DevOps Tech Referent @dLocalPayments Former @genially_es. Padelero. Dog lover.

Sevilla, España
Joined June 2012
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Esta semana ha sido de la cambiar absolutamente la forma de trabajar con LLM, y no hablo de si Claude Code o Codex o GLM o Kimi K2... hablo de trabajar de una forma profesional, que hace que se pueda tener proyectos grandes con varias personas trabajando en un mismo proyecto, manteniendo la calidad del código y estableciendo y haciendo que los modelos sigan un Standard de desarrollo. Usa Spec Driven Development, usando AgentOs ha sido un salto de calidad descomunal... si no estais usando algo asi.. es la diferencia entre diseñar una bici.. o quere construir un cohete a Marte, pone criterio, estructura y escala, para poder tener varios agentes trabajando en diferentes work trees y que el resultado tenga todo el sentido buildermethods.com/agent-os
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💙❤️Dicen que nadie es profeta en su tierra, y la mía me lleva en volandas desde el más absoluto de los orígenes. ¡GRACIAS A MI PUEBLO, MI CIUDAD, MI GENTE, MI TODO! … este niño de Elcano, la Hacendita, los Pisos de Chocolate y el barrio la Pólvora. Este niño de la calle Patomás, los Jardines, Arenal, el Llano y la Plazoleta. Este valmista confeso, este niño de la Compasión, que en Dos Hermanas jugó y vivió el baloncesto, este Motillero, papi de nazarenito y nazarenita chica… este que pensaba que no había premio más grande… va y se encuentra que se podía mejorar y me encuentro el premio aún más digno, aún más humano, aún más honesto, aún más doble, aún más como Dos Hermanas. Aún más nuestro. ¡¡VIVA DOS HERMANAS!!
Aprobado, con los votos a favor de todas las formaciones políticas salvo el voto en contra de Vox, el otorgamiento de la Medalla de Oro de la Ciudad de #DosHermanas y el nombramiento como Hijo Predilecto a nuestro vecino @_ManuSanchez_ .
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Acabo de llevar a producción mi primer proyecto serio con agentes de IA. Lo que aprendí en este proceso cambió completamente mi forma de pensar sobre arquitectura de sistemas con LLMs. Aquí está todo lo que descubrí 🧵👇
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El proyecto: un pipeline completo end-to-end requerimientos → análisis → generación de fases → razonamiento multi-modelo → código → evaluación →fusión de resultados → GitHub PR Cada componente con una sola responsabilidad. Cada paso limpio y verificable.
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Llevar agentes a producción me enseñó que la mayoría de lo que hay en el mercado son chatbots con wrappers rimbombantes. Sistemas reales necesitan arquitectura real: determinismo, separación de capas, multi-modelo, deployment serio.
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New on the Anthropic Engineering blog: tips on how to build more efficient agents that handle more tools while using fewer tokens. Code execution with the Model Context Protocol (MCP): anthropic.com/engineering/co…
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🚨 RIP “Prompt Engineering.” The GAIR team just dropped Context Engineering 2.0 — and it completely reframes how we think about human–AI interaction. Forget prompts. Forget “few-shot.” Context is the real interface. Here’s the core idea: “A person is the sum of their contexts.” Machines aren’t failing because they lack intelligence. They fail because they lack context-processing ability. Context Engineering 2.0 maps this evolution: 1.0 Context as Translation Humans adapt to computers. 2.0 Context as Instruction LLMs interpret natural language. 3.0 Context as Scenario Agents understand your goals. 4.0 Context as World AI proactively builds your environment. We’re in the middle of the 2.0 → 3.0 shift right now. The jump from “context-aware” to “context-cooperative” systems changes everything from memory design to multi-agent collaboration. This isn’t a buzzword. It’s the new foundation for the AI era. Read the paper: arxiv. org/abs/2510.26493v1
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| ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄| | Self-hosting is the future. | |______________| \ (•◡•) / \ / —— | | |_ |_
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Optimizing CoreDNS in Production: Part 2🧵 Part 1: xitter.cf/kiraniyer0/status/1933…
Optimizing CoreDNS in Production: 🧵
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Optimizing CoreDNS in Production: 🧵
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Agent2Agent Protocol, clearly explained (with code example):
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Anthropic is killing it with these technical posts. If you're an AI dev, stop what you are doing and go read this. It shows, in great detail, how to implement an effective multi-agent research system. Pay attention to these key parts:
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