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🚨 ¡PARA TUS AGENTES DE IA ESTO ES UN GAME CHANGER ABSOLUTO! ¿Cansado de que tus AI se atasquen con PDFs, Excel y 50 tipos de archivos? LiteParse parsea CIENTOS de páginas en SEGUNDOS y se enchufa directo a Claude Code y OpenClaw fácilmente. REPOOO👇

ÚLTIMA HORA: Si no utilizas a Claude en tu trabajo, ya estás atrasado. Copie estas 7 indicaciones:

Claude Code no puede tocar tu código directamente. Entonces, ¿cómo lo lee y lo modifica? Usa tools. Son funciones que le permiten interactuar con tu entorno: leer archivos, modificar código, ejecutar comandos. Cuando empezás una sesión en Claude Code, Claude recibe una lista de tools disponibles. Algo así: Read → leer archivos Edit → modificar código Bash → ejecutar comandos Grep → buscar en el código Le pedís: “encontrá dónde se valida el email en el login” Entonces pasa esto: 1) Claude entiende que primero tiene que encontrar en qué archivo está esa lógica 2) Usa Grep para buscar referencias a email o login en el proyecto 3) Ve en qué archivos aparece 4) Usa Read para abrir uno de esos archivos y leer el código Si además le pedís que lo corrija o lo cambie, usa Edit. Puntos clave: - Las tools nativas ya vienen integradas (Read, Edit, Bash, Grep, Write). Le permiten interactuar con tu máquina. - MCP te permite conectar nuevas tools a Claude Code. Por ejemplo: Slack, GitHub o un browser local con Playwright. - El modelo solo pide usar una tool. El sistema (el entorno donde corre Claude Code, por ejemplo tu máquina) es quien la ejecuta, y vos controlás los permisos.

Chicas pero su novio no tiene que ser su papá no sé cómo explicarles

Preciasmente, hoy tener una VPS que podes entrar por SSH te permite que el agente pueda entrar, hacer pull, desplegar, leer logs, etc. Es realmente la mejor forma de que puedan ayudarte no solo a desarrollar sino tambien a desplegar y mantener.

Sin excusas amigos, el momento es ahora! 🚀

Tutorial de 1 hora para empezar con Claude Code desde cero. Explica como construir, automatizar y crear todo tipo de proyectos usando Claude, desde cero y con ejemplos reales. Si estás aprendiendo IA, esto te interesa ⬇️

MAPA MENTAL: Cómo usar las Skills. 🔖

Ya que me lo habéis pedido tanto, mañana jueves voy a estar en directo haciendo un taller de OpenClaw desde cero. La herramienta con IA que ha revolucionado el sector (con todo lo bueno y lo malo). A las 18h (España) en mi canal de YouTube.

Si usas IA solo para responder preguntas o escribir código… te estás perdiendo lo más potente que está pasando ahora mismo. La verdadera ventaja no está en que la IA “te ayude”, sino en que actúe por ti. Hoy los agentes pueden: – controlar tu navegador – ejecutar comandos en tu terminal – crear y modificar proyectos completos – desplegar apps en AWS, Vercel o Supabase – automatizar workflows enteros Ya no es asistencia… es delegar trabajo real. Y para lograrlo puedes usar estos 5 CLIs: Playwright CLI → controla el navegador automáticamente GitHub CLI → crea repos, PRs, issues sin entrar a GitHub Supabase CLI → maneja DB, auth y proyectos completos CLIs de la Nube (AWS, GCP, Azure, Vercel, Railway) → despliegue total Cloudflare CLI → crea URLs públicas y expone tus apps La IA ya no solo sugiere… ejecuta por ti 🚀 Les dejo un video youtu.be/kc4-Vm-dZPQ

20 PROMPTS de CLAUDE para aumentar la PRODUCTIVIDAD x1000 🚀 🔖 Guárdalo para luego

ayer subi un tutorial bastante completo para dar tus primeros pasos con Claude desde 0. ahondamos en: - Claude - Claude Cowork - Claude Code aprende fundamentos y empieza cuanto antes ⬇️

“Claude, metete en mi computadora y laburá por mi mañana. No hagas errores”

Que hermosa y util es el algebra lineal y los subespacios vectoriales tan injustamente odiados por los estudiantes Explicado simple, uno de los cuellos de botella de los LLMs es la memoria necesaria para almacenar en cache el resultado de varios productos de matrices, por eso no podemos correr grandes LLMs en un solo GPU casero, no le alcanza la vRAM Hay metodos de "quantizado" que comprimen (redondean) los pesos originales del LLM, justamente para que ocupen menos vRAM o memoria, pero terminan reduciendo la calidad del output TutboQuant plantea un esquema en 4 pasos sin tocar los pesos originales del LLM, o sea sin perder precision Paso 1, luego de calcular los K.V que es la primera multiplicaicon de matrices q hacen los LLMs, hacen una rotacion ortogonal (cambio de base), manteniendo el producto interno Paso 2, ahi si comprimen reduciendo de 16bit hasta 2 o 3bit Paso 3, durante la atencion Q.K, que es el segundo paso de multiplicacion de matrices que hacen los LLMs, se usan estas versiones comprimidas ahorrando muchisima vRAM Paso 4, reconstruyen el sesgo del resultado del paso 3, usando un corrector que solo ocupa 1bit Reduce mucho necesidad de vRAM, no reduce cómputo base, incluso agrega un peuqeño overhead, pero puede mejorar mucho la velocidad si estabas limitado por la RAM porq permite compresiones mucho mas agresivas (2bit) sin perder precision O sea, podrian correrse los modelos chinos top TIER en "solo" 128 gb de RAM al tope de su calidad

se agiganta la figura de no haberte tatuado nada referido al mundial

Steal these 100 Claude Tips from me right now! Comment "Claude" if you want to receive the HD PDF in your inbox

Esto es increíble, modelos de 96GB serán reducidos al menos a 16GB. Modelos más poderosos se podrán ejecutar en máquinas de consumidor sin pérdida . Se reduce el tamaño DESDE 6 veces!

Si eres profesor, estudiante o cualquier persona que crea contenido NotebookLM acaba de cambiar cómo se construyen los cursos para siempre. El flujo de trabajo que las mejores universidades ya están usando 👇🏼

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@aiscgcom @arceyul Claude

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