José Siles | AI | Data
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José Siles | AI | Data
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@modulate_ai @huggingface I’m testing this straight away!!
English

We built the world's best deepfake detection model, per @huggingface. Then priced it at $0.25/hour.
The competition charges up to $150/hour for worse accuracy.
Turns out "enterprise security" was just a pricing strategy.
We blew it up. 🧵↓

English

Esto era muy necesario.
Ahora podemos saber si una voz es real o generada por IA.
Modulate@modulate_ai
We built the world's best deepfake detection model, per @huggingface. Then priced it at $0.25/hour. The competition charges up to $150/hour for worse accuracy. Turns out "enterprise security" was just a pricing strategy. We blew it up. 🧵↓
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@marcusyul Notebook LM es brutal para procesar documentos largos. Lo que me parece más útil es el modo podcast, convierte cualquier PDF en una conversación que puedes escuchar mientras haces otras cosas.
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@sharbel GitHub Integration and Google Drive are the two most slept-on ones. Being able to reference a whole repo without copy-pasting code changes how you work with it entirely.
English

> paid for Claude Pro for 6 months
> kept hitting rate limits
> switched to Max
> still hitting rate limits
> found Projects last week
> my context problem was never the plan
> it was me not using the tool properly
> skill issue discovered
Sharbel@sharbel
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@ElCopyMaster La diferencia está en que ChatGPT te corrige en tiempo real y adapta el nivel a ti. Duolingo es gamificación, esto es práctica real. Muy buena idea los prompts de conversación.
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@rubenhassid The Projects point is underrated. Once you stop treating Claude like a search engine and start giving it persistent context, the quality of responses jumps significantly.
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@CopyRebeldia Lo he probado y el resultado es bastante bueno para presentaciones sencillas. La clave está en el prompt inicial, si le das contexto suficiente el output cambia completamente.
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@josesilesdata This structure is solid. Splitting durable instructions, scoped rules, reusable commands, and isolated agents is what keeps these setups from turning into one giant prompt blob. The tricky part is versioning and drift across all those layers once a team starts sharing them.
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ESTÁS USANDO MAL CLAUDE CODE.
Esta es la anatomía de carpeta que funciona:
👉 CLAUDE .md: El manual de instrucciones. Arquitectura, comandos y reglas. Mantenlo en <200 líneas. Tu archivo más valioso.
👉 rules/: Divide reglas por temas (estilo, tests). Usa YAML para cargarlas solo en las rutas donde son relevantes.
👉 commands/: Flujos de trabajo repetibles (comandos slash). Ejecutan en terminal e inyectan el output real al prompt.
👉 skills/: Como los comandos, pero de activación automática según la tarea. Son paquetes, no archivos sueltos.
👉 agents/: Sub-agentes aislados con herramientas propias (ej. un revisor de código o auditor de seguridad).
👉 settings.json: Control total de permisos: qué ejecuta libremente, qué debe preguntar y qué tiene bloqueado.

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