
mλdKoding 👾
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mλdKoding 👾
@madkoding
Dev // madTrackers creator // madOS ArchLinux distro owner // OpenCode + Ollama unofficial ambassador 🇨🇱 // Vtuber and VR // Influencer-bullshit detector
Santiago, Chile Katılım Aralık 2022
329 Takip Edilen3K Takipçiler


Cursor pero 100% local, gratis y con herramientas de reverse engineering.
[LibreCode]
En editor de código construido que integra Ollama y un toolkit de reversing.
- AI Agent autónomo con RAG sobre tu propio código
- Terminal integrada
- Decompilador + debugger IL para .NET
- Soporte completo para WASM (incluyendo debug en vivo vía Chrome DevTools)
- Análisis y deobfuscación de ELF/.so (con detección de OLLVM)
- Generador automático de patches Harmony
- Detección y técnicas para evadir anti-debug
Todo offline.
Sin telemetry.
Sin cuentas.
Sin que tu código salga de tu máquina.
REPOOO👇

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Ornith 1.0 35B runs smooth as silk on OMLX .. I get anywhere from 30TPS to 50TPS on M5 Pro .. check it out folks you won't regret it .. p.s. the new OMLX release has a bunch of optimizations as well for KV caches and many others. huggingface.co/Jundot/Ornith-…

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For reference, a single RTX 5090, same Qwen3.6-35B
128 users. 2,500 tok/s. 65,536 tokens in 26 seconds.
Wësche@WescheNex1q
One DGX Spark. Qwen3.6-35B 64 users. 700+ tok/s. 32,768 tokens in 54 seconds. 38W Each user has their own prompt and their own KV cache, and vLLM batches every active stream through the GPU each step. Recipe → github.com/Weschera/spark… @NVIDIAAI
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kojima is in everything (death stranding odradek scanning)
𝔭𝔬𝔢𝔩𝔩𝔩𝔩@poellll
this is the cyberpunk i grew up with
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@FaztTech Hola Fazt, te dejo mi plugin para ahorrar tokens en OpenCode: github.com/madkoding/open…
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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
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Si tu única fuente de información sobre IA son los influencers de turno, te tengo una mala noticia: estás consumiendo noticias de hace más de medio año.
Y no es que mientan, es que el formato los limita. Entre grabar, editar y esperar a que el algoritmo los impulse, pasa el tiempo. Para cuando sale el video o el curso "actualizado", la herramienta ya tuvo tres actualizaciones y lo que te cuentan ya pasó de moda.
La IA avanza a una velocidad que el contenido masivo simplemente no puede seguir. Si de verdad quieres entender esto y sacarle provecho real, tienes que salir de la burbuja de los tutoriales.
El conocimiento de vanguardia no está en los cursos en línea. Está en los grupos de investigación y en las comunidades donde la gente está experimentando a diario, compartiendo qué funciona, qué no, y cómo integrar esto en el mundo real en tiempo real.
Para aprender de IA de verdad, deja de seguir a quien te resume el pasado y empieza a rodearte de quienes están probando el presente.
Te invito a ser parte del grupo KodingVibes. Si quieres ser parte de esta intensiva iniciativa, te dejo el link para que te integres a nuestra comunidad en WhatsApp:
chat.whatsapp.com/Dn9UtkSkQ5m52C…

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