Como comentario aparte, la empresa L es famosa por pagar poco abajo y mucho arriba..
He escuchado por terceros que, una vez que te vuelves ejecutivo, el trato supera cualquier imaginación
También sería un tema de investigación interesante ver si, a medida que la long tail del mercado se convierte en una súper laaaarga long tail, el mercado termina muriendo o más bien creciendo.
Puede que tenga sentido en el sentido de que lograron un proyecto grande con vibe coding,
pero, como dijiste, también creo que es algo algo inapropiado porque probablemente gcc sea parte de lo que aprendió.
Una de las razones por las que no se conoce bien el problema del desempleo durante la Revolución Industrial es que quienes fueron empujados al borde del abismo eran las personas más indefensas de las colonias.
Parece inapropiado incluso como demostración del rendimiento de un LLM, ya que seguramente es un modelo que ya fue entrenado con todo el conocimiento relacionado con gcc, haya sido recopilado con permiso o no...
> El valor del arte no está en el resultado, sino en la intención
Incluso un simple dibujo a lápiz, si está hecho con sinceridad, conmueve más que una imagen vistosa creada con IA
La frase “yo lo dibujé con mis propias manos” contiene voluntad y una historia
Cuando vemos una creación, de forma natural imaginamos una escena en nuestra cabeza. Al mismo tiempo, también inferimos: “¿Con qué sentimientos e ideas habrá hecho esto esta persona?”.
Incluso eso de pasar horas en clase tratando de “identificar la intención del autor” es, al final, un entrenamiento para desarrollar esa sensibilidad.
Pero cuando vemos trabajos hechos con IA, antes que la imagen de alguien enfrentando un problema, pensando profundamente durante mucho tiempo o pasando por ensayo y error, lo que primero se nos viene a la mente es la escena de una persona frente a la pantalla, como si jalara la palanca de una tragamonedas, lanzando prompts como “mejora esto”, “corrige esto” o “agrégale X”.
Tal vez por eso, cuando veo trabajos hechos con IA, siento que el proceso ofrece menos historia, menos tensión, y resulta menos interesante.
Personas que están creando “agentes de larga ejecución” como Claude Code
(en especial ingenieros de producto/plataforma e ingenieros de infraestructura de LLM)
¿A quién le sirve más?
✅ 1) Equipos que crean productos de agentes de IA
Agentes de IDE (del tipo Claude Code, Cursor, Copilot Workspace)
Agentes de investigación
Agentes de automatización que trabajan durante largos periodos
✅ 2) Ingenieros que optimizan costo/latencia de LLM
Este texto en la práctica es: “optimizar el prompt caching es, en sí mismo, el rendimiento/costo del producto”
Si alguien de infraestructura lo lee, lo capta de inmediato.
✅ 3) Personas que conectan montones de herramientas MCP
El problema de que agregar/quitar tools rompe la caché
El problema de implementar el plan mode “modelándolo como herramienta”
En cambio, el usuario general casi no lo va a leer
No es un texto del tipo “cómo escribir buenos prompts”
Sino sobre “cómo hay que tratar los prompts a nivel de arquitectura de producto”
Resumen en una línea
Es un texto para quienes convierten los LLM no en un “chat”, sino en un “sistema de producción”.
Yo también usaba principalmente opencode, así que simplemente cancelé mi suscripción a Claude.
Es una pena no poder usar Opus 4.6, pero si no es el plan Claude MAX 200, también estaba el problema de que el límite se alcanzaba demasiado seguido, así que no sentí tanto la falta de no poder usar claude code.
De todos modos, como dejo al agente trabajando y me pongo a hacer otras cosas, no me molesta aunque tarde un poco más.
Es porque tiene las cualidades suficientes para dirigir un equipo de fútbol aunque no haya sido jugador profesional, y porque quien puede asumir la responsabilidad por el resultado del partido es quien dirige.
Como comentario aparte, la empresa L es famosa por pagar poco abajo y mucho arriba..
He escuchado por terceros que, una vez que te vuelves ejecutivo, el trato supera cualquier imaginación
Cuando termina el horario de trabajo, me da un calambre en la cabeza.
Es un artículo que de verdad ayuda mucho.
También sería un tema de investigación interesante ver si, a medida que la long tail del mercado se convierte en una súper laaaarga long tail, el mercado termina muriendo o más bien creciendo.
Puede que tenga sentido en el sentido de que lograron un proyecto grande con vibe coding,
pero, como dijiste, también creo que es algo algo inapropiado porque probablemente gcc sea parte de lo que aprendió.
En este video también sale un comentario parecido: https://www.youtube.com/watch?v=6QryFk4RYaM
Una de las razones por las que no se conoce bien el problema del desempleo durante la Revolución Industrial es que quienes fueron empujados al borde del abismo eran las personas más indefensas de las colonias.
Parece inapropiado incluso como demostración del rendimiento de un LLM, ya que seguramente es un modelo que ya fue entrenado con todo el conocimiento relacionado con gcc, haya sido recopilado con permiso o no...
¿No demuestra esto que incluso a esta escala es posible hacer vibe coding de forma consistente?
Claude가 생성한 C 컴파일러와 GCC 비교
병렬 Claude 팀을 활용한 C 컴파일러 구축
Hace poco me suscribí a Suno para sacar soundtracks
En casos de uso simples, parece que podría ahorrar en la suscripción
> El valor del arte no está en el resultado, sino en la intención
Incluso un simple dibujo a lápiz, si está hecho con sinceridad, conmueve más que una imagen vistosa creada con IA
La frase “yo lo dibujé con mis propias manos” contiene voluntad y una historia
Cuando vemos una creación, de forma natural imaginamos una escena en nuestra cabeza. Al mismo tiempo, también inferimos: “¿Con qué sentimientos e ideas habrá hecho esto esta persona?”.
Incluso eso de pasar horas en clase tratando de “identificar la intención del autor” es, al final, un entrenamiento para desarrollar esa sensibilidad.
Pero cuando vemos trabajos hechos con IA, antes que la imagen de alguien enfrentando un problema, pensando profundamente durante mucho tiempo o pasando por ensayo y error, lo que primero se nos viene a la mente es la escena de una persona frente a la pantalla, como si jalara la palanca de una tragamonedas, lanzando prompts como “mejora esto”, “corrige esto” o “agrégale X”.
Tal vez por eso, cuando veo trabajos hechos con IA, siento que el proceso ofrece menos historia, menos tensión, y resulta menos interesante.
¿Soy el único que lo leyó y aun así no entendió de qué está hablando?.. ¿No será básicamente que hicieron
vibe codingde gcc?jajajajajajajajajajaja
Lectores reales:
Personas que están creando “agentes de larga ejecución” como Claude Code
(en especial ingenieros de producto/plataforma e ingenieros de infraestructura de LLM)
¿A quién le sirve más?
✅ 1) Equipos que crean productos de agentes de IA
✅ 2) Ingenieros que optimizan costo/latencia de LLM
✅ 3) Personas que conectan montones de herramientas MCP
En cambio, el usuario general casi no lo va a leer
No es un texto del tipo “cómo escribir buenos prompts”
Sino sobre “cómo hay que tratar los prompts a nivel de arquitectura de producto”
Resumen en una línea
Es un texto para quienes convierten los LLM no en un “chat”, sino en un “sistema de producción”.
Chris Lattner siempre es garantía.
¿Por qué será?
Yo también usaba principalmente opencode, así que simplemente cancelé mi suscripción a Claude.
Es una pena no poder usar Opus 4.6, pero si no es el plan Claude MAX 200, también estaba el problema de que el límite se alcanzaba demasiado seguido, así que no sentí tanto la falta de no poder usar claude code.
De todos modos, como dejo al agente trabajando y me pongo a hacer otras cosas, no me molesta aunque tarde un poco más.
Lean muchas novelas web... entre la gente que conozco que usa bien la IA, hay bastantes que leen muchas novelas web jajaja
Pero como se habla de fútbol, me viene a la mente Chung Mong-gyu.
Es porque tiene las cualidades suficientes para dirigir un equipo de fútbol aunque no haya sido jugador profesional, y porque quien puede asumir la responsabilidad por el resultado del partido es quien dirige.
Prácticamente no es diferente de optimizar capas de Docker.