Fazt

Otra vez han extendido el uso de Claude Fable, supongo que debido a GPT 5.6. si seguimos así vamos a llegar a fin de año con las extendidas de acceso

Los LLMs no resolvieron el problema difícil de la programación. Escribir código siempre fue lo fácil. Leerlo y entenderlo es lo difícil, y ahora hay más código que nunca que nadie ha leído.

@powerhdeleon * para al despertar darte cuenta que no aceptaste la planificacion

Desde que tengo agentes de IA trabajando 24/7 he podido lograr dormir nuevamente, ir a la cama con tranquilidad sabiendo que mis 20 agentes estarán trabajando toda la noche, para yo al despertar corregir todo el desastre que han dejado.

@madkoding Lo anoto en mis pendientes para revisar👏

@FaztTech Hola Fazt, te dejo mi plugin para ahorrar tokens en OpenCode: github.com/madkoding/open…

Si ya sabes desarrollar aplicaciones típicas (API, frontend, base de datos) y quieres aprender algo más, esta es una lista de temas que no reemplazan lo que ya sabes, solo lo amplían: ✅ MCP → es el protocolo que conecta modelos de IA con herramientas y datos externos. Al crear tus propios servidores MCP aprenderás de paso desarrollo de APIs, function tools y autenticación, lo que es genial para ir más allá del típico login de frontend. ✅ CLIs con skills → las skills son instrucciones y scripts que un agente carga según el contexto. Crear tus propios CLIs con skills te enseña a diseñar herramientas de terminal, empaquetarlas, distribuirlas y pensar en cómo un agente (o un humano) las va a consumir. ✅ RAG → es la forma de conectar la IA con tus propios datos. Para hacerlo aprenderás de modelos de embeddings, diseño de bases de datos y bases de datos vectoriales. ✅ Crear tus propios agentes → ya hay frameworks que te permiten crear tu propio harness. Aquí básicamente ves las entrañas del agente: su loop, sus function tools, el manejo de contexto, los modelos que usa, etc. ✅ Modelos locales y open-weight (Ollama, vLLM, LM Studio) → ya sea solo para aprender lo básico o extenderte hasta hacer fine-tuning. Son lo mejor para entender a fondo conceptos como tokens, cuantización, ventana de contexto, VRAM e inferencia. Lo bueno: todo esto se conecta con lo que ya conoces. Un RAG al final es una API con una base de datos, solo que vectorial. Y puedes terminar uniendo todo: un modelo local, tus propios CLIs y tus propios agentes. Al final todo esto no solo amplia tu conocimiento sino también te pone al día con todo lo que se menciona de avances en IA

Si los posts de IA fueran honestos jajajaj

@ErnestoCettour Siempre pense lo mismo, creo que Cowork era como el Claude Code pero para personas de Oficina, basicamente es lo mismo pero con accesos más limitados en mi opinion

No ha llegado el día en el que diga "esta es una tarea para Claude Cowork". Todo lo resuelvo entre Chat y Code. Ustedes lo usan? Para qué?

Bastante interesante el artículo del creador de Bun, básicamente explica que tuvo acceso anticipado a Claude Fable 5 y armó un workflow súper planificado (con revisión adversarial entre IAs) para lanzarlo 11 días seguidos. (La revisión adversarial es: una IA escribe el código, y otras 2 IAs distintas, sin ver el razonamiento de la primera, revisan solo el resultado con la instrucción de asumir que está mal y buscar bugs. Así atraparon errores de memoria antes de que llegaran a producción.) Resultado: convirtió ~535k líneas de Zig en ~1 millón de líneas de Rust, con algunos bugs en el camino que fueron corrigiendo sobre la marcha. Costo aprox: $165,000 en tokens de API, y una migracion rapida, cosa que con humanos hubiera necesitado un equipo y el tiempo de un año para terminarlo Impresionante lo que ya se puede lograr en la industria del software gracias a la IA.

@Eduardo47312956 son mas, pero capaz no lo tienes habilitado, envía un correo aqui: fazt@faztweb.com para que te revisen tu usuario

@FaztTech hola Fazt una pregunta, tus cursos de pago solo son sobre 3 proyectos? o hay mas contenido?

@_axtone De JavaMuse has pasado a GoMuse 👏

TypeScript 7.0 acaba de llegar y le dijo "Node.js, te quiero pero ya no te necesito" 💀 Y es que han terminado la reescritura del compilador a Go y es 10x más rápido. Mi monorepo de 300k líneas ya está temblando de la emoción. ¿Ya lo probaron? devblogs.microsoft.com/typescript/ann…

🫠 Para los que estaban felices usando GLM, DeepSeek, Qwen y demás modelos chinos baratos y potentes… China está en conversaciones para restringir el acceso desde el extranjero a sus modelos más avanzados (incluso los open-weight). Bienvenidos al nuevo mundo: EE.UU. cierra chips y Mythos, China cierra los suyos. Al final los que vivimos del código somos los que pagamos la cuenta. ¿Tu próximo stack será más local o te tocará pagar más caro?

Si crees que un agente solo sirve para desarrollar un proyecto, en realidad también te puede ayudar a mejorar el que ya tienes en producción. Desplegar no es el final, mas bien es cuando empiezan las preguntas reales: ¿Cómo rinde tu app? ¿Google la está indexando bien? ¿Es accesible? ¿El código aguanta lo que viene? Estas son las herramientas que uso para responder eso con reportes reales: → Lighthouse CLI: te da métricas de rendimiento, SEO y accesibilidad directo desde la terminal. El agente lee el reporte y te dice qué arreglar primero. → Claude Code: auditoría SEO completa de tu sitio en varios aspectos como velocidad, renderizado, opengraph, escritura de tu contenido y review de calidad de código con skills especializados. → @Test_Sprite : testing automatizado sobre tu app en producción, sin escribir los tests a mano. este es como un framework de testing combinado con una herramienta de QA mas IA. → Notion/Linear/Jira MCP: aquí se cierra el flujo, las herramientas anteriores te dan reportes pero tu agente puede convertir todos los hallazgos en tareas concretas en tu workspace que uses, llenando tu Notion, Linear, Jira o lo que uses para que puedas ir avanzando tarea por tarea después. El resultado: en vez de suposiciones, tienes datos. Y en vez de una lista mental de pendientes, tareas priorizadas listas para trabajar.

estos dias practicamente todo los puedes pasar a producción con IA, te dejo estas opciones: ✅ SSH (VPS) → ya sea si usas Hostinger, DigitalOcean, Vultr, Hetzner, o lo que uses, usando una llave SSH le puedes decir a Claude, opencode, Codex o lo que uses que se conecte y despliegue por ti. De hecho puedes decirle que configure Nginx por ti y despliegue todos tus proyectos, o le puedes decir que te instale Dokploy o Coolify y tienes tu propio Vercel. ✅ PaaS → la otra opción son plataformas como Vercel o Railway, que tienen CLI que instalas y es más fácil. Incluso la IA ya puede leer los comandos y configurar todos los servicios necesarios por ti: BD, serverless, backend, etc. ✅ Cloud providers → aquí hablo de AWS, Google Cloud y Azure. Estos son proveedores más grandes y también tienen CLI: Azure tiene az, AWS tiene aws cli, y Google Cloud tiene gcloud. Le pasas las credenciales y la IA puede provisionar infra, levantar instancias y conectar servicios por ti. Aunque no te recomiendo que le dejes todo a la IA y aqui si supervisa que esta creando o tu billetera lo va a lamentar. ✅ On-premise → luego también está el on-premise, para aquellas empresas que por seguridad, cumplimiento o control de datos necesitan mantener todo en sus propios servidores. Aquí, si usas proyectos como Tailscale, puedes conectarte a la red privada y dejar que tu IA las reconfigure sin exponer nada a internet, aunque igual necesitas entender la infra antes de pedir cambios. La barrera ya no es el "cómo desplegar", es saber qué quieres construir. 🚀

@isaac_opz Ah varias para hacer pruebas, pero actualmente pago 100 de Claude, 100 de códex aunque este lo uso con Hermes y otros programas, y 50 de cursor y 10 de copilot porque me olvidé de suscribirme a eso jaja 🤣

@FaztTech Cuánto pagas en total mensual?

Estos días mi stack de IA es básicamente: ✓ hermes → asistente personal: responder correos, agendar reuniones, recordatorios y conectarlo con mis propias apps ✓ claude code / codex → creación de apps ✓ kimi code → delegar tareas por lotes (le das una planificación grande de tareas en notion/linear y ejecuta múltiples agentes en paralelo) ✓ wezterm → terminal principal, multiplataforma y más ligero que warp ✓ cursor → editor de código convencional, aunque su ui multi agente esta bastante buena en realidad ✓ raspberry pi → la pieza que une todo, ahí corre hermes y lo demás, aunque la mayoría puede lograr lo mismo con un vps de ~5 usd Y desde una laptop y otros computadores uso Hermes Desktop, una maravilla de aplicación de escritorio.

Hace 3 años: escribir todo el código a mano, archivo por archivo. Hoy: da pereza solo pensar en volver a eso. La velocidad a la que normalizamos los agentes de IA es una locura

@joestebant ese lo tengo muy pendiente, esta semana lo voy a probar

@FaztTech Conductor lo has probado? Lo descubrí y es una maravilla, el primero de su tipo que uso.