正在加载视频...

视频加载失败

GOOGLE ACABA DE LIBERAR SU CLI OFICIAL PARA CONSTRUIR AGENTES DE IA: Convierte tu coding agent favorito en un experto creando, evaluando y desplegando agentes en Google Cloud. Funciona con los que ya usas: → Claude Code → Codex → Antigravity CLI → y cualquier otro agente del mercado...

46,304 次观看 • 4 天前 •via X (Twitter)

0 条评论

暂无评论

原始帖子的评论将显示在这里

相关视频

Si usas mucho IA para programar y quieres que no solo escriba código, sino que suba tus proyectos a producción, cree pull requests, controle el navegador, gestione tu base de datos y exponga tu localhost a internet… Entonces necesitas conocer estas CLIs para tu IA👇 🔹 GitHub CLI (gh) → Crea repos, pull requests e issues sin abrir el navegador. Terminas tu feature y en segundos tu PR está creado y listo para revisión. Combínalo con un agente de IA y tu flujo es imparable. 🔹 Supabase CLI → Levanta Supabase en local con Docker y en remoto, crea migraciones de base de datos, puede actualizar configuraciones, llenar datos de ejemplos, configurar tu RLS, subir los serverless functions, y mas 🔹 Playwright CLI → Tests end-to-end sin escribir casi nada. Tiene un modo que abre un navegador, graba todo lo que haces y genera el test por ti. Ideal para que tu agente de IA también verifique que la app funciona antes del deploy o simplemente compruebe el mismo su modificación. 🔹 AWS CLI → Sube archivos a S3, gestiona Lambdas, sincroniza tu build con un bucket. Deploy de un frontend estático en un solo comando, reconfigurar tus container, configura tu load balancer y basicamente crea toda tu arquitectura en producción 🔹 Railway CLI → Deploy moderno desde la terminal. Puedes correr migraciones en producción, ver logs en tiempo real y gestionar variables de entorno. Sin abrir dashboards, sin perder tiempo. 🔹 cloudflared / ngrok → Exponen tu localhost a internet con una URL pública. Perfectos para probar webhooks de Stripe, MercadoPago o mostrar una demo a un cliente sin hacer deploy. La clave no es aprenderlas todas de golpe. Empieza con GitHub CLI, agrega Railway cuando hagas tu primer deploy, y ten siempre a mano un tunnel para webhooks. Cuando dominas estas herramientas + IA, tu productividad cambia completamente. Video completo con ejemplos →

Fazt

33,021 次观看 • 2 个月前

🧐 Buenos pues el flujo del experimento ya está en marcha. 3 teams de agentes de IA: - Product Manager - Development (Front, Back y data) - QoS (QA, UX, Arquitectura) Todos 100% autónomos desarrollando, manteniendo y evolucionanto el sitio web de turismo en Canarias: Todo el experimento será OpenSource y todo lo que vayan haciendo los agentes lo estan registrando mediante issues en GitHub (link al repo abajo). Todos los agentes estan desplegados y siendo orquestados desde AgentCrew. El flujo de trabajo de forma resumida es el siguiente: - El product manager "se levanta" a las 6 de la mañana todos los días gracias a una tarea programada de AgentCrew, revisa el estado del proyecto, busca nuevas features, errores y hasta tendencias de mercado en internet y genera issues en GH. - El equipo de desarrollo mediante una tarea programada se levanta a las 8 de la mañana, revisa las issues abiertas y empieza a trabajar sobre ellas. Cuando finaliza sube su código al repositorio (que dispara un pipeline de GH Actions) - Este Pipeline, cuando finaliza (bien o mal) llama por un webhook de AgentCrew al equipo de agentes de QoS para que revise los tests, calidad del código, etc. Si algo tiene que corregirse crea mas issues y cuando finaliza sus pruebas y análisis, gracias a los post-actions de AgentCrew, avisa de nuevo mediante webhook al equipo de Agentes que debe corregir problemas. Este último ciclo es muy importante porque es un bucle de mejora constante que damos por sentado en equipos pero esta vez operado por agentes: - El equipo de desarrollo sube nuevo código - El equipo de QoS testea el nuevo código y hay errores los reporta de nuevo al equipo de desarollo - El equipo de desarrollo vuelve a subir nuevo código corregido - El QoS vuelve a.... así en bucle hasta que ambos equipos queden satisfechos. Hoy ya veo que han añadido sus primeras features, veremos en que termina esto pero la verdad que esto me parece divertidísimo de ver y me explota la cabeza que esto sea posible. No digo que sea viable ojo (al menos no de momento, creo) pero si posible. Tengo ganas de ver avanzar los días de este experimento para ver que pasa, qué mas hacen o implementan. Tengo en mente un par de agentes mas que busquen nuevas fuentes de datos y otro para temas de seguridad. Daré updates cuando los añada.

Cristian Córdova 🐧

36,716 次观看 • 3 个月前