Cuando tweteo el 100% son boludeces | FDE | Larping Professional | 23yr
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Aprovecho para hacer hilo sobre los café q probé, y si en algún momento soy putazo y me compro café de especialidad quedará demostrado si es bueno o están flasheando no más.
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Feliz dia ma no te regalé nada porque no tengo trabajo, no estudio, soy un pelotudo un fracasado y un hijo de puta
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gente! @fprzdev añadió multi-regional support. basta con agregar en un constants.ts su url del campus y del sso (si tienen).
aclaro que en este momento, todo el mcp depende de un servicio de moodle llamado moodle_mobile_app. ya me escribieron y comentaron que al menos frm (mendoza) lo tiene disable.
esto se podría solucionar usando playwright o similares, pero no es mi idea es no sumar ese tipo de dependencia, primero por peso y después por escalabilidad del multiusuario por http. scrap directo del html lo veo más factible pero habría que ver.
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¿Murió el Machine Learning? ¿Ahora todo son LLM?
No lo creo, simplemente el rol y la disciplina ha evolucionado.
Gran parte de la profesión ha sido probar e iterar sobre modelos y datos. Y a punta de prueba y error llegar a la mejor alternativa.
Hoy puedo probar y desplegar 5 recomendadores al mismo tiempo, probar distintas arquitecturas y tener pruebas experimentales en nuestros usuarios en menos de un día.
Eso sí, hay quienes todo lo quieren pasar por un LLM, y eso es la muestra de un científico de datos fácilmente reemplazable.
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El otro día leí que una chava que gastó $200 USD en tokens para un sitio web... alguien que sabe programar, diseña, genera y despliega cualquier solución hasta con la capa gratuita. La cantidad de tokens es inversamente proporcional a la capacidad.
Solo 8 meses después agentes de ia autónomos prueban sus interfaces.
A mí me gusta usar grok-code-fast y usar @browser en cursor. Funciona una maravilla. Cómo grok es rápido puedo ver en tiempo real lo que está clickeando y puedo ir ayudándolo por el chat de cursor. Pero con los nuevos modelos capaz que lo pueden hacer solos sin supervisión humana
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"Co-Authored-By: Claude Opus 5.5" is giving me far too much credit.
Hermosa época para estar vivo
Ayer por la tarde reporté un bug, 7 horas después el CTO solución ese bug e incorporó los cambios en el siguiente lanzamiento.
El bug no era especial, lo que si lo era es a la empresa a la que se lo reporté (@mastra), quien está tras de uno de los mejores frameworks agenticos.
En este caso el bug era en su producto de software factory que es lo que veremos en acción.
Os cuento el proceso de desarrollo visible paso a paso:
1. Aparece un primer bot (dane-ai-mastra) instantáneamente que indica que el issue que he abierto necesita triage.
2. 4 horas después aparece el comentario de un segundo bot (mastra-platform) que hace una evaluación en detalle del bug reportado.
3. 3 horas más tardes el CTO de Mastra (@abhiaiyer) abre la pull request usando la plataforma de Mastra de nuevo. Esta PR lanza el CI/CD con Vercel primero, después lanza un agente que ejecuta los test con coderabit y verifica que todo ha ido bien. Cuando todo está listo mastra platform aprueba la PR y después el mantenedor en este caso el CTO aprueba la PR. Haciendo así que el resultado esté disponible en la proxima relase del producto de Mastra Factory.
Para aumentar la productividad del personal técnico, es esencial que solo estén donde aporten valor. De ejecutores a revisores.
