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PhotoCraft, VectorCraft, FilmCraft, LightCraft, PrintCraft, EffectCraft y DesignCraft: siete reimplementaciones libres de la suite de Adobe, escritas en Rust.
Solo PhotoCraft y PrintCraft están en alpha; el resto sigue en desarrollo.
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Hermes puede guardar procedimientos reutilizables en «skills».
Si preparas informes recurrentes, define qué datos necesita, los pasos y cómo revisar el resultado. Prueba con datos ficticios antes de reutilizarlo.
Guardar un método no garantiza que sea correcto.
¿Pides un informe largo a un LLM?
Revisa por separado la ventana de contexto y el límite de salida. Un contexto amplio no garantiza una respuesta igual de larga.
Pide el informe por secciones y comprueba que ninguna quede cortada.
¿La IA cita una fuente?
Abre el enlace y busca el pasaje que respalda la afirmación. Comprueba autor, fecha y contexto.
Que el enlace exista no demuestra que diga lo que la IA afirma. Si no encuentras respaldo, no lo presentes como un hecho.
¿Pruebas un flujo de n8n?
Fija la salida de un nodo con «Pin data» para repetir la prueba con los mismos datos. Usa ejemplos ficticios y desactiva envíos reales.
Los datos fijados no se usan en producción: valida también con datos nuevos.
¿Usas IA para editar un informe?
Delimita el cambio: «Mejora la claridad sin alterar cifras, nombres ni fechas». Pide una lista de cambios.
Compara ambas versiones antes de aceptar. La lista de la IA no sustituye tu revisión.
¿Tu flujo de n8n debe arrancar a las 9?
Define la zona horaria en los ajustes del flujo. Si no la configuras, Schedule Trigger usa la de la instancia.
Guarda y publica el flujo; comprueba la hora de una ejecución real. Una prueba manual no verifica el horario.
Anthropic publicó «Claude-shaped science»: usar IA para conectar métodos entre disciplinas.
Prueba con un problema de tu proyecto y pide enfoques de otras áreas. Son hipótesis: valídalas con un experto.
anthropic.com/research/claud…
¿Estudias con IA?
Intenta resolver primero. Después pide una pista, no la solución. Explica tu razonamiento y prueba otro ejercicio sin ayuda.
Contrasta las correcciones con tu material de clase: la IA también puede equivocarse.
¿La IA devuelve datos en JSON?
Define los campos y sus tipos: importe como número, descripción como texto. Usa salida estructurada si la herramienta la admite.
Después verifica los valores contra el original. Respetar el formato no garantiza datos correctos.
¿Conectas un formulario a n8n?
El nodo Webhook tiene una URL de prueba y otra de producción. Usa la de prueba con «Listen for Test Event».
Antes de probar, desconecta envíos y escrituras reales: la URL de prueba no vuelve ficticias las acciones del flujo.
OpenAI renovó Codex CLI, con diagramas Mermaid en la terminal.
Úsalos para explicar un flujo antes de programarlo. Revisa cada paso: el diagrama no valida que el proceso funcione.
developers.openai.com/codex/…
Google presenta Gemini 4 Argon para código, trabajo y ciberseguridad. Acceso inicial: defensores de ciberseguridad de confianza vía Fairwind. Sin fecha general; siguiente fase: clientes de API de pago y suscriptores de Google AI Ultra. blog.google/innovation-and-a…
¿Tu flujo trae una lista para analizar con IA?
Comprueba si el servicio la entrega por páginas. Configura cómo pedir la siguiente y cuándo parar.
Prueba con más de una página: terminar sin errores no garantiza que hayas recibido todos los registros.
¿Usas IA para clasificar solicitudes?
Define cada categoría y cuándo no aplica. Añade «requiere revisión» para los casos ambiguos.
Prueba mensajes que encajen en dos categorías. Forzar una etiqueta no resuelve la ambigüedad.
¿Repites los mismos pasos en varios flujos de n8n?
Sepáralos en un subflujo reutilizable: define qué datos recibe y qué devuelve.
Antes de cambiarlo, prueba los flujos que lo usan. Una mejora en una parte puede romper otra.
Anthropic lanzó Claude Sonnet 5.5.
Una aplicación: convertir un guion en un borrador de diapositivas. Revisa cifras y fuentes; un mejor diseño no garantiza contenido correcto.
anthropic.com/claude-sonnet-…
