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On the Feng Yuan Journey Junior -> Mid -> Senior -> Farmer

Una Skill es una forma de enseñarle a Claude cómo querés que haga una tarea. Por ejemplo: > subir un PDF y que te devuelva siempre un resumen corto con los puntos importantes > pasarle ideas desordenadas y que las convierta en un documento prolijo > escribir mails de trabajo con el mismo tono y estructura Vos le explicás cómo hacerlo una vez y después Claude lo repite siempre de la misma manera. Lo que ganás es no repetir instrucciones todo el tiempo y obtener resultados mucho más consistentes. Así de fácil es crear y agregar una Skill en Claude 👇

SpaceX is actively hiring world-class engineers/physicists for SpaceXAI, even if you have zero prior experience in AI. Smart humans figure it out fast. Please send an email with ~3 bullet points demonstrating evidence of exceptional ability to ai_eng@spacex.com.

no voy a poder parar de crear cosas mientras esté vivo: videos, textos, mapas, circuitos, música. estoy seguro que vine a este mundo a materializar lo que pasa por mi mente y no puedo imaginar una posición más afortunada que tener a gente interesada en lo que hago. gracias! ❤️‍🩹

el desarrollo de personaje que he tenido estos años ha estado de no creerse. pasé de investigar aceros avanzados, a la creación de contenido, a desarrollador ia en finanzas, a salir en la tv y ahora a presentar mi obra en un museo 😳

Las últimas semanas en ciberseguridad están siendo brutales: → GitHub: 3,800 repos internos filtrados (20 mayo) → GitHub: CVE-2026-3854, RCE con un solo git push → npm: 42 paquetes de Tanstack envenenados (12M descargas/semana) → Microsoft: 138 vulnerabilidades parcheadas este mes → Exchange (Microsoft): CVE-2026-42897, JS arbitrario abriendo un correo Y Hoy le encuentran un 0 day a Nginx y están investigando una versión maliciosa de NxConsole Y lo más loco: el mismo grupo (TeamPCP) está detrás de los ataques a npm Y a GitHub. No son incidentes aislados, es una campaña coordinada contra la infraestructura que TODOS usamos. En 2025 se publicaron casi medio millón de paquetes maliciosos. Y seguimos instalando a ciegas. Y de momento no parece que vaya a terminar estos problemas

@github Just to be clear: Microsoft’s GitHub was compromised when a Microsoft developer using Microsoft VSCode installed a rogue extension from Microsoft’s VSCode extension library, which is moderated and hosted by Microsoft. I guess I’ll be reevaluating my life choices.

Gemini 3.5 Flash now available in OpenCode - very fast - 1M context - priced similarly to GLM, Kimi, and DeepSeek Pro

Este artículo de @addyosmani me encantó: "no delegues tu aprendizaje a la AI" Acerca de varios estudios, incluso algunos hechos por Anthropic, dónde analizan que los devs que usan la AI solo generar código sin analizarlo ni razonarlo. En estos estudios, solo el 40% de los individuos entendían el código y el resultado Pero en el grupo donde aquellos que la usan más clarificar conceptos y seguir teniendo dominio y entendimiento de la tarea, más del 65% entendía que habían hecho Y el artículo menciona más estudios aterrizando en conclusiones parecidas addyosmani.com/blog/dont-outs…

Hey que onda, este fin de semana programe Sabuezo.com🐶para #HackLATAM de indies.la, con la intencion de democratizar la ciberseguridad y llevarla de manera gratuita a quienes mas la necesitan. Con amor desde Mexico🌮para toda Latinoamerica 🌎

Google, OpenAI y Anthropic están contratando el mismo rol. Un rol que hace un año no existía. Si no sabéis cuál es ni por qué importa, ya vais tarde. Hoy en vivo @anibal y yo lo explicamos todo. LINK ABAJO, dame un RT puej :)

🇲🇽 Estamos contratando Full-Stack Engineer en México (Torreón) → +$4K USD/mes → Pagamos relocation y Airbnb si no vives en Torreón → Inglés B2+ Aplica aquí: tryharmony.ai/role-fullstack…

Esta semana he estado probando modelos open source como Kimi, MiniMax, GLM y en varios agentes de código, y aunque por token son bastante más baratos que Claude o GPT, el código que generan suele tener más errores, o simplemente esta la tarea a medias y termino iterando varias veces hasta llegar a lo que necesito. Con Claude o GPT pasa lo contrario: cuestan más, pero suelen acertar en uno o dos intentos. Al final me quedo con la duda de qué tan baratos son realmente los modelos abiertos, porque lo que ahorras en precio por token lo terminas gastando en iteraciones, tiempo y depuración.

Andrej Karpathy se unió a Anthropic 🤯 Uno de los investigadores más influyentes en deep learning: • founding researcher en OpenAI • ex director de IA en Tesla Es una de las personas más respetadas en el mundo de la IA. Es increíble el equipo que está armando Anthropic.

¿Se acuerdan de Trivago? 👀 Ellos usan Java en su backend (como toda empresa de bien) y hace un tiempo documentaron como lograron pasar de 43 replicas (GraphQL) a 12 y no solo eso, también lograron bajar el uso de recursos. ¿Cómo lo hicieron? Con GraalVM y justo hoy empecé una serie en mi canal hablando llamada "Java performance 2026" (info en los comentarios) serán 4 semanas y cada semana te enseñaré algo clave para lograr un alto performance en Java. La semana uno (osea hoy XD) arrancamos hablando de GraalVM, una herramienta que te permite compilar tu código Java a NATIVO pero no solo eso también voy a estar explorando sus consideraciones e incluso explicando las razones por las que no es tan conocida como debería.

Anthropic publicó un artículo sobre cómo usan Claude Code en codebases gigantes. Repos con millones de líneas, múltiples servicios y equipos enormes. El artículo muestra varios patrones que se repiten en empresas usando Claude Code: 1) CLAUDE.md -> para darle contexto e instrucciones según la parte del repo 2) Skills -> para cargar expertise solo cuando hace falta 3) Hooks -> para automatizar tareas y mejorar el sistema con el tiempo 4) MCPs -> para conectar Claude con herramientas internas y APIs 5) LSP integrations -> para encontrar funciones, definiciones y referencias con más precisión 6) Subagents -> para explorar partes del sistema en contextos separados También explican cómo Claude Code navega el código. No depende de un índice gigante del repo ni embeddings precalculados. Funciona más parecido a un developer: explora archivos, busca referencias, ejecuta comandos, analiza resultados y construye contexto mientras trabaja. Y remarcan algo importante: más contexto no siempre mejora los resultados. Por eso hablan mucho de progressive disclosure, cargar solo el contexto y expertise necesario para cada tarea. Gran parte del trabajo pasa por diseñar bien el harness y cómo organizás contexto, exploración, ejecución y coordinación entre agentes.

GitHub lanzó una certificación oficial sobre Agentic AI para developers. Y además publicaron cursos gratuitos para prepararse, con temas como:
• Agent Loop
• MCP y tools
• memoria y ejecución
• multi-agent systems
• guardrails y supervisión Gran recurso para entender cómo funcionan estos sistemas desde adentro.

Me escribe una chica. 27 años. 2 años trabajando como desarrolladora web. - Le preocupa el tema de la IA: cómo incorporarla en su día a día como backend. Le da miedo delegar tareas en la IA porque no sabe supervisarla todavía. - No sabe cómo enfocar su carrera. No conoce las posibilidades que tiene ni cómo especializarse. - Salario. Cómo crecer o cómo buscar empresas de fuera de España. - Tiene C1 de inglés y B2 de italiano. - Stack: Java + Springboot, Angular + Typescript Estudió historia + máster y luego hizo DAW con FP Dual y prácticas en Capgemini durante 10 meses. Le ofrecen quedarse pero en Frontend, cosa que detesta. Ahora trabaja para una empresa de USA como web crawler, no le apasiona, pero toca Java. Buenas condiciones, pero salario justito de €25K. Así como detalle, me dice que le ha contactado una recruiter de una empresa llamada Bending Spoons para un programa llamado First Ascent Spain (spain.firstascent.io). Contesto aquí para todos porque puede ser útil a mucha gente. Puede parecer una tontería, pero ya ha tomado algunas buenas decisiones en su carrera. La primera, enfocarse en backend: - Hay muchas menos ofertas y más competencia en front desde hace años. - Como junior, tienes muchos más caminos que se te abren en el futuro como backend. Sobre IA: - Tienes que empezar. Te sientas un fin de semana y te pones con CODEX o Claude Code. Te ves este vídeo de @Vaughtton : x.com/Vaughtton/stat… Y seguro que si ya tienes nociones de desarrollo lo vas a aprovechar bien. Empieza a hacer un proyecto. Luego te recomiendo que te veas estos vídeos de los chicos de @CodelyTV 1. IA para decs: Guía actualizada: youtube.com/watch?v=yj9hbP… 2. Lo que necesitas saber de IA para Programar: youtube.com/watch?v=EQADMG… Además, te recomiendo seguir a @antonioleivag que es muy didáctico, y aprender sobre memoria, ventana de contexto, arnés, etc. Y lánzate: usa ChatGPT/Claude como mentor junior, pídele explicaciones, refactorizaciones, tests, documentación, entender errores, comparar enfoques... Pero NO copies código ciegamente. - Sobre cómo orientar tu carrera: ahora mismo te falta tiempo y paciencia. Coge seguridad y experiencia como backend con Java. Y poco a poco tu misma te vas a dar cuenta de las opciones que se te abren. Me has dicho que te gusta el diseño de arquitecturas. Piensa que tienes dos caminos (tienes más, pero no vamos a entrar hoy): - Crecer como técnica: Tech Lead, Software Architect, AI Engineer (full-stack con foco en producto) o tirar hacia infra como DevOps/SRE. También tienes la opción de tirar hacia Data o ML, pero no he visto nada en tu perfil ni en tus gustos que me diga que te apetece ir hacia ahí. - Crecer hacia manager: Engineering Manager, Team Lead, etc. Yo no tendría prisa aún por enfocarme. Tienes que ver cosas y escoger lo que te gusta. Ir cogiendo experiencia te llevará por un camino natural. Pero piensa en enfocarte en Java Backend, ser senior, formarte en system design, escalabilidad, observabilidad,arquitecturaa, rendimiento y palante. Aparte de la literatura clásica sobre diseño de sistemas, te recomiendo empezar por: testing, Docker, APIs y arquitectura y Cloud básico. - Salario. Para ser empresa de USA es un salario bajo. Para tu experiencia, es normal en España. Ahora bien, estás en el punto donde tomar una decisión u otra puede disparar tu salario hasta los €30-35K. Escoge bien tu siguiente movimiento y negocia fuerte al entrar a la siguiente empresa. Tienes inglés e italiano. Puedes apuntar a ofertas remotas en USA o EMEA. - Sobre el contacto de Bending Spoons: te ha tocdao la lotería. Es una empresa que compra a otras (Evenrote, Meetup, Vimeo, Eventbrite...) y está fichando mucho en España y gente junior. Su salarios de entrada son de €66K 🙃😱. Merece la pena meterse a tope en este proceso. ---- Esta chica mejoró su CV con ATS Killer y se atrevió a volver a aplicar a una oferta que le hacía ilusión de una empresa de cochitos alemana que tiene hub técnico en España. Pasó de una nota de 75 a un 92 en su CV. Y ese mismo día la llamaron para una entrevista :) A mí me hacéis feliz con muy poco. Usa ATS Killer para mejorar tu CV que es gratis y abierto para toda la comunidad, anda: cv.nan.builders

El mejor recurso que encontré para aprender Hermes Agent. Hermes es un framework para crear agentes de IA que: - recuerdan contexto entre sesiones - crean y reutilizan sus propias skills - y pueden trabajar 24/7 por vos El artículo explica muy bien: 1) cómo funciona su sistema de memoria y aprendizaje de workflows 2) cómo crear múltiples agentes con personalidad y workflows propios 3) cómo conectar agentes a Telegram, automatizar tareas y correrlos en paralelo 4) y cómo Hermes puede usar Claude Code por abajo para ejecutar tareas de coding La parte más interesante es ver cómo el agente empieza a reutilizar soluciones y workflows en vez de arrancar desde cero cada vez.

Todo el mundo habla de Agent Harnesses como si fueran la novedad del año. Cuando empecé a construir Gentle no se llamaban así. Era exactamente lo que estaba construyendo. Una prompt mejor no lo es. Una colección de comandos mágicos tampoco. Un agente con harness es velocidad con dirección. Sin harness es velocidad ciega. Subí un curso gratuito con 20 patrones reales aplicados. El más completo que vi sobre el tema. Video en comentarios. #AI #AgenticEngineering #SoftwareArchitecture

Vercel está experimentando con algo interesante: Zero. Un lenguaje pensado para agentes. Hoy los agentes ya pueden escribir código. Pero todavía les cuesta bastante entender errores, corregir código y repararlo de forma confiable. Muchas veces quedan atrapados en loops de: compilar → fallar → intentar corregir → volver a fallar. La idea de Zero es hacer que el código, los errores y la ejecución sean mucho más fáciles de usar y reparar para agentes. En vez de asumir que siempre hay un humano leyendo errores y tomando decisiones, Zero está pensado para sistemas automáticos trabajando directamente sobre el código. Están implementando cosas como: 1) diagnostics en JSON -> errores estructurados para que un agente pueda entender exactamente qué falló. 2) explicit capabilities: -> el programa declara explícitamente si puede acceder a filesystem, network o procesos. 3) typed safe fixes -> cambios y reparaciones más predecibles y seguros. En el repo ya subieron varias cosas: compilador, CLI, zero run, ejemplos y documentación. Todavía es un proyecto experimental, pero me parece interesante ver cómo empiezan a aparecer lenguajes pensados desde first principles para agentes.