¡Los códigos fuente de code-simplifier ahora están disponibles para todos!
¡El equipo de Claude Code ha abierto los códigos fuente del agente code-simplifier, la misma herramienta que ellos utilizan para organizar su código! ¡Ahora todos pueden probarla!
La instalación es sencilla:
O directamente desde la sesión de Claude:
¿Para qué sirve esto? Pídele a Claude que ejecute code-simplifier al final de una larga sesión de codificación o para limpiar rápidamente PR complejos — el agente se encarga de todo.
Todos los detalles y los códigos fuente: enlace
¡El equipo de Claude Code ha abierto los códigos fuente del agente code-simplifier, la misma herramienta que ellos utilizan para organizar su código! ¡Ahora todos pueden probarla!
La instalación es sencilla:
claude plugin install code-simplifier
O directamente desde la sesión de Claude:
/plugin marketplace update claude-plugins-official
/plugin install code-simplifier
¿Para qué sirve esto? Pídele a Claude que ejecute code-simplifier al final de una larga sesión de codificación o para limpiar rápidamente PR complejos — el agente se encarga de todo.
Todos los detalles y los códigos fuente: enlace
Actualización poderosa en la búsqueda multimodal: presentando Qwen3-VL-Embedding y Qwen3-VL-Reranker
Ahora la búsqueda multimodal se ha vuelto aún más impresionante: han salido nuevos modelos de código abierto Qwen3-VL-Embedding y Qwen3-VL-Reranker. Estos modelos pueden trabajar no solo con textos, sino también con imágenes, capturas de pantalla, videos y sus combinaciones, y además, soportan más de 30 idiomas. En los benchmarks de recuperación, estos chicos están mostrando un verdadero SOTA.
Cómo funciona todo:
— El modelo de embedding convierte diferentes datos en un único espacio semántico.
— El Reranker evalúa la relevancia aún más precisamente y mejora la calidad de la búsqueda.
En qué radica su fuerza:
• Una multitud de aplicaciones — desde RAG multimodal, búsqueda imagen-texto y búsqueda de video hasta servicios visuales de preguntas y respuestas y clustering de contenido.
• Soporte para instrucciones personalizadas, configuración flexible de vectores de embedding y quantización para despliegues en producción con presupuesto limitado.
Todo es open source:
— Hugging Face: qwen3-vl-embedding / qwen3-vl-reranker
— ModelScope: Qwen3-VL-Embedding / Qwen3-VL-Reranker
— GitHub: aquí
— Blog: leer
— Informe técnico: aquí
¡Esperamos el API en Alibaba Cloud — pronto!
Ahora la búsqueda multimodal se ha vuelto aún más impresionante: han salido nuevos modelos de código abierto Qwen3-VL-Embedding y Qwen3-VL-Reranker. Estos modelos pueden trabajar no solo con textos, sino también con imágenes, capturas de pantalla, videos y sus combinaciones, y además, soportan más de 30 idiomas. En los benchmarks de recuperación, estos chicos están mostrando un verdadero SOTA.
Cómo funciona todo:
— El modelo de embedding convierte diferentes datos en un único espacio semántico.
— El Reranker evalúa la relevancia aún más precisamente y mejora la calidad de la búsqueda.
En qué radica su fuerza:
• Una multitud de aplicaciones — desde RAG multimodal, búsqueda imagen-texto y búsqueda de video hasta servicios visuales de preguntas y respuestas y clustering de contenido.
• Soporte para instrucciones personalizadas, configuración flexible de vectores de embedding y quantización para despliegues en producción con presupuesto limitado.
Todo es open source:
— Hugging Face: qwen3-vl-embedding / qwen3-vl-reranker
— ModelScope: Qwen3-VL-Embedding / Qwen3-VL-Reranker
— GitHub: aquí
— Blog: leer
— Informe técnico: aquí
¡Esperamos el API en Alibaba Cloud — pronto!
Corre IA localmente: control total y nada de la nube
Encontré algo genial: una aplicación de escritorio que permite ejecutar modelos de IA directamente en tu computadora. Sin claves API ni nube: todo funciona localmente, los datos permanecen solo contigo. Puedes experimentar con diferentes modelos de código abierto, controlando completamente el proceso y manteniendo la privacidad.
El código fuente 100% abierto está aquí: https://github.com/lone-cloud/gerbil 🐶
Encontré algo genial: una aplicación de escritorio que permite ejecutar modelos de IA directamente en tu computadora. Sin claves API ni nube: todo funciona localmente, los datos permanecen solo contigo. Puedes experimentar con diferentes modelos de código abierto, controlando completamente el proceso y manteniendo la privacidad.
El código fuente 100% abierto está aquí: https://github.com/lone-cloud/gerbil 🐶
🔓 Google ofrece Gemini Enterprise de forma gratuita
Google ha abierto el acceso gratuito a su plataforma de IA Gemini Enterprise (generalmente $21/mes), ni siquiera piden tarjeta.
¿Qué incluye?
— Modelos Gemini
— Veo 3 para video
— Creación de sus propios agentes de IA con sus datos
— Deep Research y NotebookLM
¿Cómo obtenerlo?
1. Vaya a cloud.google.com/gemini-enterprise
2. Haga clic en Iniciar prueba de 30 días
Lo he comprobado personalmente: todo funciona, el acceso es instantáneo.
Google ha abierto el acceso gratuito a su plataforma de IA Gemini Enterprise (generalmente $21/mes), ni siquiera piden tarjeta.
¿Qué incluye?
— Modelos Gemini
— Veo 3 para video
— Creación de sus propios agentes de IA con sus datos
— Deep Research y NotebookLM
¿Cómo obtenerlo?
1. Vaya a cloud.google.com/gemini-enterprise
2. Haga clic en Iniciar prueba de 30 días
Lo he comprobado personalmente: todo funciona, el acceso es instantáneo.
Cómo agregar un SDK externo en la sandbox de Claude Code
¿Estás desarrollando una aplicación web y quieres que Claude Code trabaje no solo con el directorio actual, sino también con el código de un SDK externo?
Aquí tienes un método sencillo:
Después de este comando, Claude ya puede ver ambos directorios: el tuyo de trabajo y el SDK. Puedes leer y editar archivos libremente en ambos.
Sin enlaces simbólicos, sin cambios de sesión. Todo es simple y rápido.
¿Estás desarrollando una aplicación web y quieres que Claude Code trabaje no solo con el directorio actual, sino también con el código de un SDK externo?
Aquí tienes un método sencillo:
/add-dir ../sdk
Después de este comando, Claude ya puede ver ambos directorios: el tuyo de trabajo y el SDK. Puedes leer y editar archivos libremente en ambos.
Sin enlaces simbólicos, sin cambios de sesión. Todo es simple y rápido.
Cómo GPT 5.2 Codex Extra High maneja tareas difíciles
«Eliminar todos los usos de any y el type casting, luego asegurarse de que las configuraciones de lint y type estén actualizadas para fijarlas en el futuro. Al final, comprobar que todos los gates, es decir, lint:fix, typecheck y test, pasan».
Un excelente recordatorio: este modelo realmente sabe funcionar al máximo de sus capacidades, incluso con requisitos tan severos.
«Eliminar todos los usos de any y el type casting, luego asegurarse de que las configuraciones de lint y type estén actualizadas para fijarlas en el futuro. Al final, comprobar que todos los gates, es decir, lint:fix, typecheck y test, pasan».
Un excelente recordatorio: este modelo realmente sabe funcionar al máximo de sus capacidades, incluso con requisitos tan severos.
Nuevo agente de IA gratuito de la comunidad Claude: tu asistente para datos
La comunidad Claude ha lanzado un agente de IA que puede hacerlo todo (y aún más):
— Se conecta al instante a HubSpot, Notion y Google Sheets
— Crea gráficos, escribe código y analiza datos
— Funciona con Claude Agents SDK y Composio Tool Router
El proyecto es completamente gratuito y de código abierto.
Mira el código fuente y descárgalo aquí: http://github.com/composiohq/data-analyst-agent
La comunidad Claude ha lanzado un agente de IA que puede hacerlo todo (y aún más):
— Se conecta al instante a HubSpot, Notion y Google Sheets
— Crea gráficos, escribe código y analiza datos
— Funciona con Claude Agents SDK y Composio Tool Router
El proyecto es completamente gratuito y de código abierto.
Mira el código fuente y descárgalo aquí: http://github.com/composiohq/data-analyst-agent
💎 Mejora tu diseño con Gemini Design MCP: un hallazgo para ingenieros y programadores
Acabo de descubrir una herramienta increíble: Gemini Design MCP. Es un módulo MCP versátil que se puede implementar en cualquier lugar donde haya soporte de MCP; por ejemplo, en Claude Code, para mejorar la parte visual.
¿Cómo funciona? Mientras Claude Code trabaja en la lógica, en segundo plano ejecuta un agente que se conecta a este MCP y realiza sus mágicas mejoras en el front-end.
Puedes verlo por ti mismo aquí: https://gemini-design-mcp.com/ ✌️
Acabo de descubrir una herramienta increíble: Gemini Design MCP. Es un módulo MCP versátil que se puede implementar en cualquier lugar donde haya soporte de MCP; por ejemplo, en Claude Code, para mejorar la parte visual.
¿Cómo funciona? Mientras Claude Code trabaja en la lógica, en segundo plano ejecuta un agente que se conecta a este MCP y realiza sus mágicas mejoras en el front-end.
Puedes verlo por ti mismo aquí: https://gemini-design-mcp.com/ ✌️
😏 Vibecoding bajo el manto de la noche
Cuando son las 00:37, y finalmente estás a punto de acostarte, vibecoding te mira como si supiera que todavía te queda un largo camino antes de dormir. Ese es el momento en que las líneas de código te atraen más que cualquier almohada y te vuelves a prometer: "Solo un poquito más, y seguro que me voy a dormir..."
Cuando son las 00:37, y finalmente estás a punto de acostarte, vibecoding te mira como si supiera que todavía te queda un largo camino antes de dormir. Ese es el momento en que las líneas de código te atraen más que cualquier almohada y te vuelves a prometer: "Solo un poquito más, y seguro que me voy a dormir..."
Xpander — ONNX para sistemas de agentes: implementación con un clic y una API unificada, ¿cómo funciona?
Una historia clásica del mundo de los ingenieros: primero todos se rompen la cabeza pensando en "cómo construir" un sistema complejo. Los frameworks crecen rápidamente, se vuelven más cómodos, y aquí aparece un nuevo desafío: la implementación y la infraestructura en producción. Ya hemos visto esto en redes neuronales, cuando PyTorch y TensorFlow hacían un gran trabajo al construir modelos, pero ejecutarlos en diferentes plataformas era un verdadero calvario — hasta que apareció ONNX con un formato de exportación unificado.
Ahora lo mismo está sucediendo en el mundo de los frameworks de agentes. LangGraph, CrewAI, Agno, Strands — todo esto ya no se trata de cómo construir un agente, sino de cómo ejecutarlo, proporcionarle memoria, streaming, escalado y, lo más importante, que todo esto no se convierta en un zoológico de soluciones manuales.
Aquí es donde entra xpander, que aplica la ideología de ONNX a los sistemas de agentes: tomas un agente de cualquier framework — lo despliegas a través de xpander y obtienes de inmediato una infraestructura de producción completa. Lo que hay dentro:
• implementación serverless en un par de minutos
• streaming SSE para UX en tiempo real
• memoria a nivel de usuario/sesión
• más de 2000 conectores listos (Slack, GitHub, etc.)
• y lo más importante — API unificada, un endpoint y formato de llamada para cualquier agente, independientemente de en qué se haya construido
La API unificada — es literalmente la estrella del espectáculo: ahora el frontend o la aplicación de integración no se preocupan por qué framework se usó para desarrollar el agente. Un contrato — y todos los agentes se llaman de la misma manera, sin complicaciones innecesarias. Esto es especialmente valioso en grandes empresas donde hay varios frameworks, y cada uno aportaba su propio formato de comunicación y streaming. Ahora todo sigue un estándar.
En el video — demostración de la API unificada de xpander: endpoint absolutamente idéntico, estructura de solicitud/respuesta igual, streaming, memoria, escalado. La construcción está separada de la implementación, como debe ser.
Todo el código fuente — en el siguiente enlace: https://github.com/xpander-ai/xpander.ai
Una historia clásica del mundo de los ingenieros: primero todos se rompen la cabeza pensando en "cómo construir" un sistema complejo. Los frameworks crecen rápidamente, se vuelven más cómodos, y aquí aparece un nuevo desafío: la implementación y la infraestructura en producción. Ya hemos visto esto en redes neuronales, cuando PyTorch y TensorFlow hacían un gran trabajo al construir modelos, pero ejecutarlos en diferentes plataformas era un verdadero calvario — hasta que apareció ONNX con un formato de exportación unificado.
Ahora lo mismo está sucediendo en el mundo de los frameworks de agentes. LangGraph, CrewAI, Agno, Strands — todo esto ya no se trata de cómo construir un agente, sino de cómo ejecutarlo, proporcionarle memoria, streaming, escalado y, lo más importante, que todo esto no se convierta en un zoológico de soluciones manuales.
Aquí es donde entra xpander, que aplica la ideología de ONNX a los sistemas de agentes: tomas un agente de cualquier framework — lo despliegas a través de xpander y obtienes de inmediato una infraestructura de producción completa. Lo que hay dentro:
• implementación serverless en un par de minutos
• streaming SSE para UX en tiempo real
• memoria a nivel de usuario/sesión
• más de 2000 conectores listos (Slack, GitHub, etc.)
• y lo más importante — API unificada, un endpoint y formato de llamada para cualquier agente, independientemente de en qué se haya construido
La API unificada — es literalmente la estrella del espectáculo: ahora el frontend o la aplicación de integración no se preocupan por qué framework se usó para desarrollar el agente. Un contrato — y todos los agentes se llaman de la misma manera, sin complicaciones innecesarias. Esto es especialmente valioso en grandes empresas donde hay varios frameworks, y cada uno aportaba su propio formato de comunicación y streaming. Ahora todo sigue un estándar.
En el video — demostración de la API unificada de xpander: endpoint absolutamente idéntico, estructura de solicitud/respuesta igual, streaming, memoria, escalado. La construcción está separada de la implementación, como debe ser.
Todo el código fuente — en el siguiente enlace: https://github.com/xpander-ai/xpander.ai
Cómo verificar rápidamente la lógica de los componentes con Opus 4.5 y Claude
Mini truco para aquellos que trabajan con vibecoding y Opus 4.5.
Simplemente pídale a Claude que construya diagramas de máquinas de estado para los componentes ya listos. Él ejecutará todos los posibles escenarios (normalmente no se molestaría tanto), y además, podrás asegurarte rápidamente de que la lógica del sistema realmente funciona como se pensó.
Mini truco para aquellos que trabajan con vibecoding y Opus 4.5.
Simplemente pídale a Claude que construya diagramas de máquinas de estado para los componentes ya listos. Él ejecutará todos los posibles escenarios (normalmente no se molestaría tanto), y además, podrás asegurarte rápidamente de que la lógica del sistema realmente funciona como se pensó.