Masterclass de Hermes (48 min) para entender cómo funcionan agentes más personalizados y con memoria persistente.
Explica cosas como:
1) un archivo (SOUL.md) para definir la personalidad y reglas del agente
2) un sistema de memoria que le permite recordar información entre sesiones
3) skills reutilizables para tareas específicas
4) loops donde el propio agente mejora sus skills
5) múltiples perfiles de agentes para distintos workflows
También muestra cómo usar Hermes con Claude Code, Telegram y distintos workflows.
مهندس من Google Cloud شرح كيف تبني تطبيق كامل باستخدام Claude من الصفر خلال 26 دقيقة فقط 🚀
من فكرة خام إلى تطبيق منشور، باستخدام Claude كفريق هندسي كامل.
بدون فريق. بدون خبرة مسبقة.
والشرح أقوى من أغلب كورسات الـvibe-coding المدفوعة 👀
Anthropic publicó una muy buena charla de 33 minutos sobre prompting.
Muestran cómo mejoran paso a paso un customer support bot que empezó a fallar después de migrar a un modelo nuevo.
Durante el video van:
• limpiando prompts llenos de reglas viejas
• separando role, guidelines y tone con XML
• usando evals para detectar errores y regressions
• mejorando el formato de salida con output contracts
• y separando tareas en generate → evaluate → repair loops
Muy recomendada si trabajás con prompts largos, agentes o Claude Code.
Si usás Claude Code todos los días, hay 12 conceptos que te van a ayudar muchísimo:
1) CLAUDE.md → memoria persistente del proyecto
2) Rules → reglas y restricciones globales
3) Skills → instrucciones reutilizables
4) Hooks → automatizaciones con scripts
5) Slash Commands → workflows reutilizables
6) Plugins → paquetes instalables con tools, skills y comandos
7) MCP → conexión con APIs y servicios externos
8) Plan Mode → plan antes de ejecutar
9) Permissions → control de acceso a tools
10) Subagents → agentes paralelos
11) Voice Mode → interacción por voz
12) Rewind → volver a estados anteriores de la sesión
La parte interesante aparece cuando empezás a combinarlos entre sí.
GitHub acaba de matar el vibe coding?
Su nuevo repo spec-kit ya lleva 92k estrellas, y muestra hacia dónde va de verdad el desarrollo con IA.
Esto es lo que hace:
En vez de pedirle a tu IA "hazme una app de tareas" y rezar… ejecutas 6 comandos que convierten tu idea en una especificación estructurada que el agente puede ejecutar:
/speckit.constitution → define las reglas del proyecto (calidad, testing, UX)
/speckit.specify → describe QUÉ construir (no la tecnología)
/speckit.clarify → la IA hace preguntas para eliminar ambigüedades
/speckit.plan → ahora sí, eliges el stack
/speckit.tasks → genera una lista de tareas ordenada por dependencias
/speckit.implement → el agente lo construye
El entregable ya no es el código.
Es una especificación viva que tu IA lee, discute y ejecuta.
Funciona con Claude Code, Copilot, Cursor, Codex, Gemini y 25+ agentes más.
El cambio que casi nadie está viendo: "La IA escribe código" → "La IA ejecuta una especificación."
El desarrollo centrado en la intención es el nuevo estándar.
CANCELA tus planes del fin de semana.
NECESITAS:
• Aprender Claude Code
• Aprender Cowork (construir 1 o 2 workflows prácticos)
• Configurar Perplexity Computer / Perplexity Finance
• Optimizar Cowork (plugins + habilidades)
• Configurar OpenClaw
• Probar productos de IA de Google (Nano Banana 2, NotebookLM y más)
• Experimentar con soluciones agénticas básicas (Manus)
• Usar IA para crear un plan de negocio / estrategia / archivos de contexto
• Construir una base de datos de segundo cerebro con IA (Notion)
• Experimentar con los nuevos Notion Agents
• Aprender herramientas básicas de automatización (MCPs, Zapier, n8n)
• Aprender prompt engineering — cuanto mejor te comuniques con la IA, mejores serán tus resultados
• Leer artículos sobre IA
• Profundizar en la robótica
• Investigar acciones / ETFs / arbitrajes de inversión en IA
Tienes demasiadas cosas que hacer…
How I created a course using Claude Code, and had Claude teach the course inside the terminal:
- Context: Claude Code Docs
- Skills: Create lesson, review lesson, teach course
- Arguments: /course [next | progress | reset | update]
- Vibe coded the game
That's it. It was a good way explore what education might look like in this new world. Turns out skills and arguments make good guardrails for AI-led learning. So rather than teaching humans, you're teaching agents how to teach.
¿Sabías esto? En cualquier repo de GitHub...
Cambia "github" por "deepwiki" en la URL.
Entrarás a una documentación generada por IA.
Le puedes hacer preguntas como si fuera un chat.
Una joyita para entender código sin perder tiempo:
Este repositorio recopila todo lo que necesitas para trabajar con IA y LLM en tus proyectos.
+120 bibliotecas organizadas para cada fase del desarrollo:
→ Entrenar, ajustar y evaluar modelos
→ Desplegar aplicaciones con LLMs y RAG
→ Ejecutar modelos de forma rápida y escalable
→ Extracción de datos, crawlers y scraper
→ Crear agentes autónomos basados en LLMs
→ Optimización de prompts y seguridad
https://t.co/TpMR10zoBp