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Antigüedad 8.5años
Nivel máximo 6
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Codex se cayó, ¡felicidades a todos, ya se acerca una nueva ronda de restablecimiento de cupos!
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El trading automático ahora está muy de moda y todos enseñan a Claude a ejecutar órdenes directamente.
Pero los permisos no deberían agruparse así.
Una regla que se puede llevar es: el permiso de investigación se le puede dar a un Agent, pero los permisos de trading (cartera, firma, ejecución de órdenes) no deben entregarse junto con los de investigación.
La separación correcta es: solo abrir una capa de investigación pública de solo lectura; la capa de ejecución siempre va por separado y con aprobación humana.
polymarket-toolkit funciona así.
Después de que se abriera como código abierto en G
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Cuando no estás en casa acompañando a las personas mayores, y además tienen necesidades muy concretas, ahora que existe la IA, de verdad se puede crear de forma muy conveniente pequeños dispositivos altamente personalizados.
Por ejemplo, en mi casa hay una persona mayor que necesita hacer durante un tiempo ejercicios de rehabilitación muscular. Convertí los movimientos y la intensidad que ya se han confirmado en una página web especialmente diseñada para que él la use: al abrirla, puedes ver de inmediato qué se entrena hoy; una pantalla, un elemento, y puedes seguirlo directamente. Si más adel
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¿De dónde sale el dinero en los mercados meteorológicos?
Hay muchas oportunidades de nicho; a primera vista, todas parecen juguetes.
Los mercados meteorológicos, especialmente, parecen juguetes.
Ciudad, fecha objetivo, temperatura máxima/mínima, umbrales o rangos de temperatura, contratos sí/no (YES/NO), y así hasta el ajuste oficial de liquidación.
Pero después de seguirlo por un tiempo, cada vez estoy más seguro de una cosa:
el alpha real de este tipo de mercados de nicho normalmente está escondido en lugares donde otros no se molestan en estructurarlo.
Aquí, “alpha” significa “oportunidades
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Muchos miran primero las estrellas (Star) cuando van a instalar proyectos de GitHub.
Star solo es una señal de detección. Lo que realmente decide si puedes instalarlo o no son las cuatro puertas antes de la instalación.
Toma como ejemplo un repositorio que hoy tiene solo alrededor de 1 Star: chungty/unjiggle.
El comando es: pip install unjiggle.
Con AI + eso, lo reorganizó: 304 apps del iPhone en 3 páginas.
Al primer intento de escritura de vuelta, el sistema reordenó el diseño directamente, creyendo que había fallado; en el segundo intento, con lectura y escritura completas, se estabili
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Ahora todo el mundo le pide a la IA que escriba código, pero hoy hice algo más estimulante: lograr que escribiera un fragmento de código que puede gastar dinero automáticamente, con órdenes totalmente desatendidas.
Primero dejé lista la capa de toma de decisiones: pensé bien los límites, los casos peores y las condiciones de kill antes de tocar nada. Quería que Codex montara por sí mismo el sistema con actuadores, pero el canal de entrega estuvo inestable todo el día; así que lo cambié por una construcción gradual desde mi propio hilo principal.
Antes de ponerlo en producción, pasé 7 rondas de
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scarletxanin:
Muchas gracias por esto
En X, las capturas y los números que parecen más exagerados, en realidad son lo más fácil de verificar en la era de la IA.
Pasa el post original y las capturas a la IA para un análisis en profundidad: las diferencias de criterio, las brechas de evidencia y las contradicciones entre antes y después saldrán rápidamente.
Qué es fiable y qué no lo es, ya no es tan difícil de comprobar como antes.
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Recientemente reorganizé el enrutamiento multi-modelo y añadí un acuse de degradación explícito y un gate de acciones manuales. El objetivo es que el sistema siga siendo controlable cuando el modelo falle.
El día que Hugging Face 2026-07-16 divulgó oficialmente un registro de ataques con más de 17.000 entradas, me di cuenta de que en la ruta de análisis de autoalojamiento ni siquiera se había verificado si podía usarse el mismo día del incidente.
El equipo de Hugging Face primero procesó esos registros con modelos de vanguardia mediante una API comercial. Como resultado, los comandos reales de
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Hace cinco días bloqueé las cuatro líneas de Claude, Codex, Cursor y Grok en los modelos más potentes con el nivel de inferencia más alto. La idea era que, como ya pagué, debía aprovechar lo mejor al máximo.
Cinco días después descubrí que no lo aguanto. El cupo cae demasiado rápido: el modelo más potente lo usan para comprobaciones repetidas y trabajo de revisión de formato, lo cual es una pérdida.
Ahora lo cambié: reparto según la densidad de juicio. Para tareas en las que un error te hace perder dinero o contamina datos, como revisiones, verificación cruzada y estrategia de fondos, sigo con
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Muchos ven que los hechos del mundo real ya terminaron, que los titulares del mercado lo dejan claro, e incluso que el precio mostrado está cerca de 0 o 1, y por eso creen que el mercado de Polymarket ya está finalmente liquidado.
Estas señales, por sí mismas, en realidad no pueden demostrar que el mercado ya haya quedado definitivamente resuelto. El título solo describe el enunciado de la pregunta, y el precio mostrado también es únicamente una reflejo del precio actual del mercado.
Mi criterio de verificación solo deja una frase: primero pasar estas seis preguntas. Si cualquiera no se pu
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Hice el mismo requerimiento de UI en el mismo modelo 9 veces: 3 veces sin Skill, 3 veces apple-design y 3 veces ui-ux-pro-max.
Los resultados me hicieron cambiar la forma de juzgar: con el mismo Skill, a veces sale bien una vez y mal la otra.
Después de anonimizar las 9 respuestas, se las pasé a dos personas para que puntuaran de forma independiente y las puntuaciones medias de las tres tandas fueron:
apple-design 91,3
ui-ux-pro-max 89,0
sin Skill 85,8
Pero en las tres tandas no lograron 3/3 sin defectos.
apple-design y sin Skill tuvieron cada uno una vez el botón principal de la
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El fallo más peligroso en los flujos de trabajo con IA no es que aparezca un error directo.
Es que falla el modelo principal, y el respaldo tampoco funciona,
pero el sistema aun así emite un fragmento de resultado que parece completo, haciendo que la gente crea que ya está terminado.
Yo lo pisé una vez: durante el procesamiento diario de información, el modelo principal se detuvo cuando llegó a los 60 segundos; el respaldo tampoco tuvo éxito; y aun así obtuve un texto de extracción que se veía bien hecho. El problema no es “cambiar de ruta y seguir probando”, sino que después de cambiar de rut
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¿Cómo construir en público?
Hoy hice que la IA trabajara de mañana a noche, avanzando bastante en tareas, investigación, scripts y colas; pero en X todavía no hay mucho que publicar. El sistema de contenidos parece como si no hubiera elegido temas.
El día 16 publiqué 8 piezas; el 17 hizo más trabajo real, pero aun así la oferta cayó claramente.
Por eso hice Work → Surface v1.
Pasó 19/19 pruebas y además leyó y validó 99 live task card. Por ahora solo hay un reusable object maduro, capaz de derivar automáticamente 2 paquetes listos para previsualización.
El sistema no va a publicar, desplegar n
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