de mi hobby mi profesión: a medio camino entre IT Pro y Developer. Especializado en aplicaciones gestión empresarial. Interés en emprendimiento y productividad
GOOGLE HA LIBERADO EN SILENCIO UNA IA QUE PREDICE PATRONES
Ventas. Precios de mercado. Tráfico web.
Demanda energética. Volatilidad cripto.
Se llama TimesFM:
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> 29 million secrets leaked on GitHub last year
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Llevo una semana ayudando a Miriam en su caso de cáncer metastásico y quiero compartir la metodología que he estado usando porque es absolutamente replicable.
Pienso que, con suerte, puede ser ÚTIL A OTRAS PERSONAS con cáncer (o con cualquier otra enfermedad).
Los resultados que hemos conseguido no son un milagro, pero pensamos que son realmente útiles y pueden significar una diferencia crucial en un caso médico de vida o muerte.
Aquí va paso a paso el método:
1/ Usar los modelos más avanzados del momento (por desgracia de pago, y no son baratos, opino que Sanidad Pública debería invertir en esto):
- ChatGPT Pro + Extended (40min de pensamiento aprox por llamada)
- Claude Opus 4.6 MAX
Pendientes de probar a fondo:
- Perplexity Sonar Pro
- Notebook LM
2/ Dárselo MUY MASCADO a la IA todo el historial. Esto parece una tontería pero es muy importante.
- Lo primero que pido, con Claude Cowork que tiene acceso al disco duro, es que entre en la carpeta en la que está TODO EL HISTORIAL (pueden ser más de 100 pdfs) y lo unifique todo en:
- Un único PDF (puede ser de más de 1000 páginas o lo que sea necesario)
- Un único txt legible, que debe hacer correctamente usando un script con OCR y luego comprobar con lupa que está bien hecho.
Insisto: no saltar al siguiente paso antes de tener muy bien hecho lo anterior, sobre todo el txt.
3/ Una vez tenemos lo anterior utilizar este prompt junto con el txt y el PDF como archivos de entrada y lanzarlo en AMBOS modelos (y en más si es posible) a la vez.
👉 Os lo dejo aquí, este prompt es increíble complejo/avanzado: https://t.co/KEEWc8WNvW Está pensado para el caso concreto de Miriam, pero con los modelos del punto 1/ podrías adaptarlo a tu caso particular sin problemas.
4/ La PUNTA DE FLECHA enfrentando un modelo al otro: esta metodología no la he escuchado a nadie, pero funciona increíblemente bien. La sensación es la de ir afilando una estaca hasta que adquiere una punta reluciente.
Funciona así: con paciencia y en sucesivas iteraciones (aconsejo mínimo 5 veces, y en en cuenta que si ChatGPT tarda 40min te va a llevar un buen rato) enfrenta el resultado (el PDF) de un modelo a otro. Con un prompt sencillo del estilo:
"Otro comité de expertos opina esto. ¿Cómo lo ves? Si estás de acuerdo o lo contrario dime por qué, y genera un nuevo PDF si lo ves preciso".
El resultado se lo cruzas al modelo contrario. Así, en sucesivas iteraciones, búsquedas de internet, papers, etc. irán encontrando y afilando más cosas.
¿Cuándo acabar? Cuando AMBOS modelos digan que está perfecto y no puedan mejorar más el trabajo del contrario. Esto es tan absurdamente rompedor que pienso que los resultados de TODOS los modelos actuales mejorarían si siguieran esta metodología (apoyándose en una espiral rollo "adversarial model". No entiendo por qué nadie se ha dado cuenta de esto, si lo ha hecho, por qué no se le da más bombo. Funciona impresionantemente bien en cualquier ámbito, inclusive programación y matemáticas.
Es mas, mi teoría es que esto podría hacerse todavía mejor haciéndolo no solo con dos modelos: sino con una mayor combinatoria, añadiendo quizás Perplexity Sonar Pro, etc.
RESULTADOS
Increíbles. Obviamente no puedo saber si mejores que el mejor de los comités científico-sanitarios del mundo, pero le están dando a Miriam una nueva dimensión del caso, tests adicionales que hacer, posibles pruebas, etc.
Obviamente la IA milagros no hace, pero pienso que puede ya, a día de hoy, ayudar a muchos pacientes. Y Sanidad Pública debería invertir mucho, pero mucho, en esto.
Voy a preguntarle a Miriam si puedo poner el PDF completo de resultados más avanzado que conseguimos, para que os hagáis una idea de su calidad. Ya me ha dado más o menos permiso, pero quiero asegurarme 100%.
"RAM":
Porque tras el anuncio de Google de la creación de un algoritmo de IA que reduce x6 el uso de memoria y mejora un x8 en velocidad, se desplomaron las empresas de Memoria RAM y reportan pérdidas millonarias.
¡Microsoft acaba de lanzar algo espectacular!
Se llama VibeVoice y es un modelo Open Source que genera voz en tiempo real con latencia bajísima.
En nueve idiomas distintos, incluido español.
Permite conversaciones largas con múltiples voces:
https://t.co/2vyZU621xB
Cómo una empresa pasó de pagar 180 USD a una deuda de 82,000 USD en solo 48 horas. 💀💀💀
Aunque no se confirmó el origen exacto, técnicamente pudo ser víctima de:
1️⃣ API key leak: Una filtración accidental de la credencial (vía GitHub o logs) que un bot detectó para ser usada en ataques de Model Distillation.
2️⃣ Server Hack o SSRF El servidor fue comprometido y el atacante extrajo las variables de entorno.
3️⃣ Falta de Hard Limits: El error fatal de no configurar Cuotas de Consumo en GCP.
Google prioriza la escalabilidad sobre la seguridad financiera de sus clientes, permitiendo spikes sin bloqueo preventivo.
La Responsabilidad Compartida en Cloud es un arma de doble filo, porque la infraestructura es de ellos, pero el responsable de pagar eres tú.
Si me sigue alguien que esté terminando universidad o recién graduado: en Stripe estamos (¡por primera vez!) contratando juniors en España
Es una oportunidad increíble para formar parte de un equipazo, así que si te interesa, ¡no dudes en aplicar!
Enlace en el siguiente tweet⬇️
🚨Bitcoin tiene un enorme problema del que nadie habla. 🚨
No cambió el límite de 21 millones.
Eso sigue siendo parte del protocolo y no se modificó.
Lo que sí cambió es el mercado que lo rodea.
He estado en este mercado desde los años en que el riesgo eran los exchanges mal custodiados.
Hoy el riesgo ya no es solo tecnológico.
Es estructural: la financiarización.
Si crees que Bitcoin es puramente una cuestión de oferta contra demanda, estás negociando en un mercado que ya no existe.
No porque se haya alterado la emisión, sino porque se multiplicaron las capas de exposición.
Wall Street no compró bitcoins para hacerte rico
Ingresó para convertirlo en un activo financiero más, con instrumentos alrededor.
Lo compraron para convertirlo en un instrumento generador de comisiones, tal como hicieron con el oro en los años 80.
El multiplicador de bitcoin en papel:
En los viejos tiempos, 1 BTC = 1 BTC.
Usted tenía las llaves, era dueño del activo.
Hoy existen múltiples instrumentos que replican o cubren su precio sin mover necesariamente el mercado spot:
La base: BTC real en custodia (por ejemplo, respaldando ETF).
Cobertura: futuros y opciones que permiten cubrir exposición.
Apalancamiento: contratos perpetuos liquidados en efectivo.
Tokenización: versiones envueltas usadas en protocolos.
Productos estructurados vinculados al precio.
Esto no crea nuevos bitcoins.
Pero sí crea múltiples capas de exposición sobre el mismo activo subyacente.
Cuando el volumen de derivados es alto, el precio puede moverse por liquidaciones o coberturas sin que cambie significativamente la oferta física.
Eso no elimina la escasez.
Pero sí puede distorsionar el corto plazo.
No es algo exclusivo de Bitcoin.
El oro atravesó un proceso similar cuando se desarrolló el mercado de futuros en gran escala.
¿Se puede “arreglar”?
No es un problema técnico del protocolo.
Es una característica de cualquier activo que madura y se institucionaliza.
La autocustodia sigue siendo una herramienta válida para quien prioriza control directo del activo.
Pero entender la estructura y contexto actual es más importante que repetir narrativas simplificadas de adivinos que dicen “analizar”.
No me vuelve bajista de largo plazo.
Me obliga a ser más preciso en el análisis.
El mercado cambió.
Y el análisis también tiene que hacerlo.
Voy a ir actualizando este perfil con lo que vaya pasando en el mercado si creo que es importante y Relevante para ustedes
Seguime para estar al tanto → @roberto_ruarte
¿Cuál es la empresa más importante de la revolución de la inteligencia artificial?
No es OpenAI. No es Nvidia. No es Google. Es una empresa holandesa que fabrica algo que nadie más en el planeta sabe hacer.
Y hay literalmente una sola: 🧵
🚨 ANTHROPIC ACABA DE DONAR MCP A LA LINUX FOUNDATION
Y no lo hizo solo: lo donó junto con OpenAI y Block como co-fundadores.
Lean eso de nuevo. Anthropic. Y OpenAI. Trabajando JUNTOS.
Acaba de nacer la Agentic AI Foundation (AAIF) — el intento más serio de la industria por crear estándares abiertos para la era de agentes AI.
¿Qué es MCP? El "USB-C para la inteligencia artificial".
Antes: si tenías M aplicaciones de IA y N herramientas externas, necesitabas M×N integraciones custom.
Ahora: construís un servidor MCP una vez y funciona con cualquier cliente (Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor, VS Code...).
Los números de MCP en solo 1 año:
📊 +10,000 servidores MCP públicos
📊 97 millones de descargas mensuales de SDKs
📊 75+ conectores nativos en Claude
📊 72,700+ estrellas en GitHub
¿Quiénes están adentro?
Platinum: AWS, Google, Microsoft, Bloomberg, Cloudflare, Anthropic, OpenAI, Block
Gold: IBM, Oracle, Salesforce, SAP, Docker, JetBrains, Shopify, Twilio y 10 más
Silver: Hugging Face, Uber, Zapier, Pydantic, Elasticsearch y otros 18
Básicamente TODA la industria.
¿Por qué Anthropic regala algo que creó internamente?
Simple: un estándar neutral tiene más probabilidades de adopción universal que uno percibido como propietario de un competidor.
OpenAI adoptando MCP valida la arquitectura que Anthropic diseñó. Win-win.
Esto es el momento Kubernetes de la IA. En 2015 Google donó K8s y cambió la infraestructura de contenedores para siempre.
Hoy, los competidores más feroces de la industria están diciendo: "La fragmentación nos perjudica a todos. Mejor colaborar en la plomería y competir en el producto."
El futuro del desarrollo es agéntico. Y el estándar ya está definido.
¿Ya probaste MCP en tu workflow?
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#MCP #AI #Anthropic #OpenAI #LinuxFoundation #AgenticAI #DevTools #OpenSource #Programacion #InteligenciaArtificial
¡Microsoft acaba de lanzar algo espectacular!
Se llama VibeVoice y es un modelo Open Source que genera voz en tiempo real con latencia bajísima.
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Analizando una muestra de 180 millones de búsquedas laborales a nivel global, se observa una baja casi un 10% la demanda de desarrolladores frontend debido a la AI. Mobile también bajó cerca de 6%.
La demanda de data engineers subió casi 10%, y ML engineers cerca de 40%.
Claude Code's native installer is now generally available.
It's simpler, more stable, and doesn't require Node.js. We recommend this as the default installation method for all Claude Code users going forward.
🚨 Microsoft acaba de lanzar Agent Framework, su nuevo sistema para construir agentes de IA.
Una librería open-source para construir, coordinar y desplegar agentes inteligentes.
Aquí te explico cómo funciona 👇