@ggomezdev

Senior dev (8 YoE). Twilio Champion. AI communication & automation systems in production. YouTube: https://xitter.cf/t.co/0MLc8mPAVm

 Argentina
ggomez.dev
Joined February 2017
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🚀 I help SaaS, startups & telcos build cloud communication platforms using Twilio + Laravel ✅ Twilio Flex setup & plugin development ✅ A2P 10DLC + SMS/WhatsApp ✅ AI voice agents + SaaS apps 🌍 LATAM-based, US client focus 📅 Book a call → ggomez.dev
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Claude
@claudeaiOct 7
Introducing Claude Haiku 5.5: the cheapest, fastest, and most capable small model we’ve ever released. On average, it costs around 75% less to run than Claude Haiku 4.5.
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Nik clearly never did a real demo in his life. I saw the stream and noticed no audio loss at all. Meh
NIK
@ns123abcSep 29
HOLY SHIT OpenAI's live demo for "Dots" completely FLOPPED💀 and then they CUT THE AUDIO on the official stream to hide it I caught the original:
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Dev Ed
@developedbyedSep 28
imagine this happens lmao
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ClaudeDevs
@ClaudeDevsSep 22
Try these in your first Opus 5.5 session: → Hand over a whole task. Define "done" and when to check in. → Drop "think carefully". It always thinks first. → After a long run, check what it needs to go further. Our playbook: claude.dev/blog/getting-the-…

Getting the most out of Opus 5.5 in Claude and Claude Code / claude.dev Blog

How to prompt Opus 5.5, steer a long run, and check your results in Claude apps and Claude Code.

claude.dev
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Well known they’d do their best to release a new model given everything they’ve been doing wrong lol
Claude
@claudeaiSep 1
We’re introducing Claude Fable 5.1 and Claude Mythos 5.1. They're the world’s most advanced models for coding and knowledge work.
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We used to have a time where we only deployed new releases on Friday.
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Claude is vibecoding its own backend
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Thanks @twilio for the merch 🫡
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Twilio te da todo gestionado adentro de una caja negra: no medís cuánto tarda el STT ni el TTS. LiveKit te da control total sobre WebRTC, pero vos sos el SRE. Si se cae algo, es tu problema.
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El modelo es lo de menos. La arquitectura de latencia es la decisión real, y casi nadie la mira hasta que un cliente cuelga a los 3 segundos del saludo.
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El número que define tu agente de voz no es el modelo. Son 1500ms. Si te pasás de ahí, la persona del otro lado siente que habla con una máquina y te corta. Todo lo demás de la arquitectura se ordena alrededor de eso.
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Corrí el mismo agente sobre LiveKit y sobre Twilio Conversation Relay, mismo cerebro, mismo system prompt. La diferencia no está en el LLM. Está en quién controla el pipeline de transcripción y desde dónde se ejecuta.
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Most people have forgotten you, but I still use you in my day-to-day 🫡
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Hay una decisión de diseño que separa un agente de cotización listo para producción de uno que no: quién calcula el precio. Si la respuesta es "el modelo", no está listo. En el agente que construí, Claude clasifica la imagen del producto y devuelve una confianza. El precio lo define el catálogo, siempre. El modelo lee precios, nunca los escribe. Un LLM puede alucinar un precio, aplicar un descuento que no existe o ignorar un impuesto que sí existe. Con datos que cuestan plata real, el modelo no puede tener la última palabra. Clasifica el modelo, calcula el sistema.
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Hay algo que muchos programadores en búsqueda laboral no saben, pero si en Indeed completas campos requeridos que no cumplen con lo mínimo que espera la empresa (tipo años de experiencia en X tecnología), el CV se descarta automáticamente. Ellos ni siquiera llegan a leerlo.
Arwen🥀@saldyardJul 21
Inscrito CV leído Descartado Así todos los días, dos meses seguidos Acabo de graduarme como técnico superior en desarrollo de aplicaciones multiplataforma y ni para una entrevista me llaman... Buscar trabajo es de las cosas más agotadoras mentalmente que hay...
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Si vas a armar un sistema de recuperación de leads con N8N, el primer error que vas a cometer es pasarle los datos del CRM directo al agente sin normalizar. Te explico por qué y cómo evitarlo.
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ElevenLabs dispara un webhook al cerrar la llamada. Un flujo secundario en N8N lo recibe, extrae la transcripción y actualiza Airtable. Estado, fecha, transcripción completa. Eso después lo podés usar para análisis de sentimiento o para revisar cómo fluyó la conversación.
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El patrón que más me sirvió: siempre actualizar el estado del lead antes de cerrar el flujo. Si no lo hacés, el sistema lo vuelve a contactar en la próxima ejecución. ¿Tenés alguna pieza de este stack que ya usás en producción?
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