A mí también me pasó lo mismo: le mostré Claude Code a un amigo y, como dos semanas después, me dijo “¡¡hice algo!!”, pero resultó ser exactamente la misma situación.
¿No depende de a qué dominio se aplique?
En trabajos como rhwp, que estoy llevando ahora, donde hay que detectar y corregir diferencias de renderizado de 1 mm, si usas Codex se arruina. Hasta ahora, para tareas de alta dificultad Claude Code sigue estando por delante, pero yo siento que para el desarrollo de apps web, donde basta con contar con un workflow y un framework que permitan resolver las cosas solo hasta cierto nivel siguiendo un procedimiento, usar Codex es mejor para la salud mental.
Yo más bien pensé que, como el edge de Cloudflare haría el papel del relay DERP de Tailscale, ¿no habrá aparecido un competidor todavía más fuerte? Tailscale también envía la comunicación a través del relay DERP cuando no funciona el P2P. La parte de “si los PoP (Point of Presence) de la infraestructura de relay son limitados, una parte considerable del tráfico pasa por el relay, lo que provoca mayor latencia y menor confiabilidad” en particular me sonó a que estaba hablando de Tailscale. Creo que voy a usar ambos mezclados. Voy a probarlo ahora mismo.
Yo también lo uso así. Solo que, en vez de fijar cada rol a un modelo, primero se lo asigno al modelo que tenga la cuota más holgada pero que siga siendo potente.
Yo también lo hago así. Un poco más en detalle, lo tengo configurado con Claude de 100 dólares y Codex de 200 dólares, y armé una skill para que Claude Code Opus haga la planificación -> Sonnet la implemente -> Codex la revise -> Opus valide la revisión -> Sonnet vuelva a implementar -> Codex la revise otra vez (y así sucesivamente), y estoy satisfecho con el resultado.
Hay un problema al usar model_context_window=800000: a partir del punto en que se consume el 50% del contexto, las respuestas a las preguntas terminan desarrollándose como respuestas a preguntas anteriores. Ténganlo en cuenta.
Estoy de acuerdo en que Codex es minucioso. Recomiendo programar con Claude y usar Codex para la revisión. Toma bastante tiempo, pero si lo dejas corriendo antes de ir al baño o antes de una reunión, la tasa de finalización también resulta alta.
La inteligencia artificial sabe bien el 'cómo', pero no entiende por qué hay que hacer las cosas. El impulso por comprender el propósito fundamental del trabajo, atreverse a probar nuevos caminos incluso a través del ensayo y error, y decidir la dirección hacia ese propósito es algo que solo los humanos pueden hacer. La responsabilidad no consiste solo en buscar resultados, sino en mantener el propósito de vista durante el proceso y seguir cuestionando e investigando.
Vaya, el impacto es bastante grande, de verdad, vaya.........
Uno no puede evitar pensar si al final hubo influencia de la IA.
Pero no, la verdad es que realmente no lo entiendo bien. Según sabía, Baekjoon en sí es gratis, pero también daba cursos y estaba monetizando.
Creo que voy a tener que darme una vuelta por las comunidades relacionadas con PS después de mucho tiempo.
A mí también me pasó lo mismo: le mostré Claude Code a un amigo y, como dos semanas después, me dijo “¡¡hice algo!!”, pero resultó ser exactamente la misma situación.
Qué curioso.
Supongo que también habrían podido optar por métodos como la cesión o la venta.
¿Cuándo se va a estabilizar
io_uringde una vez? Llevo 5 años pensando en probarlo, pero termino desistiendo cada vez que salen noticias de CVE...Está buenísimo.
Hay un PoC hecho para demostración en GitHub.
https://github.com/ch4n3-yoon/CVE-2026-33033-PoC
A este paso, capaz que llegue una época en la que haya que sacar una certificación de vibe coding..
¿Alguien ya probó hacerlo directamente?
¡¡Normalizado!!
¿No depende de a qué dominio se aplique?
En trabajos como
rhwp, que estoy llevando ahora, donde hay que detectar y corregir diferencias de renderizado de 1 mm, si usas Codex se arruina. Hasta ahora, para tareas de alta dificultad Claude Code sigue estando por delante, pero yo siento que para el desarrollo de apps web, donde basta con contar con un workflow y un framework que permitan resolver las cosas solo hasta cierto nivel siguiendo un procedimiento, usar Codex es mejor para la salud mental.Me parece una expresión que realmente da en el clavo.
Para empezar, los no especialistas probablemente ni siquiera sepan que esas cosas existen ni por qué son necesarias.
HKUDS está creando muchas cosas interesantes.
Lo mismo con https://github.com/HKUDS/nanobot
Yo más bien pensé que, como el edge de Cloudflare haría el papel del relay DERP de Tailscale, ¿no habrá aparecido un competidor todavía más fuerte? Tailscale también envía la comunicación a través del relay DERP cuando no funciona el P2P. La parte de “si los PoP (Point of Presence) de la infraestructura de relay son limitados, una parte considerable del tráfico pasa por el relay, lo que provoca mayor latencia y menor confiabilidad” en particular me sonó a que estaba hablando de Tailscale. Creo que voy a usar ambos mezclados. Voy a probarlo ahora mismo.
¿No basta con configurar el DNS principal de Tailscale como AdGuard?
Yo también lo uso así. Solo que, en vez de fijar cada rol a un modelo, primero se lo asigno al modelo que tenga la cuota más holgada pero que siga siendo potente.
Yo también lo hago así. Un poco más en detalle, lo tengo configurado con Claude de 100 dólares y Codex de 200 dólares, y armé una skill para que Claude Code Opus haga la planificación -> Sonnet la implemente -> Codex la revise -> Opus valide la revisión -> Sonnet vuelva a implementar -> Codex la revise otra vez (y así sucesivamente), y estoy satisfecho con el resultado.
Hay un problema al usar
model_context_window=800000: a partir del punto en que se consume el 50% del contexto, las respuestas a las preguntas terminan desarrollándose como respuestas a preguntas anteriores. Ténganlo en cuenta.Estoy de acuerdo en que Codex es minucioso. Recomiendo programar con Claude y usar Codex para la revisión. Toma bastante tiempo, pero si lo dejas corriendo antes de ir al baño o antes de una reunión, la tasa de finalización también resulta alta.
La inteligencia artificial sabe bien el 'cómo', pero no entiende por qué hay que hacer las cosas. El impulso por comprender el propósito fundamental del trabajo, atreverse a probar nuevos caminos incluso a través del ensayo y error, y decidir la dirección hacia ese propósito es algo que solo los humanos pueden hacer. La responsabilidad no consiste solo en buscar resultados, sino en mantener el propósito de vista durante el proceso y seguir cuestionando e investigando.