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¡TRUCAZO para tus repositorios de GitHub! Accede a una documentación con diagramas y IA. Cambia "github" por "deepwiki" en la URL y mira:

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Miguel Ángel Durán

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Wow.. you can now instantly turn any GitHub repo into AI-generated documentation, just by changing the URL. Replace “github” with “deepwiki” in any GitHub URL and you’ll see: → Instant docs for any codebase → Chat with it like a conversation
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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 →
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La lista más completa de herramientas de IA para SEO que he encontrado en GitHub Todo curado, todo probado, todo enfocado en posicionamiento real con IA ✅ Herramientas de keyword research con IA ✅ Optimización de contenido automática ✅ Análisis de competencia con modelos de lenguaje ✅ GEO y AEO incluidos (el SEO que viene) ✅ Actualizada y con crecimiento constante El punto de partida para cualquier profesional del SEO que quiera integrar IA en su flujo link en el primer comentario 👇
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PA13L0

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Acabo de encontrar la forma más rápida que he visto de montar un negocio de automatización con IA desde cero Alguien llamado Czlonkowski llevaba tiempo usando n8n para construir flujos de automatización El problema: cada vez que pedía ayuda a Claude o a Cursor, la IA cometía errores porque no conocía la documentación exacta de los nodos de n8n Su solución: crear un servidor MCP que conecta directamente tu IA con toda la documentación de n8n El resultado: 16.6k estrellas y 2.8k forks en GitHub en tiempo récord. Lo que hace este repo es simple pero brutal Le da a Claude, Cursor, Windsurf o GitHub Copilot acceso a 1.396 nodos de n8n con su documentación completa, 2.646 configuraciones reales extraídas de plantillas populares y 2.709 workflows listos para usar Tu IA deja de adivinar y empieza a construir automatizaciones que funcionan de verdad Y aquí está la parte interesante para quien quiere montar un negocio Hay empresas y freelancers cobrando entre 500 y 5.000 euros por construir automatizaciones en n8n para clientes El problema hasta ahora era el tiempo: diseñar, configurar y depurar cada workflow a mano era lento y caro Con este MCP le describes a Claude el proceso que quieres automatizar y él construye el workflow completo, lo valida antes de desplegarlo y detecta los errores antes de que lleguen a producción Lo que antes tardabas días ahora son horas Los casos de uso concretos son los que tu cliente ya te está pidiendo: Automatizar la captación de leads desde formularios web hacia un CRM Enviar reportes semanales generados por IA a Slack o email de forma automática Conectar tiendas de ecommerce con sistemas de facturación y almacén Scraping de datos de competidores con resumen automático Notificaciones inteligentes basadas en condiciones de negocio Todo esto se construye en n8n y ahora Claude lo hace por ti El creador además tiene una versión hosted con tier gratuito de 100 llamadas al día en dashboard .n8n-mcp .com por si no quieres instalarte nada Licencia MIT. 165 releases publicados. El tío lleva meses actualizándolo de forma constante y tiene 22 contribuidores. Esto no es un experimento. Es infraestructura real para un negocio real. Enlace al repo 👇
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PA13L0

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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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arc.

255,818 просмотров • 26 дней назад

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