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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...

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Github acaba de ☠️ al vibe coding Acaba de publicar spec-kit y en pocos días tiene 95k estrellas y 8.3k forks Esto no es un proyecto cualquiera. Es GitHub diciéndote cómo se programa con IA de verdad. El problema con los agentes de IA no es el modelo Es que le mandas una idea en texto y él interpreta lo que quiere Spec-kit resuelve eso con 6 comandos que convierten tu idea en una especificación estructurada antes de escribir una sola línea de código ✅ /speckit.constitution → las reglas del proyecto: calidad, testing, arquitectura ✅ /speckit.specify → describes QUÉ construir, no el stack ✅ /speckit.clarify → el agente pregunta lo que no entiende antes de empezar ✅ /speckit.plan → ahora sí eliges la tecnología ✅ /speckit.tasks → lista de tareas ordenada por dependencias ✅ /speckit.implement → el agente construye El entregable ya no es código generado a lo loco Es una especificación viva que tu IA lee, valida y ejecuta paso a paso Funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y más de 25 agentes La diferencia real es esta Antes: "hazme una app de tareas" y rezas para que el agente no se pierda a mitad Ahora: especificación primero, código después El agente sabe exactamente qué construir, en qué orden y por qué 95k estrellas. 8.3k forks. Publicado por el propio GitHub. Licencia MIT. el repo aquí ⬇️
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Github acaba de ☠️ al vibe coding Acaba de publicar spec-kit y en pocos días tiene 95k estrellas y 8.3k forks Esto no es un proyecto cualquiera. Es GitHub diciéndote cómo se programa con IA de verdad. El problema con los agentes de IA no es el modelo Es que le mandas una idea en texto y él interpreta lo que quiere Spec-kit resuelve eso con 6 comandos que convierten tu idea en una especificación estructurada antes de escribir una sola línea de código ✅ /speckit.constitution → las reglas del proyecto: calidad, testing, arquitectura ✅ /speckit.specify → describes QUÉ construir, no el stack ✅ /speckit.clarify → el agente pregunta lo que no entiende antes de empezar ✅ /speckit.plan → ahora sí eliges la tecnología ✅ /speckit.tasks → lista de tareas ordenada por dependencias ✅ /speckit.implement → el agente construye El entregable ya no es código generado a lo loco Es una especificación viva que tu IA lee, valida y ejecuta paso a paso Funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y más de 25 agentes La diferencia real es esta Antes: "hazme una app de tareas" y rezas para que el agente no se pierda a mitad Ahora: especificación primero, código después El agente sabe exactamente qué construir, en qué orden y por qué 95k estrellas. 8.3k forks. Publicado por el propio GitHub. Licencia MIT. el repo aquí ⬇️

arc.

258,371 просмотров • 2 месяцев назад

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arc.

118,112 просмотров • 1 месяц назад

GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding. Acaban de lanzar Spec Kit y en poco tiempo ya tiene +126K estrellas. ¿La idea? En vez de tirar prompts vagos y rezar para que el agente no rompa tu proyecto… Spec Kit obliga a la IA a crear una especificación estructurada ANTES de tocar código. La IA primero entiende lo que quieres construir, pregunta lo que falta, organiza el proyecto y después empieza a programar. Eso significa menos tiempo arreglando errores absurdos, menos código inconsistente y resultados mucho más predecibles cuando trabajas con agentes. El flujo es simple: /constitution → reglas y estándares /specify → qué quieres construir /clarify → dudas antes de empezar /plan → arquitectura y stack /tasks → tareas ordenadas /implement → ejecución Compatible con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +25 agentes. 95K estrellas. 8K forks. Open source. Publicado por GitHub. Enlace al repositorio👇
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GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding. Acaban de lanzar Spec Kit y en poco tiempo ya tiene +126K estrellas. ¿La idea? En vez de tirar prompts vagos y rezar para que el agente no rompa tu proyecto… Spec Kit obliga a la IA a crear una especificación estructurada ANTES de tocar código. La IA primero entiende lo que quieres construir, pregunta lo que falta, organiza el proyecto y después empieza a programar. Eso significa menos tiempo arreglando errores absurdos, menos código inconsistente y resultados mucho más predecibles cuando trabajas con agentes. El flujo es simple: /constitution → reglas y estándares /specify → qué quieres construir /clarify → dudas antes de empezar /plan → arquitectura y stack /tasks → tareas ordenadas /implement → ejecución Compatible con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +25 agentes. 95K estrellas. 8K forks. Open source. Publicado por GitHub. Enlace al repositorio👇

roman

480,204 просмотров • 5 дней назад

ESTE AGENTE YA CONOCE TU CONTEXTO ANTES DE QUE SE LO DIGAS Se trata de Super Context, lo nuevo de OpenHuman Abres un chat nuevo, escribes una línea y ya sabe en qué estás trabajando El truco: antes de responderte, va y se documenta solo → te lee la pantalla para ver qué tienes delante → abre tus archivos y logs sin que se los pegues → mira tu correo y tu Slack para pillar el contexto Y así contesta sabiendo de qué va todo El resto de IAs arrancan en blanco y esperan a que tú se lo expliques todo Esta llega con los deberes hechos Y lo mejor: todo pasa en local, tu info nunca sale de tu máquina Funciona en Claude Code, Codex, y en cualquier otro agente. +33.000 estrellas en GitHub. Enlace al repositorio abajo👇
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Nico

19,743 просмотров • 1 месяц назад

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 →
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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 просмотров • 4 месяцев назад

Jack Dorsey construyó el agente de IA local más COMPLETO que existe. Luego lo donó a la Linux Foundation para que nadie lo controle. 46.4k estrellas. 518 contribuidores. 137 releases. Actualizado hace unas horas. Se llama Goose y es lo más cerca que he visto de un agente de IA de verdad corriendo en tu máquina. No solo sugiere código. Instala dependencias, ejecuta, edita, testea, depura y despliega. Solo. Sin que le estés mirando. Lo que lo hace diferente a Claude Code o Codex: ✅ App de escritorio nativa + CLI + API - elige cómo usarlo ✅ Funciona con cualquier LLM: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Ollama y 15 más ✅ Usa tus suscripciones existentes - sin pagar más APIs ✅ 70+ extensiones MCP: GitHub, Google Drive, bases de datos, navegador y más ✅ Subagentes paralelos - divide tareas complejas y las ejecuta en paralelo ✅ Recipes: guarda flujos de trabajo como YAML y compártelos con tu equipo ✅ Modo adversario integrado - un revisor que detecta inyecciones de prompt y acciones inseguras ✅ Compatible con Claude Code y Codex como proveedores via ACP ✅ Rust nativo. Mac, Linux y Windows. Apache 2.0. La parte que más me ha flipado: Puedes conectarlo a Claude Code o Codex como subagente. Goose orquesta. Ellos ejecutan. El agente que coordina a otros agentes. el enlace 👇
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Jack Dorsey construyó el agente de IA local más COMPLETO que existe. Luego lo donó a la Linux Foundation para que nadie lo controle. 46.4k estrellas. 518 contribuidores. 137 releases. Actualizado hace unas horas. Se llama Goose y es lo más cerca que he visto de un agente de IA de verdad corriendo en tu máquina. No solo sugiere código. Instala dependencias, ejecuta, edita, testea, depura y despliega. Solo. Sin que le estés mirando. Lo que lo hace diferente a Claude Code o Codex: ✅ App de escritorio nativa + CLI + API - elige cómo usarlo ✅ Funciona con cualquier LLM: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Ollama y 15 más ✅ Usa tus suscripciones existentes - sin pagar más APIs ✅ 70+ extensiones MCP: GitHub, Google Drive, bases de datos, navegador y más ✅ Subagentes paralelos - divide tareas complejas y las ejecuta en paralelo ✅ Recipes: guarda flujos de trabajo como YAML y compártelos con tu equipo ✅ Modo adversario integrado - un revisor que detecta inyecciones de prompt y acciones inseguras ✅ Compatible con Claude Code y Codex como proveedores via ACP ✅ Rust nativo. Mac, Linux y Windows. Apache 2.0. La parte que más me ha flipado: Puedes conectarlo a Claude Code o Codex como subagente. Goose orquesta. Ellos ejecutan. El agente que coordina a otros agentes. el enlace 👇

PA13L0

122,227 просмотров • 2 месяцев назад

He encontrado una web que funciona como un diccionario visual para crear mejores interfaces con IA. Incluye nombres, conceptos, ejemplos y prompts para cada elemento de una web o aplicación. Lo mejor es que puedes utilizarlo para explicar mejor tus ideas a Claude Code, Cursor, v0 y otros agentes de IA. Te dejo el enlace en comentarios 👇
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Guillermo Casaus

21,682 просмотров • 1 месяц назад

LOS DISEÑOS DE IA SE VEN GENÉRICOS PORQUE NO SIGUEN NINGÚN SISTEMA DE COMPOSICIÓN REAL. Esta Skill lo resuelve → le enseña a tus agentes el sistema de grid de Müller-Brockmann (la base del diseño editorial moderno, en 162 páginas) y ahora lo aplican directamente en código. Cuadrícula real, jerarquía visual, tipografía y maquetación con criterio. No “que se vea bien a ojo”, sino reglas de composición de verdad. 100% gratis y Open Source. Funciona en Hyperagent o con cualquier otro agente. Yo la voy a probar en mis próximos proyectos web y demos. Enlace a la Skill abajo 👇 #HyperagentPartner
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LOS DISEÑOS DE IA SE VEN GENÉRICOS PORQUE NO SIGUEN NINGÚN SISTEMA DE COMPOSICIÓN REAL. Esta Skill lo resuelve → le enseña a tus agentes el sistema de grid de Müller-Brockmann (la base del diseño editorial moderno, en 162 páginas) y ahora lo aplican directamente en código. Cuadrícula real, jerarquía visual, tipografía y maquetación con criterio. No “que se vea bien a ojo”, sino reglas de composición de verdad. 100% gratis y Open Source. Funciona en Hyperagent o con cualquier otro agente. Yo la voy a probar en mis próximos proyectos web y demos. Enlace a la Skill abajo 👇 #HyperagentPartner

Nico

390,981 просмотров • 2 месяцев назад

No importa si usas Claude Code, Codex u OpenCode. Estos 6 CLIs son los que SIEMPRE termino instalando: 🎭 Playwright CLI → la IA prueba el navegador sola 🐙 GitHub CLI → PRs sin tocar la web ☁️ cloudflared → tu localhost público con un prompt 🚀 CLI de tu Nube → todas las nubes actuales tienen su propio CLI para que tu agentes despliegue - Railway: - Vercel: - AWS CLI: - Azure: - Google Cloud: 📚 Context7 → docs actualizadas para tu LLM
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No importa si usas Claude Code, Codex u OpenCode. Estos 6 CLIs son los que SIEMPRE termino instalando: 🎭 Playwright CLI → la IA prueba el navegador sola 🐙 GitHub CLI → PRs sin tocar la web ☁️ cloudflared → tu localhost público con un prompt 🚀 CLI de tu Nube → todas las nubes actuales tienen su propio CLI para que tu agentes despliegue - Railway: - Vercel: - AWS CLI: - Azure: - Google Cloud: 📚 Context7 → docs actualizadas para tu LLM

Fazt

55,983 просмотров • 1 месяц назад

Han clonado Claude Design y puedes usarlo gratis y sin limites. Se llama Open Design, un proyecto open source que te deja usar Claude para workflows de diseño sin pagar. Sin suscripciones. Sin límites (como la versión oficial). Acceso total. Esto es lo que puedes hacer: — Generar diseños UI/UX con Claude — Convertir prompts en diseños reales — Sustituir herramientas de diseño caras en muchos casos — Personalizarlo completamente (es open source) Está hecho para devs, indie hackers y creadores que no quieren quemar dinero en herramientas. De esos repos que pasan desapercibidos hasta que de repente todo el mundo los usa. Si usas AI + diseño, tienes que probarlo Enlace abajo 👇 (guárdalo antes de que explote)
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Nico

321,881 просмотров • 3 месяцев назад

ALGUIEN PUBLICÓ GRATIS LO QUE LAS AGENCIAS COBRAN 5.000$/MES Las agencias de marketing cobran una fortuna por tener prompts bien organizados para sus agentes de IA. Alguien se hartó y lo subió todo a GitHub. → Prompts para SEO técnico y de contenido → Secuencias completas de email marketing → Copies para Meta, Google y más → Estructurado como un departamento de marketing real → Open source, sin trampa ni cartón Si tienes un agente de IA y no tienes esto, estás dejando dinero encima de la mesa. Enlace abajo 👇
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rob.

38,326 просмотров • 2 месяцев назад

MICROSOFT ACABA DE PERDER SU MAYOR VENTAJA. alguien creó un solo ejecutable que le da a los agentes de IA control total sobre Word, Excel y PowerPoint. no se necesita instalación de Office. se llama officecli. en lugar de adivinar a partir de XML crudo, tu agente renderiza el archivo a HTML o PNG y ve exactamente lo que construyó. → direccionamiento basado en rutas, sin lidiar con XML → renderizar a HTML o PNG para detectar errores de diseño al instante → autodetecta código de Claude, Cursor y Copilot sin licencia de Office. sin instalación. sin adivinanzas. 100% gratis.
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SONIA

26,768 просмотров • 29 дней назад

¿Sabes por qué todas las interfaces que genera tu IA se ven iguales? Mismo espaciado. Misma jerarquía. Misma vibra de "lo hicieron con IA". El problema ya no es el modelo. Es que nadie le está enseñando BUEN GUSTO. [Taste-Skill] es el anti-slop para frontend. - Skills portátiles que le meten intención de diseño a Cursor, Claude, v0, Codex y cualquier agente. - Tienes dials para controlar varianza de diseño, intensidad de motion y densidad visual. - Un comando y tu próximo landing deja de verse genérico. REPOOO👇
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Erick

31,254 просмотров • 1 месяц назад

SendGrid cobra por cada email que envías. Postmark también. Resend también. Cloudflare acaba de abrir el código de un cliente de email completo con agente de IA integrado. Sin APIs de terceros. Sin factura por email. Todo en tu propia cuenta de Cloudflare. Se llama Agentic Inbox. 4.6k estrellas. Apache-2.0. Lo que hace: Cada buzón corre en su propio Durable Object con base de datos SQLite aislada. Los emails entran por Cloudflare Email Routing. Los adjuntos van a R2. Un agente de IA lee tu bandeja, busca conversaciones y redacta respuestas. Y la parte más importante: El agente genera borradores automáticamente cuando llega un email nuevo. Pero nunca envía nada sin tu confirmación explícita. ✅ Cliente de email completo: envío, recepción, hilos, carpetas, búsqueda y adjuntos ✅ 9 herramientas del agente: leer, buscar, redactar, responder, reenviar y más ✅ Sistema prompt personalizado por buzón ✅ Historial de chat persistente con el agente entre sesiones ✅ Compatible con MCP y Wrangler CLI - tus agentes pueden enviar email directamente ✅ Sin SPF, DKIM ni DMARC manual - Cloudflare lo gestiona solo ✅ Deploy con un clic desde el repo ✅ 4.6k estrellas. 604 forks. Apache-2.0. Tus emails no salen de tu cuenta de Cloudflare. Nadie más los procesa. Nadie más los almacena. Nadie más te cobra por ellos. el enlace 👇
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PA13L0

20,884 просмотров • 2 месяцев назад

Acabo de descifrar el código para anuncios de animación con IA 🔥 Gemini Omni + Claude Code con esta otra herramienta es una locura Aca abajo, en el ultimo paso te dejo las plataformas que utilice para: construír un sistema que convierte cualquier producto en un anuncio animado con IA de principio a fin en CUALQUIER estilo que quieras.. plastilina, estilo Pixar 3D, anime, recortables de papel, lego, lo que se te ocurra tiras la foto de tu producto y una línea de pitch y se encarga de todo de principio a fin. imágenes, video, voz en off, música, subtítulos, todo generado con IA dentro de Claude.. Los anuncios de animación con IA están arrasando en Meta en este momento y todos todavía asumen que necesitas un editor caro con un tiempo de entrega de 3 semanas para hacer uno. No es así. Solo necesitas el flujo de trabajo correcto. Estoy haciendo anuncios de animación con IA de principio a fin de alta calidad en menos de 3 minutos con este sistema y funcionan igual de duro de forma orgánica en TikTok, reels y shorts (TODAS LAS PLATAFORMAS QUE UTILICE EN LO ULTIMO, PASO 8) Aca abajo te dejo como configurarlo paso a paso, Guarda esto🧵
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Regalos Digitales

24,584 просмотров • 1 месяц назад

China (ByteDance) acaba de lanzar un empleado de IA que trabaja 24/7 y es completamente GRATIS. Se llama DeerFlow y no es un chatbot cualquiera. Es un super-agente open-source que se ejecuta directamente en tu computadora. Qué puede hacer realmente?? - Investigar a fondo cualquier tema (busca, resume y organiza información) - Escribir y ejecutar código - Crear presentaciones de diapositivas completas - Generar videos e imágenes - Hacer tareas largas de varios pasos sin que tengas que estar encima - Trabajar con sandboxes aislados (como si tuviera su propio ordenador) Todo de forma local, con memoria a largo plazo y la posibilidad de usar modelos locales o de la nube. Es 100% gratis y de código abierto. Alguien ya lo está probando?
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precis0x

67,473 просмотров • 17 дней назад

🧐 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.
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🧐 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 просмотров • 5 месяцев назад

🤯 Pídele a CLAUDE o CODEX que te de toda la ARQUITECTURA de tu app en una sola página HTML y un archivo JSON. Tu código ahora se explica solo: El HTML te permite visualizarlo. El JSON es para que otro agente lo entienda. Te dejo el prompt que usé abajo 👇
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🤯 Pídele a CLAUDE o CODEX que te de toda la ARQUITECTURA de tu app en una sola página HTML y un archivo JSON. Tu código ahora se explica solo: El HTML te permite visualizarlo. El JSON es para que otro agente lo entienda. Te dejo el prompt que usé abajo 👇

Fran Pradas | Ingeniero de IA

281,238 просмотров • 14 дней назад

🚩Se atrincheró con un cuchillo en una vivienda de #Madrid Retenía en el interior a su hermano menor que fue evacuado con sigilo por los agentes a través de una ventana 🪟de la casa La actuación del #negociador y de agentes de #UPR de Policía Nacional permitieron detener al varón
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🚩Se atrincheró con un cuchillo en una vivienda de #Madrid Retenía en el interior a su hermano menor que fue evacuado con sigilo por los agentes a través de una ventana 🪟de la casa La actuación del #negociador y de agentes de #UPR de Policía Nacional permitieron detener al varón

Policía Nacional

41,293 просмотров • 10 месяцев назад

UN EQUIPO ACABA DE DESPLEGAR 15 AGENTES AUTÓNOMOS EN LOOP A PARTIR DE UN SOLO PROMPT USANDO GRAPH ENGINEERING La mayoría de desarrolladores todavía crean sistemas multiagente a mano, escribiendo lógica independiente para cada tarea. Con Graph Engineering, eso cambia por completo. Un graph central define la arquitectura y despliega los 15 agentes simultáneamente. Un único prompt de apenas 200 palabras genera toda la estructura y enruta 120 conexiones entre agentes de forma automática. En lugar de romperse cuando reciben instrucciones contradictorias, los agentes se corrigen entre sí gracias a un estado compartido que se actualiza continuamente. Gestionar una malla de 15 nodos exige un alto rendimiento y una API con baja latencia, ya que todos los agentes intercambian contexto en tiempo real. Mira el vídeo y luego aprende como crear tus propios grafos con el artículo de abajo Así es como funciona esta arquitectura multiagente basada en grafos y automatizada en tiempo real ↓
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UN EQUIPO ACABA DE DESPLEGAR 15 AGENTES AUTÓNOMOS EN LOOP A PARTIR DE UN SOLO PROMPT USANDO GRAPH ENGINEERING La mayoría de desarrolladores todavía crean sistemas multiagente a mano, escribiendo lógica independiente para cada tarea. Con Graph Engineering, eso cambia por completo. Un graph central define la arquitectura y despliega los 15 agentes simultáneamente. Un único prompt de apenas 200 palabras genera toda la estructura y enruta 120 conexiones entre agentes de forma automática. En lugar de romperse cuando reciben instrucciones contradictorias, los agentes se corrigen entre sí gracias a un estado compartido que se actualiza continuamente. Gestionar una malla de 15 nodos exige un alto rendimiento y una API con baja latencia, ya que todos los agentes intercambian contexto en tiempo real. Mira el vídeo y luego aprende como crear tus propios grafos con el artículo de abajo Así es como funciona esta arquitectura multiagente basada en grafos y automatizada en tiempo real ↓

angel

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