Nicolas Bottarini

Software crafter. Co-founder, CTO & COO at @404crafters. Building habitable software for the agentic era.

[Ludwring Liccien @lliccien]

HOY NO VENGO A OFRECER MIS SERVICIOS. HOY VENGO A PEDIR UNA OPORTUNIDAD.

Tengo 49 años, una esposa y dos hijas que dependen de mí. Desde abril de 2026 estoy desempleado y necesito trabajar.

No es fácil escribir esto, pero hoy me toca pedir una mano. 🧵

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

@atmoio Great software isn't about feature accumulation, it's quite the opposite.

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

Los restaurantes y los Chefs estan terminados!

Me compré una Termomix e Internet esta lleno de recetas gratuitas. Puedo vibecodearme cualquier comida en 5 minutos.

[Dr Milan Milanović @milan_milanovic]

@davidfowl Coding is solved and coding is not software

Software is much more than that

[David Fowler @davidfowl]

I can assure you the people that said coding is solved did not mean distributed systems.

[Arvid Kahl @arvidkahl]

The inbound I get from enterprise customers who want multi-year supply contracts and integrations tells me that software is very much not dead.

Personal software won’t mesh with process-driven hierarchical businesses for a long old while.

[Marc @MarcJSchmidt]

this is very easy to disprove, empirically from what we see since decades: We have open-source alternatives to most SaaS that you can self-host with a single Docker container. They are basically free and far easier than vibe-coding. Yet, many people still choose SaaS - why is that? Because ownership comes with responsibility and maintenance, both are expensive, economically and physiologically (stress).
Vibe coding costs even more than open source (tokens cost money, prompting costs time, stress costs), and also sometimes more than SaaS, because suddenly you own the bugs and the uptime.
Real fun when it breaks on a Sunday and you have to spin up some prompts to fix it instead of paying 12$ per month to a company that handles everything properly.
I think people use vibe coded currently because it's new and exciting, but eventually see the real costs it has and instead will go with the peace of mind option for a few dollars.

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

Es por acá. Que cualquiera pueda construir su software no quiere decir que vaya a hacerlo. Aun con IA gran parte del problema a resolver no es programar (nunca lo fue).
Y también hay que recordar que el costo principal en un software no es la construcción sino el mantenimiento.

[Nico Taboada @nicoljtaboada]

Esto lo aprendí a las malas.

En 2024 empecé como "indie hacker". Lancé 3 SaaS e hice $0.

En X está lleno de gente mostrando capturas de cómo facturan 5 cifras en USD por mes. Muchas son difíciles de verificar y los casos reales de éxito que vemos son una minoría.

Lo que no vemos son todos los productos que fracasaron en el camino.

No digo que sea imposible construir un SaaS exitoso. De hecho, creo que se puede.

Pero lleva muchísimo tiempo, muchos intentos y bastante más esfuerzo del que parece.

Y ahora, con la IA, las reglas del juego cambiaron un montón.

La barrera para construir software bajó enormemente.

Lo que antes requería un equipo entero trabajando durante meses, hoy en muchos casos lo puede construir una sola persona en semanas.

Y creo que acá hay una oportunidad ENORME para nosotros, los programadores.

Pero no necesariamente está en encerrarnos 6 meses a construir 30 productos distintos.

La oportunidad está en que miles de PyMEs y negocios que antes no podían permitirse desarrollar software a medida, hoy sí pueden.

Y que vos, como programador, podés empezar a tomar proyectos y resolver problemas reales sin necesitar un equipo, una agencia y sin tener $.

Muchos van a decir: "Pero ahora con la IA cualquiera puede construir su propio software".

La realidad es que Diego, el dueño de una barbería, no se va a poner a programar su propio sistema de turnos, integrar WhatsApp y automatizar sus recordatorios.

No porque no pueda aprender a hacerlo, sino porque ese no es su negocio. Su negocio es atender clientes y hacer crecer su barbería.

Y ahí es donde seguimos siendo importantes.

Nuestro valor ya no está solamente en escribir código, sino en entender los problemas de un negocio y saber cómo resolverlos usando tecnología.

Ser ese puente entre el negocio y lo técnico.

Por eso creo que hoy, en vez de intentar vender un producto que nadie nos pidió, podemos empezar vendiendo implementaciones, automatizaciones o software a medida que resuelva problemas por los que alguien YA está dispuesto a pagar.

Para mí, ese es uno de los caminos más cortos para generar nuestros primeros ingresos independientes y, eventualmente, si es lo que queremos, construir un negocio que nos permita dejar de trabajar para una empresa.

Pero para eso necesitamos desarrollar dos habilidades que a muchos programadores nos dan terror:

Ventas y marketing.

Porque nos encanta construir.

Cuando nadie paga por nuestro producto, pensamos que nos faltan features.

Pero muchas veces no faltan features.

Faltan clientes. Faltan conversaciones. Falta entender qué problemas vale la pena resolver.

Y creo que ahí está la verdadera oportunidad.

No necesariamente en dejar de construir producto, sino en cambiar el orden:

Primero encontrar un problema real. Después conseguir a alguien dispuesto a pagar por resolverlo. Y recién ahí construir.

No al revés.

[Gergely Orosz @GergelyOrosz]

Saying software is dead because everyone can create it with agents is like saying movies are dead because billions of ppl have a high res video camera in their pockets

Movies doing better than ever+more ppl make a living from videos, movies, TV than ever

(Analogy from @simonw)

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

Good code is code thats easy to change (for humans and for agents).

If code has high coupling and low cohesion, its difficult to change.

If names don't reveal intention, if it has wrong abstractions, if high level details depends on low level details, code is difficult to change.

Code that isn't tested, tests that are coupled to implementation details, tests that don't follow FIRST principles produce code that's difficult to change.

For an agent difficult to change code means more token usage and unnecesary turns.

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

Delegar en agentes de IA es una cuestión de ir ganando confianza a medida que los entrenas. Cuando lideras equipos de humanos (ya seas manager o CEO) pasa lo mismo. Empezas desconfiando, supervisas de cerca, los entrenas y a medida que vas corroborando que hacen las cosas bien vas ganando confianza y supervisando a mayor nivel.
Con los agentes de IA sucede lo mismo. Vas mejorando el harness, documentando convenciones, creando skills para que sepan testear, crear use cases, aggregates y cada vez tenes que hacerles menos correcciones al código que generan.
Un dia te das cuenta que ya casi no ves el código y solo hablas de decisiones de negocio, del producto y de arquitectura.

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

@AniC_dev Awesome!

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

It's a matter of trust. The same trust that a manager or tech lead builds with their team, or that a CEO has in their people. You start out suspicious, you review code line by line, and you improve your test harness, system documentation, and the agent's skill specifications—how it tests, creates use cases, aggregates, etc. If you do your job well, the code produced by the agent will get better and better until you find yourself in a position where you are no longer reviewing code, but discussing architectural decisions.

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

@fraserpricee @unclebobmartin Not my LLM code

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

Tremenda charla de @dhh sobre el futuro de la programación

https://t.co/aplqjIoLe6

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

El costo de mantener software en la era de la IA se puede ver en el costo de los tokens.

A mejor calidad de software -> menor costo de cambio -> menor gasto de tokens.

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

Hoy más que nunca es importante saber de arquitectura y diseño de software. La IA es un multiplicador (de lo bueno y de lo malo).

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

Diogo Almeida (co-creador de ChatGPT) fundó TypeSafe AI y pasó 2 años en stealth.
El martes anunció Jev, el primer “System One Model”, entrenado con un método nuevo llamado RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions). No es un LLM de chat: es un primo orientado a decisiones.

En qué se diferencia Jev de un LLM?
- Solo devuelve output estructurado y type-safe (el schema es válido por diseño).
- No genera texto libre, así que no puede “alucinar” formato. Sí puede elegir mal una opción.
- Es 20–200x más rápido en este tipo de tareas (70–500 ms; a veces ~150 ms).
- Muy barato: cobra por input, no por output. USD 42 por BILLÓN de tokens de input (USD 0.042 / millón).
- No está pensado para conversar, sino para tomar decisiones sobre lenguaje y datos.
- Devuelve probabilidad/confianza calibrada, medible y usable en código.
- Trabaja en paralelo: le podés hacer muchas preguntas sobre el mismo set de datos y las responde juntas.

Anuncio: https://t.co/k5JUHu1qwr
Explicación: https://t.co/7P7LoIiATt
Casos de uso: https://t.co/ChBLJ5QWC3
El mismo día salieron réplicas locales del patrón (no el modelo oficial de TypeSafe): https://t.co/ppm6K03Hoz

[Harsha Gundala @harshagundal]

They were building in stealth for 2 years, I was building in stealth for 2 hours…

Happy to open source Qwen-2.5-1B-RLCD, 5x faster on-device inference for JSON workloads that need to be type-safe.

⚡️Demo below on a M4 MacBook⚡️

every LLM has the ability to efficiently batch inference every key of a JSON at the same time and generate probabilities from a set of possible categories. No new training required, but it’s easy to optimize if you need!

On hugging face now!

[Nicolas Bottarini @nbottarini]

@VadimStrizheus Hmmm... Why aren't you promoting your app in your bio?