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DOMINGO, 9 DE AGOSTO DE 2026

5 minutos de IA

Curado para devs que llevan IA a producción. Cada mañana: agentes, MCP, RAG, evals y open source que se enchufa al stack hoy. Por Iván López.

ÚLTIMAS NOTICIAS
OPEN SOURCE

addyosmani/agent-skills roza 85k stars: 24 skills MIT para 10+ agentes de código

Colección modular que codifica el ciclo Define → Plan → Build → Verify → Review → Ship como skills versionables. Compatible con Claude Code, Cursor, Codex, Copilot y Cline vía `npx skills`: dejas de reescribir el mismo prompt engineering por cada herramienta y versionas el workflow como código.

GitHub — addyosmani · 3 MIN LEER FUENTE →
OPEN SOURCE

Ryan Dahl lanza celld 0.1: Cloudflare Workers y Durable Objects auto-alojables sobre tu S3

Daemon Apache-2.0 de denoland que corre Workers y Durable Objects con las mismas APIs (V8, SQLite, LTX, S3). Cada objeto es una BBDD SQLite replicada al bucket que tú controlas, sin plano de control ni consenso: recorta un orden de magnitud el coste a escala y elimina el vendor lock-in del edge.

GitHub — denoland · 4 MIN LEER FUENTE →
HERRAMIENTAS

Antigravity CLI añade hiperlinks OSC8 y skill nativa Antigravity Guide

La nueva versión estampa links clicables en terminales que soportan OSC8 con fallback automático, integra una skill de guía, syntax highlight de C++/Python/Protobuf en diffs y reverse cycling con shift+n. Menos context switching al revisar cambios sin salir del terminal.

google-antigravity/antigravity-cli · 3 MIN LEER FUENTE →
HERRAMIENTAS

Meta libera Muse Code beta: agente de terminal impulsado por Muse Spark 1.2

Meta suma su propio agente de terminal al ecosistema, con Muse Spark 1.2 como backend por defecto y modo agent-ready para tareas largas. Alternativa nativa a Codex y Claude Code para equipos que ya viven en la infra de Meta AI y quieren evitar un proveedor más.

Meta AI Research · 3 MIN LEER FUENTE →
TÉCNICAS

Simon Willison: los PDFs siguen siendo terribles y están causando el Tokenpocalypse

Análisis del coste real de meter PDFs mal escaneados directos al contexto del LLM. Convertir con OCR y estructura previa ahorra más tokens que cambiar a un modelo más barato: aplicable hoy en cualquier pipeline RAG con documentos legacy, con métricas concretas del gasto evitado por documento.

Simon Willison · 4 MIN LEER FUENTE →
HERRAMIENTAS

Ollama 0.32.6 acelera Qwen3 en Apple MLX con MTP speculative decoding

El release trae MTP (Multi-Token Prediction) speculative decoding para Qwen3 sobre backend MLX en Apple Silicon. Traducido: tokens/segundo notablemente más altos en tu M-series sin cambiar de modelo ni depender de una API remota para inferencia local.

GitHub — ollama · 2 MIN LEER FUENTE →
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