Writing about agentic coding
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Por si todavía no están muy familiarizados con el tema y quieren probar qué tal
Prompt of the day:
/grill-me on how a /software-factory might help us
Helps you figure out if a software factory can help you, and brainstorms the infra you need to set it up.
github.com/mattpocock/skills…
Vivimos en un mundo lleno de distracciones#̢̛ͥ̀̽̽ͨ̌̓͆̇̀̽ͦͨͫͯ̏̎̇̈̚͜҉̕͢͏͡҉̸̶̛͢͡҉̵̨̭̳̘̹̫͔͖̜̠͖̫̲̖̱̤̻̖͉͢͞͡ͅͅ͏̸̷̢͑̊̀̐ͣͭͭ̉͂ͨ̽͒̊̎͛ͪ̊̎ͩͧ̀͝͠͠͏̸̵̵̷̵. Enfócate.
Si aun no han usado REA, @Rasmic explica muy bien cómo aprovecharlo. Me voy a divertir mucho este finde 👀
youtu.be/MgRynDGk-4Y?si=D2k4…
Y por eso es importante dedicar tiempo a escribir y aprender a organizar tu pensamiento
1/ I sat down with @mattpocockuk and asked about the most valuable AI skill to learn for 2027.
His answer was communication, because the clarity of your thinking ends up in what you build.
No model can read your mind, so whoever explains what they want best gets the best output.
Fuera de X hay mucha gente que aun piensa que prompt engineering es la clave para usar IA.
Pero a medida que los modelos se volvieron más capaces, surgieron los agentes: modelos conectados a un harness que les permite realizar acciones, no solo devolver texto.
Como un agente ejecuta tareas, en cada petición que envías al modelo, además de tu prompt también se envía: el sistema que le dice al modelo cómo debe responder y comportarse, el menú de tools que puede pedir y el historial completo de mensajes.
En resumen, el prompt solo es una parte del contexto y a estas alturas ya ni siquiera es una parte relevante.
Lo que de verdad importa es cómo optmizamos la utilidad de ese contexto finito para producir los resultados que deseamos.
Este video generado con IA está muy loco.
Estamos viviendo en el futuro. Me pregunto cuánto tiempo pasará hasta que cosas como estas sean de lo más normal y lejos de impulsar la creatividad humana y las cosas hechas por humanos simplemente aceptemos la realidad: este video es asombroso.
Qué opinan? La IA va a acabar con la industria musical?
youtu.be/AoNnbz237E0?si=OcWj…
Comparte cosas útiles.
Promueve la conversación.
Crece junto a otros.
i got 9M views in the past 3 months, then X changed its algo a lot, so I read the code to keep playing the game (it's open source)
Here's how X actually ranks posts (Oct 2026)
- Copy-link share 20. Reply 5. Quote 5. DM share 5. Follow 4. Repost 1. Like 0.5.
- Likes barely move the score. Write things people copy the link to, argue with, or send to a friend.
- The first 2 hours decide everything.
After 48 hours a post drops out of For You completely. Post when your audience is online, then stay in the replies.
- Build mutual follows. When you reply to a mutual follow inside your own thread, that reply gets an extra +15, for 20 total, the same as a copy-link share. Reply to the people who follow you back.
- Don't delete and repost to fix typos. Use edit.
- Images aren't penalized, but they should carry information. Real scenes, screenshots, and proof-style images work better, and multi-photo posts keep people on the post longer.
- Video: watch time currently counts for nothing. Only opening a video counts (0.07). Don't force video for the algorithm.
- Ordinary links aren't penalized (anymore); only malicious links are removed.
- Avoid negative feedback. Report −234, mute −58.8, "not interested" −47.5, block −31.2. Tagging strangers to ride a trend and clickbait headlines are the easiest ways to trigger them.
- Replies are scored by Grok from 0 to 3, and low-scoring replies sink to the bottom of the thread. Low-effort replies don't just fail to help, they get buried.
usa la skill /teach de @mattpocockuk para familiarizarte con un repo nuevo.
crea un repo nuevo exclusivo para aprender, es decir:
/dev/mi-proyecto/
/dev/mi-proyecto-learning/
en el repo de aprendizaje corre la skill /teach y Claude Code construirá lecciones en base al objetivo que tú le pidas
Mario retweeted
I love this concept of push reading vs pull reading.
Push reading means you pick up a book because it's popular, or someone recommended it, or it seems like something you should know about. Pull reading means you have a problem you can't solve and you go looking for someone who has solved it.
Push reading feels productive and rarely is. You have nowhere to put the ideas. They sit in your head as interesting, and interesting ideas fade within weeks.
Pull reading works because the problem sorts the information for you.
If your warehouse misses its shipping cutoff every Monday, you read The Goal very differently. You stop caring about the novel's plot. You go straight to the idea that a system's output is set by its slowest step, and you start wondering whether your bottleneck is picking, packing, or the carrier pickup window. You read with a pen in one hand and the floor layout in your head.
In practice that means keeping a short list of open problems, things you're stuck on at work or in training, and checking new books against it. If a book doesn't touch anything on the list, you can still read it. Just know you're reading for pleasure, and don't expect it to change anything.
Hoy hice algo loco, me metí a una de mis cuentas favoritas aquí, con un tamaño considerable (65K followers). Por curiosidad me fui a sus primeros posts y descubrí que los primeros 2 meses no recibió más de 10 likes por post y su cuenta realmente empezó a despegar después de 4 meses.
Todo esto para decir que las cosas buenas toman tiempo. Él lo sabía y su constancia rindió frutos. Espero que, con la constancia necesaria, un día tú vengas a mis primeros posts y leas esto. No te desesperes.
“words become the interface between you and the genie”
No subestimes escribir, a menudo relacionamos esta habilidad con un niño, pero escribir moldea tu pensamiento, te da claridad y te ayuda a aprender más rápido.
i love writing. i never let agents write for me. whether it's docs, or tweets, or shitposts, or even prompts (okay maybe that one's harder as agents manage other agents)
there's a simple reason for that: i still strongly believe that writing is thinking. it's a skill i hope to never give up. it's also important to me that whatever i say is always authentic, mistakes and all. my favorite posts are the ones that i just full send without any editing
i suspect it also helps with prompting. being able to clearly express what i want, and knowing the vocabulary i need to be able to direct my agents does seem to make for more effective usage of agents. in the same way that engineers have an advantage when we prompt agents to write code, because we are intimately familiar with the words that make up the discipline
knowing the right word incantations to get an agent to produce a desired goal almost feels like spellcasting. as models get more capable, and that input box looks more and more like a magic box that can output anything, words become the interface between you and the genie
there may come a time when we give up the keyboard in exchange for brain-computer interfaces. but until then, i'm writing every word.
Entender cómo funcionan por detrás los agentes de IA puede hacer una diferencia muy importante en la manera en la que los usas y sacas provecho de ellos.
Esto es muy útil.
Para entenderlo mejor: el modelo no tiene memoria de lo que mandas (es stateless). El harness es el responsable de guardar todo el historial de la conversación (mensajes, system prompt, tools, respuestas), y en cada petición, le vuelve a enviar el historial completo al modelo para que la respuesta tome en cuenta todo el contexto anterior.
Si tu sesión ya consumió 50k tokens y envías un mensaje nuevo de 10 tokens, la nueva petición técnicamente incluye los 50,010 tokens. Pero, para que esto no sea taaan caro, el servidor del proveedor (Anthropic) guarda un caché con los cálculos anteriores de tu historial, así el modelo no vuelve a calcular todo de cero y solo procesa los 10 tokens nuevos. En una sesión normal esa caché es liberada después de una hora de inactividad de la sesión.
No tenía idea de que para los subagentes se libera después de 5 minutos, muchas gracias.
