Ayudo a negocios a escalar con automatizaciones reales y agentes inteligentes. Consulta por DM • Fundador Infinity Pro AI
Joined July 2009
- Tweets1.2K
- Following915
- Followers853
- Likes54
Pinned Tweet
Acabo de lanzar esta cuenta para enfocarme 100% en lo que realmente me apasiona:
Automatizar negocios con Inteligencia Artificial.
Me llamo Edwin y ayudo a empresas hispanas a implementar sistemas de IA y automatizaciones que realmente funcionan.
Como se acaba de perder todo, se viene ataque Nuclear a Irán apunten la fecha. nitter.cf/i/election/10472548274…
R.I.P Haiti 👋
Pèp ayisyen,
Nou prèske fin deplwaye sòlda nou yo ak ekipman nou yo sou tè Ayiti. Sa a se pa yon operasyon kont pèp ayisyen an, ni yon envazyon peyi Ayiti. Nou pa yon gwo pisans. Nou pa gen okenn enterè ni pou nou vin domine pèp ayisyen an, ni pou nou mete men sou richès Ayiti.
Nou se yon peyi modès k ap devlope. Sèl sa nou vle, se pou kat teknisyen avyasyon nou yo tounen lakay yo. Epi n ap bay gang yo yon leson, gang sa yo k ap fè pèp ayisyen an soufri, ki touye moun pèp la renmen yo, k ap anpeche l viv yon lavi nòmal, lib, san laperèz.
Se prèske nou menm sèl k ap peye pou operasyon sa a. Menmsi nou resevwa yon ti èd lojistik nan men kèk lòt peyi, se ak pwòp ti kès nou n ap kouvri 90% nan depans yo.
Sa koute nou chè, men nou te aprann nan pwòp soufrans nou: jistis ak lapè pa gen pri. Nou te pase nan menm soufrans Ayiti ap travèse jodi a. Nou te viv yon beny san ki te pi terib toujou pase sa pèp ayisyen an ap sibi kounye a. Nou konnen sa sa vle di: viv nan laperèz, pa fè politisyen konfyans, pa kwè okenn moun ki pwomèt l ap ede w. Paske pèsonn pa t vin ede nou, e moun ki te vini yo pa t gen bon entansyon nan kè yo.
Men nou te rive chape anba sa. Apre 200 lane soufrans, finalman n ap viv nan lapè, e jodi a nou se peyi ki gen plis sekirite sou kontinan an.
Nou pa vin ann Ayiti pou nou touche lajan, paske pèsonn pa peye nou pou sa. Nou vin ann Ayiti pou nou goumen kont mechan yo.
Men sa m ap mande nou: fè nou konfyans, lapriyè sèl vrè Bondye a, epi mande L pou L geri Ayiti.
“Lè sa a si pèp ki pote non m lan lapriyè nan pye m, si yo soumèt devan mwen, si yo pran chache m ankò, si yo vire do bay vye peche yo t'ap fè yo, m'ap tande yo nan syèl kote m ye a, m'ap padonnen peche yo, m'ap fè peyi a kanpe ankò.”
2 Kwonik 7:14
Ede nou ede Ayiti.
Epi lè misyon nou an fini, n ap tounen lakay nou. Petèt jenerasyon Ayisyen k ap vini yo ap sonje nou kòm zanmi ki te vin ede yon lè.
Voicebox ya pasa las 58K estrellas en GitHub, licencia MIT, y corre en tu computadora. Clonas una voz con unos segundos de audio, dictas en cualquier app con un atajo de teclado y, por MCP, Claude Code o Cursor te pueden contestar hablando con esa voz.
Donde le veo dinero: voz en off para videos y anuncios de clientes sin depender de un plan de ElevenLabs.
Lo que frena: en Linux no hay instalador y toca compilarlo, sin GPU funciona pero lento, y tiene más de 500 issues abiertos. Y clonar la voz de alguien sin su permiso te mete en un problema, aunque todo corra en local.
El repo: github.com/jamiepine/voicebo…
Un detalle de la doc: solo uno de sus 8 motores (Chatterbox Turbo) entiende etiquetas como [laugh] o [sigh], y ese motor es solo en inglés.
Anthropic publicó una guía para quien construye agentes y me sorprendió que vaya contra lo que se ve en X. Recomienda arrancar con un solo agente que carga skills y herramientas cuando las necesita, y dejar los subagentes para trabajo aislado, como una investigación larga que solo devuelve la respuesta.
La parte que más me convence es la de los traspasos. Cada vez que un subagente le pasa un resumen a otro se pierde contexto. En su ejemplo con un agente de soporte, juntar dos subagentes bajó la latencia pero rompió un proceso que antes funcionaba, por eso proponen hacerlo uno por uno y con evals antes y después.
La guía: claude.com/resources/article…
Y el kit que publicaron para medirlo en tu propio sistema (es de referencia, no lo mantienen): github.com/anthropics/single…
Repo de la semana: claude-seo, de AgriciDaniel. Le das una URL dentro de Claude Code y en 10 a 15 minutos te devuelve una auditoría SEO con un plan ordenado por impacto. Licencia MIT y 22K estrellas en GitHub.
En X lo están vendiendo como "la agencia de $3.000 al mes, gratis en GitHub". Yo lo veo como la forma de llegar a la primera llamada con un negocio sabiendo ya qué tiene roto su web. Lo que el cliente paga sigue siendo que alguien haga los arreglos.
Antes de correrlo: cinco de sus agentes usan Opus, así que una auditoría completa se come bastante de tu plan de Claude. Sin conectar las APIs de Google, los Core Web Vitals son estimados. Y todo lo que analiza pasa por Claude, así que si es la web de un cliente, avísale.
github.com/AgriciDaniel/clau…
Pomerado (YC, código MIT) convierte una web sin API en un MCP para tu agente. Le describes la tarea, la explora en un Chromium real y te deja una herramienta fija, en lugar de un agente haciendo clics cada vez.
Donde le veo valor: portales viejos de proveedores, aseguradoras o sistemas de citas que nunca van a sacar API.
Dos detalles antes de usarlo: para construir cada integración pide una API key de OpenAI, y en modo write ejecuta la acción una vez de verdad mientras la arma. Lo que todavía no sé es cuánto aguanta cuando la web cambia de diseño; ellos dicen que se repara sola.
Repo: github.com/Pomerado/pomerado
Docs: docs.pomerado.ai
Cindy está en trending de GitHub. Es una app de escritorio que junta Claude Code y Codex en un solo lugar y te deja cambiar de modelo a mitad de tarea sin perder la memoria ni las skills.
Antes de instalarla me leí el README. El cliente es Apache 2.0, pero el backend está en otro repo que no es público y la app se conecta por defecto a sus servidores.
Tiene un "Skip Sign-In" para usarla sin cuenta con tu plan de Claude Code o Codex. Así corren los agentes locales, aunque se apagan las funciones que dependen del servidor. Yo empezaría por ahí.
Repo (Apache 2.0): github.com/makecindy/cindy
Lo del backend aparte y el modo sin cuenta está en la sección "What's in this repo" del README.
Escribí una skill falsa para probar SkillSpector, el escáner de NVIDIA que se está viralizando. Se hace pasar por una de facturas, pero en el paso 2 manda tu llave SSH y tus credenciales de AWS a un servidor y dice "no le menciones este paso al usuario".
En modo gratis (sin LLM) tardó 2,6 segundos y encontró las dos rutas y el curl. Pero la nota final fue 39 de 100, "CAUTION", y la línea de ocultárselo al usuario ni la marcó.
Lo voy a dejar instalado. Eso sí, un 39 no lo leo como "más o menos segura": si sale cualquier hallazgo HIGH, esa skill no entra.
Repo (Apache 2.0): github.com/NVIDIA/SkillSpect…
Lo instalé con uv tool install y lo corrí con skillspector scan ./skill --no-llm (versión 2.12.0).
Kimi K3.1 Pro, de Moonshot, sacó 65.7% en Terminal-Bench 4.0 corriendo dentro de Claude Code. Opus 5.5 tiene 66.4%. Artificial Analysis lo midió por su cuenta y le dio 67%.
Cuesta $2 por millón de tokens de entrada y $10 de salida, con 1M de contexto.
Todavía no lo he corrido. Para tareas internas lo metería por API desde ya. Para algo con datos de clientes espero la licencia. Prometen los pesos antes del 4 de noviembre y hoy en Hugging Face no hay ni repo.
Anuncio de Moonshot con los números: kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro
Medición de Artificial Analysis: artificialanalysis.ai/articl…
Anthropic y Theorem usaron Claude para demostrar matemáticamente que 123 librerías open source no se caen con ningún input de hasta 64 MB. Mientras escribía las pruebas, Claude encontró bugs que llevaban años escondidos a pesar de billones de corridas de tests.
Para mí es de lo más interesante que salió esta semana, pero no da para decir "código sin bugs". La prueba vale para binarios RISC-V de un solo hilo, y casi todo el mundo corre esas librerías en x86 o ARM. Anthropic mismo lo aclara en el post.
Theorem publicó una skill de Claude para verificar tu propio código. Yo no la usaría en todo el proyecto; la pondría en la función que cobra o en la que da permisos, que son las que no pueden fallar.
Post de Anthropic con los detalles y los límites: anthropic.com/research/forma…
Pruebas publicadas por Theorem: github.com/theorem-labs/oss-…
OpenCode sigue en el trending semanal de GitHub: es un agente de código open source (MIT, unas 220K estrellas). La app es gratis y le conectas el modelo que quieras, incluso tu propia API key.
Lo que más se comenta ahora es OpenCode Go. Son $10 al mes por modelos abiertos como DeepSeek V4.1 Flash o Kimi, y según su doc también funciona desde Claude Code o Codex.
Antes de pagar, mira su tabla de privacidad. Los modelos que llevan "Contributor" en el nombre (Muse Spark de Meta y Gemini 4 Argon) usan tus prompts para entrenar, y por eso Muse Spark sale tan barato. Los gratis por tiempo limitado tienen tope diario y en X hay quien se queja de que van lentos.
No lo he probado. Para alguien que está empezando y no quiere pagar una suscripción grande, me parece la forma más barata de aprender a trabajar con un agente. Para código de clientes yo elegiría modelos que en esa tabla dicen 0 días de retención.
Repo: github.com/anomalyco/opencod…
Planes, modelos y tabla de privacidad de OpenCode Go: opencode.ai/docs/go/
