluştur, ayarlar ekranına git, tüm akışları test et, karşılaştığın hataları raporla ve ekran görüntülerini al" diyebiliyorsunuz.
🚨 Anthropic just showed a 27-minute workshop on how to actually do prompts for Claude.
Taught by the people who built it.
Free. No registration. No paywall.
I've seen $300 courses that don't cover what they teach in the first 8 minutes.
Watch it and bookmark it now.
Google ha lanzado su skill Modern Web Guidance.
Evita que tu IA genere webs con patrones antiguos y APIs desactualizadas.
✓ Guías revisadas por expertos
✓ Para Claude Code, Cursor, Antigravity y más
Instalación → https://t.co/UB9Ik3nfyQ
@reycamiloandres@Nataliaescribe No hay que pagar boletas para ver una maratón, pero detrás de eso hay gente que compra los tennis con los que corre más otros Accesorios, el tema es la visibilidad y patrocinios de cada deporte, y claro está montarsela a los hinchas con el tronco Falcao
NECESITO URGENTEMENTE QUE LEAS ESTO:
Acabo de ver la IA del FUTURO... y cabe en un pendrive de 512GB que te sobra del 2018.
No es hype de YouTuber con la estúpida cara de sorprendida que ponen los imbéciles (golpéenme fuerte si un día hago esa idiotez).
No es "pronto".
Es YA.
@xenovacom publicó la prueba de que los LLMs de 1-bit reales (no la cuantización) acaban de explotar el juego entero.
Se llama Bonsai 1.7B de PrismML.
- 1.7 mil millones de parámetros.
- 290 MB.
- ~100 tokens por segundo en el navegador.
- Todo con WebGPU.
- Todo true 1-bit end-to-end.
Y sí, lo puedes probar ahora mismo en Hugging Face.
¿Por qué esto es absurdamente genial y no solo otro modelo raro?
Déjame explicártelo como si estuviéramos tomando café y yo estuviera perdiendo la cabeza (porque lo estoy):
Antes si querías correr Llama 3 8B localmente ibas y descargabas 5-6 GB, rezabas para que tu GPU no se muera y terminas usando 16 GB de RAM.
Ahora: solo unos putísimos 290 MB.
Sí, menos que una temporada de The Office en 1080p.
Puedes tenerlo descargado en 3 segundos con conexión de hotel.
Tu abuela podría correrlo en su laptop del 2015 sin que se ponga a llorar.
La velocidad es insultante: 100 tokens/seg en Chrome. En Chrome. Sin instalar nada. Sin cuenta de OpenAI. Sin pagar API.
Es más rápido que muchos setups locales caros que la gente presume en Twitter.
Imagínate: estás en un avión sin wifi, abres una pestaña y tienes un modelo que razona casi en tiempo real.
La gente va a empezar a hacer prompts en el metro y nadie va a entender qué carajo está pasando.
Ah, y esto no es solo "corre más rápido".
Es "puedo poner IA en un smartwatch, en un dron, en un Raspberry Pi, en un teléfono viejo… y no se va a quemar la batería en 8 minutos".
Solo necesitas un navegador.
Cualquiera.
En cualquier parte del mundo.
Estudiantes en países con internet lento, devs indie, makers, gente que solo quiere jugar… todos ganan.
La barrera acaba de desaparecer.
PrismML no hizo "otro modelo cuantizado". Hicieron el primer LLM 1-bit que realmente funciona bien y lo aceleraron con WebGPU como si fuera un juego de Unreal Engine 5.
Es ingeniería de otro nivel.
Esto es el equivalente a cuando pasamos de los celulares con batería de 3 días a los iPhone que duran medio día… pero al revés: volvimos a la eficiencia brutal pero con 1000x más potencia.
El futuro no es "IA en la nube más barata".
El futuro es IA en tu bolsillo, en tu laptop vieja, en tu smart TV, en tu refrigerador si quieres.
Todo local.
Todo privado.
Todo rápido.
Y Bonsai es solo el principio.
Si esto escala (y va a escalar), en meses vamos a tener modelos de 7B-13B corriendo a velocidad loca en cualquier dispositivo mediocre.
La era del "todo en el browser" acaba de comenzar.
Ve, prueba.
DEMOOO👇
Dois engenheiros da Anthropic acabaram de mudar a forma como devs pensam sobre IA.
Barry Zhang e Mahesh Murag subiram no palco do AI Engineer Code Summit e disseram uma frase que incomodou muita gente:
"Parem de construir agentes. Construam Skills."
Em 16 minutos eles provam que a indústria inteira está resolvendo o problema errado.
Aqui está o que a maioria não entendeu:
→ Skills são pastas. Literalmente pastas com arquivos markdown.
→ Elas ensinam ao Claude o SEU fluxo de trabalho, a SUA expertise, o SEU domínio.
→ Um único agente genérico + biblioteca de Skills específicas supera dezenas de agentes especializados.
→ Fortune 100s já estão deployando Skills em escala pra ensinar agentes sobre processos internos.
→ Times de produtividade com 10.000+ devs usam Skills pra padronizar como código é escrito.
A analogia que eles usaram é perfeita:
Quem você quer fazendo seu imposto de renda? O gênio com QI 300 que nunca viu legislação tributária, ou o contador experiente que faz isso há 20 anos?
Inteligência sem expertise é entretenimento.
Expertise empacotada é produtividade.
O que mudou: a Anthropic parou de tentar criar agentes diferentes pra cada domínio.
Perceberam que com Claude Code, o padrão é sempre o mesmo. Um modelo acoplado a um runtime com filesystem.
A diferença entre um agente medíocre e um extraordinário não é o modelo. É o conhecimento de domínio que você alimenta.
Skills resolvem isso com progressive disclosure. O agente só carrega o nome e descrição da skill. Quando relevante, puxa o SKILL.md. Quando precisa de mais, navega os arquivos de referência. Zero desperdício de contexto.
Isso não é uma feature. É uma mudança de paradigma.
Quem entender isso agora vai operar em outro nível daqui a 90 dias.
Quem ignorar vai continuar escrevendo prompts de mil palavras toda vez que abrir o chat. E ainda explicar de novo e de novo o que “realmente” quer.
Un estudiante de 21 años de la Universidad de Shanghái Jiao Tong mostró el robot de trading automático que creó con Claude Code.
Claude se encargó de la mayor parte del trabajo pesado.
Este robot monitorea los diferenciales de precios en más de 50 mercados de Polymarket, mientras sincroniza datos de Binance con OpenClaw para analizar las tendencias de ultra corto plazo de BTC.
Esa es la fuente de las ganancias exorbitantes.
Solo le tomó 2 días completar el script, durante los cuales solo usó un iPad como pantalla secundaria.
Arquitectura del sistema:
Claude Code se encarga de generar estrategias y vigilar de cerca las fallas en la fijación de precios en Polymarket.
OpenClaw se encarga de ejecutar las operaciones y sincronizar con Binance para el análisis de BTC.
0 intervención manual, ejecución completamente automática.
Instantánea de rendimiento:
De la noche a la mañana: abrió 3 posiciones, cerró automáticamente 2.
Caso de trading: short en BTC a nivel de 15 minutos, entrada a 0.31, salida a 0.79.
Ganancia neta en una noche: +$1,940
Lógica de la estrategia:
Especializado en cosechar vulnerabilidades de fallas en la fijación de precios entre mercados.
Ejecución de alta frecuencia, cada operación solo toma una ventaja mínima en la relación riesgo-recompensa.
Puro volumen de trading para hacer rodar las ganancias.
Referencia de comparación:
planktonXD
Volumen anual de trading aprox. 61,000 operaciones
Ganancias aprox. 106,000 dólares
Estrategia: arbitraje
Proceso de evolución:
Empezó con unos cientos de dólares
Al principio solo jugaba con copias simples sin cerebro
Luego directamente creó un sistema personalizado de monitoreo y ejecución
Gestión de riesgos:
Protección automática de apagado en caso de anomalías de liquidez
Liquidación de emergencia requiere confirmación manual
Caso de pérdida: en una caída repentina, retroceso aprox. 3%
Estado actual de operación:
Sistema completamente autónomo y autoalojado
Monitoreo puro por notificaciones push
Casi sin necesidad de intervención humana
Capital inicial: aprox. 1,400 dólares
[3/3] 🔮 Strategic Prediction:Williams (Sainz) shows the most stable long-run pace in the midfield—a 1-stop is possible. My predictive model after 58 laps: Leclerc, Hamilton, Verstappen. Can Williams snatch vital points from the mid-pack? 👀🏁 #F1Strategy#DataAnalysis
[1/3] 🚨 The 'Graining Cliff' in Shanghai 🇨🇳Low track temps (16°C) are punishing the C3 Mediums. Telemetry shows a DRASTIC performance drop around Lap 14. Expect the Undercut to be the dominant strategic tool tomorrow. 👑📊 #F12026#ChineseGP
[2/3] 🔋 2026 Energy Management Alert!Shanghai's 1.2km straight is the ultimate test for the new 50/50 PU regs. Mercedes is clipping early (850m), losing top-end speed, while Ferrari/Hamilton shows superior harvesting. Watch for late-straight overtakes! 🏎️⚡️ #F1Tech#Telemetry