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Historia#

2026-04-30: OpenCode

  • Vibe Coding (pruebas de SKILLs) con modelos limitados (gratuitos)
  • Sistema de permisos
  • Datos: skills.sh

2026-04-22: Experimentar con OpenClaw

  • Jugar con OpenClaw
  • Descubrir proveedores de modelos Zen-Go y OpenRouter.
  • Datos: Pinchbench model benchmark para OpenClaw.

2026-03-26:

2026-03-25: Aprender Gestión de ventana de contexto.

  • Lecciones aprendidas:
    • Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs). Técnicas de compactación de modelos.
    • Fiabilidad en forma de U
  • Datos:
    • modelos.dev para información de límites de modelos.
    • Umbral: 100 Ktokens, 50%

2026-03-24: Experimentar:

2026-03-23: Experimentar:

  • Instalar OpenCode con Docker. Conectar un backend.
  • Datos: Iniciar con model:BigPickle quemó 61K tokens (30% utilizados) y generó un AGENTS.md de 6,8kB, 877 palabras y 260 líneas.

2026-03- : Actualizar comparación de asistentes de IA

2026-03-19:

  • ¿Podría ser el límite de la ventana de contexto el caso de comportamiento inesperado? Intentar desde conversaciones frescas? => Estandarizar la gestión de conversaciones.

2026-01-24: Experimentar con Asistentes de Código:

  • Probar OpenCode
  • Probar GroqCloud como servicio de IA en backend para desarrollo de FLOSS, recomendado por Gemini. Token off:2026Mar25.

2025-11-28: Experimentar con servicios de AI gratuitos en línea:

  • Probar Claude y descubrir que la versión gratuita está limitada a solo un proyecto.
  • Probar DeepSeek y descubrir que está "desconectado" de Internet y lee un máximo de 10 páginas por consulta "Desconectado" pero "leyendo"?
  • Como esperado, DeepSeek tiene conceptos mal entendidos.

2025-11-29: Experimentar con servicios de AI gratuitos en línea:

  • Probar NotebookML porque se supone que ingiere mucha información y divaga.

2025-11-20: Ensoñaciones

  • Presentar Vibe Debian Packaging (VDP) en DebConf. Gen Z podría preferir aprender a través de la guía práctica. VDP podría abrir la puerta para usuarios no técnicos.
  • VDP necesita reproducibilidad => Evoluciona el proceso de entrenar a un asistente de IA en un repositorio de Git para reproducibilidad y contribuciones.
  • Convenio de nomenclatura de rama: LucIA, ValerIA, MarIA como nombres de asistente inteligente (ramas de repositorio).

Antes...: Investigar y descubrir usos efectivos:

  • Utilizar Gemini en el trabajo. Dile el tipo de tareas que funcionan aparte de las que parecen pero no lo hacen.
  • Probar Chat GPT (de-Google), DeepSeek (para ejecución local) y Duck AI (para privacidad).
  • Probar ejecutar DeepSeek localmente con (dockerizado) Ollama. El ventilador del portátil se vuelve loco.