Codemancers - Inteligencia Artificial

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El tokenpocalypse ya está aquí: dejar la IA suelta puede fundir tu presupuesto en semanas, y cada vez más devs dejan de pagar tokens a Anthropic.

¿La alternativa? Modelos chinos open source y montar tu propio "full stack chino". Porque no todo es Claude.

En este episodio Fernando confiesa que está hasta el moño del circo de la IA comercial de EE.UU. y ponemos el foco en los modelos chinos open source. Hablamos del viaje de Eric a Google Berlín (reuniones a puerta cerrada con el equipo de Gemma), del regreso descafeinado de Fable 5, del destilado industrial de los modelos de Anthropic —y del truco del apóstrofe con el que intentan cazar a los usuarios chinos—, del cálculo de coste real que está empujando a las empresas a self-hostear con vLLM + OpenCode en vez de comprar licencias, y de cómo Fernando limpió su Samsung S20 con un modelo GUI de 7B (GUI-Owl) corriendo en su Mac. No todo es Claude.

Capítulos

00:00 De lo que NO vamos a hablar

00:55 El viaje de Eric a Google Berlín (I/O Europe + GDE)

03:01 A puerta cerrada con DeepMind: el equipo de Gemma

04:26 Fable 5 "vuelve"… pero ni para programar

05:52 Palantir, la carrera al IPO y la falta de foso

06:49 El destilado chino a escala industrial ("de un pescado, tres comidas")

09:04 Humanify: desofuscando Claude Code

11:12 ¿Estamos demonizando a China?

12:59 De 10 trabajos, ¿cuántos sobreviven?

15:46 Quién mantiene la IA abierta (spoiler: China)

16:50 OpenAI cede un 5% al gobierno de EE.UU.

17:16 El "full stack chino" de Eric

17:47 El tokenpocalypse: Uber y la barra libre de tokens

19:17 Monta tu propio modelo: vLLM + OpenCode vs licencias

21:05 Alibaba prohíbe Anthropic a sus empleados

21:59 Anthropic y sus cuotas "raras"

24:10 Superordenador chino con chips Huawei

25:11 Linus Torvalds firma código hecho con Antigravity (Fernando lo destroza)

26:32 Limpiar el móvil con IA: ADB + Claude Code

29:37 Modelos GUI: GUI-Owl (Alibaba) y UI-TARS (ByteDance)

33:25 La trampa de la cuantización (dedos de chorizo)

37:01 Próximo episodio: Kobayashi Maru con Fable

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Web: https://www.codemancers.pro/

Codemancers: dos developers comentando la actualidad de la IA con criterio técnico y cero paciencia para el marketing. Lo que funciona, lo que es humo y cómo llevarlo a código real.

#Tokenpocalypse #ModelosChinos #OpenSource #ClaudeCode #Codemancers

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EE.UU. acaba de apagar el mejor modelo de IA del mundo con un botón. Lo que avisamos hace meses —y por lo que nos llamaron de todo— ya es realidad: bienvenidos a la era post-Fable.

En este episodio destripamos cómo el gobierno de Trump dejó sin Fable a todo el planeta en 90 minutos, por qué Amazon fue el "chivato" que se lo cargó, y qué dice esto de la posición de Europa en la guerra de la IA. En la segunda mitad, Eric enseña su último invento: un **grafo de conocimiento de los 70+ episodios del podcast** montado con **DeepSeek V4** por **0,80 €** y 6 prompts. Hablamos de bases vectoriales vs grafos, memoria en los modelos y de mandar a tus "desarrolladores chinos" a currar de noche.

⏱ Capítulos

00:00 — Bienvenidos a la era post-Fable

01:04 — Qué pasó: EE.UU. apaga Fable

02:44 — Las 4 limitaciones de Fable (y la que no contaron)

08:21 — Europa solo tiene a Mistral

12:22 — Qué es un jailbreak (y por qué el "peligro" es marketing)

15:21 — Amazon, el chivato: la traición a Anthropic

19:03 — Por qué "Fable": la moraleja de la fábula

22:50 — "Todo el mundo tiene un plan hasta que Tyson pega"

23:16 — El proyecto: un grafo de conocimiento con DeepSeek V4

24:50 — SQL, NoSQL, vectores y grafos en 4 minutos

28:43 — Neo4j y Cypher: el grafo de conocimiento

34:55 — El dashboard: 70 episodios, 63 horas, 1993 conceptos

35:46 — Cuánto costó: 0,80 € y 6 prompts

37:23 — Pruébalo tú: busca.codemancers.pro

38:34 — Por qué los grafos entierran a las bases vectoriales

46:21 — Memoria en los modelos: el problema del stateless

53:16 — Opus/Codex planifican, DeepSeek ejecuta de noche

54:50 — Cierre

Recursos del episodio

- Explora el grafo: https://busca.codemancers.pro ⚠️VERIFICAR dominio exacto

Sobre Codemancers

El podcast donde dos developers diseccionan la actualidad de la IA sin humo: lo que de verdad funciona, lo que es marketing y cómo aplicarlo en código real.

#DeepSeek #IA #Anthropic #Codemancers #GrafosDeConocimiento

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Anthropic acaba de sacar Fable 5, el modelo más potente que han hecho público… cinco días después de publicar un manifiesto pidiendo un "botón de freno" para la IA. Y en el reporte de seguridad había una bomba: en ciertos temas te daba respuestas peores en secreto, sin avisarte. Lo hemos cacharreado a fondo.

Episodio 1 de la Temporada 5, primero post-WWDC. Eric disecciona **Fable 5**: por qué "Fable es Mythos con correa", el proyecto Glasswing (Mythos solo para Apple, Amazon, Google, Microsoft, JP Morgan…), la salvaguarda que te enrutaba a Opus sin decírtelo, los benchmarks (SWE-bench Pro al 80% frente al 70% de Opus 4.8 y el 54% de Gemini 3.1 Pro), el System Card de 319 páginas donde el modelo razonaba sobre cómo influir en su propia evaluación… y por qué, para programar en el día a día, sabe a poco. Luego Fernando entra con la **WWDC 2026** (Apple Intelligence = Gemini "travestido de Apple", el lío del DMA, Xcode 27, ni rastro de Mac Studio nuevo) y con su nuevo amor barato: **DeepSeek V4**. Sin humo.

⏱ Capítulos

00:00 — Intro T5E1: post-WWDC y reparto de temas

01:24 — Qué es Fable 5 (y de dónde viene Mythos)

03:55 — Proyecto Glasswing: Mythos solo para el club selecto

04:43 — El 9 de junio: Fable 5 = Mythos con un enrutador delante

05:32 — La salvaguarda silenciosa: te manda a Opus sin avisarte

07:57 — Las 3 H y por qué Fable sabe a "descafeinado"

10:43 — La prueba de cuota: ¿de verdad masacra tu Claude Max?

17:57 — Benchmarks: SWE-bench Pro/Verified y Terminal-bench vs Opus 4.8 y Gemini 3.1 Pro

19:17 — Gratis solo hasta el 22 de junio: "te educan a pagar por el mejor modelo"

22:55 — El manifiesto incoherente de Anthropic (y la salida a bolsa)

24:01 — System Card de 319 páginas: el modelo razonaba cómo mentir en su evaluación

25:36 — ¿Cómo se evalúa esto? Minecraft de un prompt y Fable pasándose Pokémon Rojo

29:54 — WWDC 2026: Apple ya es una commodity

31:13 — El choque Apple–UE por el DMA

34:01 — Foundation Models, Core AI (adiós Core ML) y Xcode 27

40:30 — Apple Intelligence = Gemini "travestido de Apple" (y sin Mac Studio nuevo)

44:49 — DeepSeek V4: barato, bueno y financiado por media China

52:59 — Cierre

Herramientas, modelos y conceptos

Fable 5 · Mythos · Anthropic · proyecto Glasswing · Opus 4.8 · Sonnet · Claude Code · Claude Max · GPT-5.5 · Codex · Gemini 3.1 Pro · DeepSeek V4 (Pro y Flash) · Aider · SWE-bench Pro · SWE-bench Verified · Terminal-bench · System Card · WWDC 2026 · Apple Intelligence · Foundation Models · Core AI / Core ML · Xcode 27 · DMA (Digital Markets Act) · Mac Studio / M4 / M5

❓ Lo que respondemos en este episodio** (para quien viene buscando)

• ¿Qué es Fable 5 y en qué se diferencia de Mythos?

• ¿Por qué Fable te da respuestas peores en algunos temas sin avisarte?

• ¿Merece la pena Fable 5 para programar en el día a día?

• ¿Es DeepSeek V4 la mejor opción calidad/precio ahora mismo?

• ¿Qué presentó Apple en la WWDC 2026 y por qué Apple Intelligence corre sobre Gemini?

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#InteligenciaArtificial #IA #MachineLearning #DeepLearning #Tecnología #Innovación #DataScience #AI #TechPodcast

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¿Se puede programar con IA sin saber programar? Sí — pero el secreto no es el modelo, es el **arnés** (harness) que le pones encima. En este episodio te enseño el mío y por qué importa más que el modelo.

Arrancamos la Temporada 5 de Codemancers a saco: te enseño **rsc-harness**, un arnés que he publicado en GitHub con dos objetivos — una LLM Wiki autodocumentada (método Karpathy) y un arnés pensado para que **gente que no sabe programar** monte sus primeros proyectos reales con IA. De ahí saltamos al debate del momento: **Claude Code vs Codex**, el "token maxing" de lanzar cientos de subagentes con Opus… y por qué la fuerza bruta no sirve para nada salvo enriquecer a Anthropic y OpenAI. Skills, hooks, SDD, revisión adversarial y hardware para correr modelos en local. Sin humo.

⏱ Capítulos

00:00 — Bienvenida T5E0: "los programadores ya no programamos"

01:26 — Lo que hemos probado: novedades de Claude Code y Codex

03:39 — Enseñar Transformers en KeepCoding (y el lab "Star Wars" de 29M de parámetros)

05:34 — Qué es un arnés (harness): el modelo es el caballo, el arnés es lo que monta

08:32 — LLM Wiki con el método Karpathy: el humano no toca la wiki

13:39 — rsc-harness: de dónde viene el nombre y sus dos objetivos

14:29 — "Me han llamado vendedor de droga": no-programadores construyendo monstruos

17:24 — Suscripciones, workflows y tokens que se agotan en 20 minutos

19:22 — El patrón tóxico: por qué Claude Code te propone siempre Next.js + Tailwind + Supabase

20:49 — Claude Code vs Codex en proyectos grandes (contexto y SDD)

23:33 — Un arnés para programar con IA sin saber programar

24:46 — 291 skills auto-generadas con auto-evaluación adversarial

29:44 — Token maxing: el experimento de los 190 subagentes

34:32 — Por qué la fuerza bruta falla: mismo sesgo repetido vs planificar/implementar/revisar

38:51 — Codex como revisor pedante: "dato mata relato" (el skill "Sheldon")

43:41 — Microsoft Build, el portátil con B200 y correr modelos de 100B en local

45:09 — Apple, M5 y por qué un Mac Studio le gana al portátil de Microsoft

47:49 — Cierre y avance del E1 (la app secreta)

Herramientas y conceptos del episodio

Claude Code · Codex (OpenAI) · GitHub Copilot · Opus 4.8 · GPT-5.5 · rsc-harness · LLM Wiki (método Karpathy) · skills · hooks (PreToolUse) · MCP · Context7 · subagentes y workflows · SDD (Spec Driven Development) · Next.js · Tailwind · Supabase · Neon · Railway · Hetzner · Rust · Obsidian · Mac Studio · Nvidia B200 · Apple M5 · KeepCoding · Gentleman Programming / Gentle AI

❓ Lo que respondemos en este episodio (para quien viene buscando)

• ¿Qué es un arnés (harness) para programar con IA y por qué importa más que el modelo?

• ¿Puede alguien que no sabe programar construir software de verdad con IA?

• ¿Claude Code o Codex? ¿Para qué es mejor cada uno?

• ¿Sirve de algo lanzar cientos de subagentes (token maxing) con Opus?

• ¿Cómo se auto-documenta un proyecto con una LLM Wiki?

Recursos

- rsc-harness en GitHub: https://github.com/ericrisco/rsc-harness

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#InteligenciaArtificial #IA #MachineLearning #DeepLearning #Tecnología #Innovación #DataScience #AI #TechPodcast

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Cómo dejé de pagar Claude Code montando inferencia local en mi máquina. Y por qué Y Combinator dice que el software del futuro se hace para agentes de IA, no para humanos.

En este vídeo te explico las dos historias que están definiendo la IA en 2026: el protocolo x402 de Stripe que convierte cada API en pagable por agentes, y cómo correr modelos open source en local para sustituir Claude Code y ahorrar más de 100$ al mes.

ENLACES MENCIONADOS

- Y Combinator RFS: https://www.ycombinator.com/rfs

- x402 protocolo: https://x402.org

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#IA #Agentes #YCombinator #Stripe #x402 #AgenticWeb #Software

#Startups #IADesarrollo #FuturoTech

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Los propios ingenieros de DeepMind están usando Claude Code a escondidas en lugar de las herramientas internas de Google. Cuando Steve Jack lo filtró en X, los googlers salieron en tropel a desmentirlo: "falso, falso, falso". Una semana después, The Information y Bloomberg confirmaron que era verdad — y que Sergey Brin había salido del semi-retiro para pulsar personalmente el código rojo y montar un strike team en DeepMind.

En este episodio analizamos:

Por qué Google está MUY detrás en agentes de programación (y por qué eso pone en juego su futuro entero según Brin)

Los 65.000 millones de dólares que Anthropic ha levantado en una sola semana entre Amazon y Google, con run-rate disparado de 9.000M$ a 30.000M$

‍ Por qué Claude no se ha cargado al ingeniero — se ha cargado al PM. Más de 60 features en mes y medio, y la confesión de Anthropic de que "todos los roles se están fusionando"

Demo en directo del nuevo gpt-image-2 de OpenAI generando capturas falsas indistinguibles de las reales (y por qué eso ya es un problema judicial)

Y los Razzies de la semana

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Anthropic cortó el acceso de Claude Max a OpenClaw y miles de agentes

personales murieron de un día para otro. El mío se llamaba TANK y me

ayudaba con emails, compra, edición de vídeo y resúmenes de salud.

Un tío llamado Mike no se rindió: cogió 24 modelos de IA (Anthropic,

Google, OpenAI, xAI, Xiaomi, Mistral, DeepSeek, Kimi, MiniMax, Nvidia,

GLM, StepFun…), los metió en una evaluación a ciegas y los puso a

competir. En este vídeo te cuento el ranking completo, el ganador

inesperado, y las 3 formas reales de resucitar tu agente en 2026 —

desde pagar 33$ por consulta a tener barra libre por 20$ al mes.

Lo que vas a aprender:

• Por qué Claude Max + OpenClaw dejó de funcionar (y qué lo sustituye)

• El dato que nadie te cuenta: cuánto cuesta REALMENTE Claude Opus por API

• Ollama Cloud vs OpenRouter vs API directa: cuándo usar cada uno

• Tier list completa de 24 modelos IA (S, A, B, C, D)

• El modelo chino que empata con Claude Opus en pruebas a ciegas

• Qué pasa cuando le pides a Claude que evalúe a otras IAs (spoiler: trampa)

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Recursos mencionados:

• OpenClaw (Peter Steinberger): https://openclaw.com

• Ollama Cloud: https://ollama.com/cloud

• OpenRouter: https://openrouter.ai

• Experimento original de Mike: [enlace]

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Claude Code se filtró entero por un .npmignore mal puesto. 60 megas, 512.000 líneas de código, 7 vulnerabilidades graves, y una verdad incómoda: cada vez que abres Claude Code, Anthropic pierde 13 dólares. En este episodio analizamos los 3 ángulos que nadie está conectando: qué se filtró y qué hemos aprendido de seguridad, qué nos enseña el código sobre cómo construir agentes de verdad, y por qué los precios van a subir sí o sí cuando estas empresas salgan a bolsa. Y para cerrar, hablamos de Gemma 4: el modelo open-source de Google que acaba de sacudir el tablero y que puede ser una de las vías de escape más interesantes que tenemos.

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Jensen Huang quiere pagarnos con tokens de IA. Karpathy no escribe codigo desde diciembre de 2025. Y mientras tanto, nosotros automatizamos todo con Claude Code.

En este episodio hablamos de:

00:00 - Intro

02:06 - Jensen Huang quiere pagar a developers con tokens de IA

02:40 - La pelicula "In Time" y el mundo distopico de los tokens

07:03 - Karpathy: no ha escrito codigo manual desde diciembre 2025

09:23 - La Paradoja de Jevons: por que mas eficiencia = mas demanda

17:41 - Auto Research de Karpathy: agentes que mejoran solos

20:26 - Skill Creator de Claude Code: crea skills con lenguaje natural

21:46 - Fact-checker automatico con Tavily + Claude Code

29:20 - Auto-mejora de prompts con evaluacion objetiva (Opus como juez)

30:40 - Ya no es "vibe coding", es PROGRAMAR con IA

31:49 - Tareas programadas: auto-evaluacion de proyectos a las 4:30AM

33:54 - CLI Proxy: aprovecha tokens sobrantes de tus suscripciones

39:04 - ClipRoxy en GitHub (19K estrellas)

39:27 - ZAI: la alternativa china de 10 EUR/mes

50:58 - PaperClip: empresas con CERO humanos (CEO = Claude, CTO = Cursor)

55:31 - MiroFish: micro-sociedades de agentes IA (inteligencia de enjambre)

57:04 - Asimov, la Psicohistoria y la Cliodinamica

58:22 - Despedida

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#IA #InteligenciaArtificial #ClaudeCode #Programacion #Karpathy #JensenHuang #Tokens #VibeCoding #Anthropic #OpenAI #Desarrollo #Tech #Podcast

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Tu IA escribe código que parece perfecto, los tests pasan en verde... y es todo inventado. Estas son nuestras reglas para pillarlo.

En este episodio desgranamos los 4 tipos de alucinaciones que los LLMs cometen al programar según el estudio CodeHallu (Universidad de Hong Kong) y compartimos las defensas reales que usamos a diario: conectar Claude Code con Notebook LM vía MCP para delegar la investigación, Git hooks con pre-commit (Ruff) y pre-push (pytest) como capas de verificación automática, hooks propios de Claude Code para bloquear atajos prohibidos, y una skill llamada "improve" que lanza 3 subagentes (Kent Beck, Martin Fowler, Mike Acton) a revisar tu código desde arquitectura, simplicidad y rendimiento. También hablamos de los nuevos comandos /loop y /simplify de Anthropic, la herramienta Z3 para instrumentar apps en Mac, skills.sh como ecosistema de skills, y por qué la gente está usando Claude Code para cosas que no son programación.

⏱️ Timestamps:

0:00 Introducción

0:20 El concilio de expertos: skill de panel de debate con IA

2:31 Claude Code en 2026: por qué ya no usamos otra cosa

4:09 Conectar Claude Code con Notebook LM (MCP)

8:52 Demo en vivo: notebook de investigación sobre agentes IA

10:18 Claude Code para cosas que no son código (Remotion, marketing, Meta Ads)

12:01 CodeHallu: los 4 tipos de alucinaciones al programar

13:23 Mapping: cuando cruza identificadores válidos

15:14 Naming: se inventa nombres plausibles (solo 39% válidos en GPT-4o)

16:10 Fantasma: campos inventados en APIs

18:20 House of Cards: el castillo de naipes de errores acumulados

22:18 Crear interfaces para máquinas, no forzar las nuestras (herramienta Z3)

23:04 Git hooks: pre-commit con Ruff y pre-push con pytest

30:43 Hooks de Claude Code: pillarlo con las manos en la masa

39:03 /loop y /simplify de Anthropic + cron para Claude Code

43:05 Skill "improve": 3 subagentes Jedi revisan tu código

48:03 Skills.sh: el ecosistema de skills para todos los agentes

51:44 Proyecto open source: administrador web para Ollama

53:07 Reflexión final: no evitar alucinaciones, detectarlas a tiempo

¿Cuál ha sido la peor alucinación que os ha colado un LLM programando? ¿Tests en verde con datos inventados? Contadlo en comentarios

Recursos mencionados:

- Skills.sh (ecosistema de skills): https://skills.sh

- Ztrace (herramienta de instrumentación para Mac): https://github.com/frr149/ztrace

- MCP de Notebook LM: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7436077823548661787/

- Cron para Claude Code: https://github.com/frr149/claude-cron

- Remotion (editor de vídeo en React): https://remotion.dev

#ClaudeCode #IAProgramacion #CodingWithAI #LLM #Anthropic