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25yo dev. Building AI agents, tinkering with open source & useful tools
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Llevo meses probando el harness Gentle-AI en OpenCode (y recién en OC2) y el combo se siente en otro nivel. Pero la joya real es Engram para la memoria del agente: tener persistencia real de estado entre sesiones cambia todo. @G_Programming eres un genio
El 19 y el 22 posiblemente estaré por allá...
Mexico City, the final tour is yours. 🏙️
Oct 19 – 29 · 7 events
→ AI Engineering
→ Senado de la República 🏛️
→ Marketers
→ Impact Lab @ Diputados
→ Architecture w/ Autodesk, CMIC & Naska
→ Revenue
→ Music
RSVP 👇
claude.rich/#mexico-city
#ClaudeCommunity #Claude #AI #CDMX
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Y con esto me voy a dormir contento, en los últimos 15 minutos pasan más de 2.7 billones de tokens y más de 14 mil sesiones activas... Gracias por elegir gentle-ai y depositar la confianza. No vamos a defraudar.
gentlemanprogramming.com/tel…
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Tengo una idea, hacer una app que te permita ver el código generado por la AI y además de verlo, que puedas modificarlo manualmente para ahorrar tokens!
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Replying to @thomasgauvin
You just described exactly what we've been building for months, so let me be the annoying guy who says "we have that".
It's called Gentle AI. It's the harness, not the model. A Go core that holds the discipline so you don't have to: you say "I want this" and it takes you there with every best practice applied, and you never need to know they exist.
It also has a memory layer, super fast, robust and efficient, called "Engram" github.com/Gentleman-Program…
The part nobody else has is that it's workflow is deterministic. SDD (spec-driven) and RDD (receipt-driven) are real state machines behind the scenes: typed phases, persisted state, exact exits. Same input, same lifecycle, whatever model is driving. The model does the work, it does NOT get to improvise the process.
RDD is the one I'm proudest of and it doesn't exist anywhere else: immutable candidate, four adversarial review lenses, one bounded correction max, and a receipt you can verify. Nothing approves itself. When something can't proceed, you get the exact command that fixes it, not a shrug.
And yes, it works with all of them. One sync projects the same contract into Codex, Claude Code, OpenCode, Pi, and more (up to 16 agents). Change model tomorrow, keep your workflow.
Gentle Pi is the same thing baked into the Pi coding agent if you want to see it end to end.
Open source (Totally free and will continue being it), contracts are versioned JSON schemas, there's a CI bench of full journeys. Take a look and tell me what's missing, I mean it: github.com/Gentleman-Program…
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Ok les voy a dar mí take sincero...
Hemos llegado a un punto de que esto es solamente un modelo más, los arneses son mucho más importantes que los modelos que utilizan dichos arneses.
Hace tiempo que ya podemos utilizar modelos para hacer prácticamente lo que queramos, sí que con mejores modelos podemos agilizar dicho proceso, pero nunca le puede ganar a un buen ingeniero que piense todo por detrás.
Una cosa que sí tenemos que rescatar y es que cada vez más los modelos están reduciendo su coste, porque ahora no es lo importante que tan inteligente es, sino que tan poco consume.
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Salió gentle-ai v2.5.0 ESTABLE.
Tres candidatas, 212 commits desde la 2.4.0, y el ciclo de revisión que veníamos midiendo en la calle ya es contrato estable. Se los cuento en criollo, punto por punto:
Receipt-driven development es estable
Congelás el candidato una vez, revisás esos bytes congelados, corregís como máximo una vez y el review cierra en su último evento causal. Sin FINALIZE, sin receipt compacto, sin delivery gate después de que la evidencia está completa. La entrega sigue la política normal de tu repo: hooks, tests, CI. Y sigue siendo opt-in: nada revisa hasta que vos lo activás.
Un registro, una verdad
Un único registro por repo y lineage es dueño de todo el ciclo. Nada lee dos versiones de la misma verdad a mitad de camino, que era justo lo que rompía las candidatas.
El sistema te deja la llave puesta
Al arrancar una revisión te devuelve el comando exacto para volver a entrar. El orquestador corre lo que el proveedor devolvió, nunca reconstruye nada desde un texto.
La aprobación se reconoce antes de quemar
La captura final devuelve un token y solo esa invocación exacta cierra el lineage. Si el host nunca recibió la respuesta, el review no desaparece en silencio.
SDD Research
Una lane opcional para evidencia externa auditable: preguntas, fuentes, cada afirmación mapeada a su fuente, contradicciones e incertidumbre. Si la elegís, la propuesta no avanza hasta que la evidencia esté completa y las decisiones confirmadas.
Funciona en todos lados
Claude Code, Codex, OpenCode y Pi comparten el mismo contrato. Funciona fuera de Git, con bootstrap local antes de la primera revisión. Windows corre la suite completa y está verde en este commit. Y hay temas visuales Gentleman y Gentleman-Cute para Claude Code y OpenCode.
En nada sacamos estable de gentle-pi en paridad 🙂
github.com/Gentleman-Program…
#gentleai #opensource #IA #AgenticCoding #DevTools
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Nunca tengan miedo a compartir lo que saben. Sean como Rama que le mete toda la garra
mini tuto de @herdrdev !! (si muchachos a cualquier hora)
vibecoders abstenerse!!
nitter.cf/ram4_dev/status/208262…
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La siguiente release de GENTLE-AI tiene más de 123 issues cerrados hasta ahora :O
Se viene potente ♥️🌹
Puedes instalar el plugin con opencode plugin -g opencode-usage-total
Puedes visitar el blog por si quieresas info de como funciona.
opencode-usage-total: el costo real de cada modelo en OpenCode blog.atripp.dev/blog/opencod…
Acabo de actualizar mi plugin de OpenCode github.com/Alons… a la versión 0.3.0. Sirve para seguimiento de costo en la TUI del agente principal y los sub agentes que lanzas.
Se instala con opencode plugin -g opencode-usage-total.