Hay un repo de GitHub que está haciendo mucho ruido estos días: Voicebox. Es un estudio de voz AI open-source, 100% local. Con solo unos 10 segundos de audio puedes clonar tu propia voz. Después, cualquier agente compatible con MCP (Claude Code, Cursor, Cline…) puede responderte hablando con esa voz. También tiene: → 7 motores de text-to-speech diferentes → Generación en más de 20 idiomas → Dictado global con un atajo de teclado → Todo corre en tu máquina (nada se sube a la nube) Actualmente ronda los 47k stars y mucha gente lo está usando como alternativa gratuita a ElevenLabs. La parte más interesante para mí no es solo clonar la voz, sino poder darle voz real a los agentes que ya usas a diario. ¿Ya lo probaste o sigues pagando por servicios de voz en la nube?

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El ciclo de vida de un avispón. ⚠️ El contenido de vídeo es generado por IA.

¡Yo lo he visto, ahora es tu turno!

Mucha gente cree que para programar con IA necesitas escribir prompts enormes. La realidad es casi la opuesta. Estos son 10 prompts ultracortos (1–3 palabras) que la comunidad usa constantemente con Claude Code, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI y Aider. Cada uno activa un workflow muy potente: • Audit project → Analiza todo el proyecto y detecta bugs, deuda técnica, code smells y problemas de arquitectura. • Explain this codebase → Lee el proyecto y explica la arquitectura, el flujo y las dependencias. • Find dead code → Encuentra código, archivos, funciones o paquetes que ya no se utilizan. • Review this PR → Revisa el PR como un ingeniero senior: bugs, legibilidad, rendimiento y seguridad. • Trace this flow → Sigue el flujo completo: UI → API → Base de datos → Respuesta. • Find root cause → No corrige el error de inmediato. Primero encuentra la causa raíz. • Refactor safely → Refactoriza manteniendo exactamente el mismo comportamiento y minimizando cambios innecesarios. • Optimize performance → Detecta cuellos de botella en CPU, memoria, consultas, renderizado y red. • Harden security → Busca vulnerabilidades comunes, secretos expuestos, inyecciones y problemas de autenticación. • Simplify this → Reduce la complejidad, elimina abstracciones innecesarias y hace el código mucho más legible. A veces, los prompts más poderosos no son los más largos. Son los que activan el contexto correcto. 🤖

La verdadera naturaleza de los grandes modelos de lenguaje (LLM)

CURSO COMPLETO DE 31 MINUTOS SOBRE CLAUDE CODE 🚀 Los ingenieros de Anthropic muestran en este curso el flujo de trabajo que utilizan ellos mismos para trabajar con Claude Code de forma mucho más eficiente. → Deja de improvisar con el agente. → Aprende a escribir specs que realmente funcionan. → Construye, prueba y corrige sin perder horas. → Envía código a una velocidad que parece imposible. Si estás usando Claude Code, estos 31 minutos pueden cambiar por completo la forma en la que trabajas con el agente. 🔖 Guárdalo ahora antes de que se pierda entre tus marcadores.

Como soy pobre, sigo usando con frecuencia Gehihi, o mejor dicho, Gemini, para la mayoría de mis tareas cotidianas. 🫪🫪🫪

Se trata de 10 indicaciones extremadamente breves que son ampliamente utilizadas por las comunidades de Claude Code, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI y Aider.

Un chico acaba de mostrar cómo crear videos animados con stickman usando IA, prácticamente sin saber dibujar. Y lo mejor es que no depende de herramientas caras. Todo el flujo de trabajo se basa en IA y herramientas gratuitas: • La IA genera las ideas y escribe el guion. • Crea un personaje stickman consistente. • Genera automáticamente cada escena del video. • Produce una voz en off muy natural. • Diseña la miniatura, el logo y el branding del canal. • Al final, solo queda unir todo en CapCut. Lo que más me llamó la atención fue que también comparte un master prompt que automatiza casi todo el proceso, desde la creación del canal hasta la publicación del video. Si quieres crear un canal de YouTube faceless o producir contenido con IA gastando prácticamente cero, este video merece la pena.

Gracias a todos los que contribuyeron a esto.

La mayoría de la gente piensa que YouTube recompensa la creatividad. No. Recompensa los sistemas. Encontré canales creados hace solo unas semanas. Menos de 20 videos. ≈ 2.000 USD/mes. ¿La producción? Ridículamente simple. ChatGPT escribe el guion. La IA genera las imágenes. Una voz artificial narra la historia. CapCut lo ensambla todo. Eso es. La mayoría pierde tiempo intentando crear "el video perfecto". Los que ganan construyen una máquina que produce videos una y otra vez. Porque en YouTube, el juego no es crear un éxito. Es publicar suficientes videos para que los datos encuentren el éxito por ti. La IA no reemplaza a los creadores. Reemplaza el trabajo repetitivo. Y eso cambia completamente la velocidad del juego. La velocidad siempre vence a la perfección.

Hay un repo que está generando bastante ruido estos días: bitchat. Es una app de mensajería peer-to-peer creada con un enfoque muy claro: → Chat offline por Bluetooth mesh → Sin cuentas, sin número de teléfono, sin servidores centrales → Cuando hay internet, usa el protocolo Nostr → Mensajes cifrados de extremo a extremo La idea es simple: si estás cerca de otras personas, puedes chatear sin depender de la red. Los dispositivos se descubren solos y reenvían los mensajes entre ellos. Actualmente ronda los 33k stars en GitHub. También tiene versión para Android. Lo interesante no es solo la tecnología, sino el planteamiento: comunicación que sigue funcionando aunque caiga internet o se apaguen los servidores. ¿Crees que este tipo de apps mesh van a ganar más relevancia o seguirán siendo un nicho?

Jack Dorsey (cofundador de Twitter) acaba de open-sourcear un framework de AI agents. Es un sistema pensado para empresas: puedes self-hostearlo y tratar a los agentes casi como compañeros de equipo. Qué incluye: → Canales de trabajo → Búsqueda → Integración con Git → Automatizaciones La idea es simple: añades un agente a un canal, le das permisos y empiezas a colaborar con él en tiempo real. En pocos días ya acumuló bastantes stars y se está compartiendo bastante en X. No es otro chatbot. Es una forma de meter agentes dentro del flujo real de trabajo de un equipo. ¿Crees que este tipo de frameworks self-hosted van a ganar más terreno frente a las soluciones cerradas?

• #AIAgents • #AgenticAI • #MCP (Model Context Protocol) • #DevTools • #OpenSource

Estos días hay un repo de GitHub que está subiendo estrellas como loco. Se llama ai-agent-book. Es un libro open-source completo sobre diseño e ingeniería de AI Agents. Tiene el texto completo, PDF y código de ejemplo por capítulo. En menos de una semana pasó de unos pocos miles de stars a más de 20k. Ahora mismo es uno de los repos que más rápido está creciendo en todo GitHub. Lo interesante no es solo que sea gratis. Es que está escrito de forma práctica: no se queda en la teoría, sino que te lleva desde los principios hasta cómo construir y probar agentes de verdad. Mucha gente que está entrando en agentic engineering (o que ya está cansada de tutoriales sueltos) lo está usando como base. Si estás empezando con agentes o quieres ordenar lo que ya sabes, este repo vale la pena mirarlo. ¿Ya lo viste o todavía estás recolectando repos sin abrirlos?