
#AgTech :: Digitalización y tecnologías para el agro #robótica #MaquinariaAutónoma #IA #sensorización
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🚨 primeros lotes de Trigo 🍞 aplicados con SprAI @deepagroco
Experiencias de miembros 🤝 del @crea_arg Digital de #AplicacionesSelectivas 🎯
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🚨 El primer SprAI en el sudeste de Buenos Aires ‼️
#AplicacionesSelectivas 🎯
@deepagroco
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🛰️ Sentinel-1, 2, 3 o 5P: ¿cuál necesitas para tu análisis?
Radar, vegetación, océanos o atmósfera. Cada misión Copernicus observa la Tierra de una forma diferente.
📖 ¿Quieres saber más? Lee nuestro artículo:
geoinnova.org/blog-territori…
#Copernicus #Sentinel #Teledetección
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¿Tu startup está lista para presentarse ante inversores? 🚀
Un buen #PitchDeck es una herramienta para contar, de forma clara y concreta, qué problema resolvés, cuál es tu solución, qué oportunidad existe y por qué tu equipo puede llevarla adelante.
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Todos están emocionados con Claude… pero apenas alguien sabe cómo usarlo realmente PARA REEMPLAZAR TRABAJO REAL.
Recolecté más de 700 MEGA PROMPTS que convierten a Claude en un motor de productividad completo.
(SÍGUEME + RT) Para que puedas recibirlo por DM.
Comenta "IA" y te enviaré todo por mensaje directo.
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El 12 de mayo, SRA, CRA, FAA, CONINAGRO, AAPRESID y CREA le pedimos al INASE suspender el proyecto de resolución de #semillas. Planteamos 8 objeciones concretas.
El 8 de junio lo publicaron igual. 6 puntos ignorados.
El sector habló . El Gobierno no escuchó.
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No me gusta instrumentalizar la ciencia. El conocimiento tiene valor por sí mismo.
Pero ante el debate:
El "libro preciado" de hoy puede ser la terapia, el empleo o la empresa de mañana.
Financiar ciencia básica es el inicio de una cadena que pocos ven y todos terminan usando. 🔬
🤖 Made with AI
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DJI Agras T70 P: máxima eficiencia para aplicaciones agrícolas de gran escala.
Capacidad de pulverización: 70 L
Dispersión: hasta 70 kg
Elevación de carga: 65 kg
Sistema de seguridad avanzado y señal estable
Batería de carga rápida y eficiente
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Implementamos modelos de visión artificial que nos permiten detectar de manera automática, por ejemplo, el conteo de plantas, la detección de malezas y la identificación de plantas que están afectadas por un problema fitosanitario.
▶️Mirá el video completo en YouTube y Spotify.
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En el Valle de Lerma, Salta, estamos desarrollando una metodología que involucra el uso de drones equipados con cámaras multiespectrales y RGB para el manejo integrado del cultivo del tabaco.
youtu.be/XFFwCRdsa50
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Y avanza !!
Ahora podes comparar puntos y ver los otros productos de #SEPA @intaargentina
(Se pueden bajar para mejorar los gráficos, también bajar el raster de cada década en el balance)
#Excedentes #Confort #Agua2m
- descargas pokemon go
- escaneas edificios a cambio de recompensas falsas
- lo haces durante 8 años
- Niantic construye el mapa visual más completo hasta la fecha
-los robots lo usan ahora para entregarte la comida
no había nada gratis. el producto eras tú.
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#WhosNext? Solar panel washers? Window washers? Let the #Robotics plus automated systems take care of it. Or better still get rid of all the tracking and infrastructure by getting #Drones to do it! (GiGadgets) #Automation
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📣Paren las Rotativas🚨🚨
Ahora en #SEPA @intaargentina
Podes BAJAR archivos RASTER y JPEG desde 2024
Usalo, Desarrollá usos, Citá a #SEPA INTA
#BienesPúblicos #ClimayAgua @INTARNaturales
#Decidí #AgregáValor en 🇦🇷
#INTA #Innovar y #DesarrollarTecnología CON y PARA el #Agro🇦🇷
Seguimos mejorando la plataforma SEPA!!! Están disponibles las imágenes georreferenciadas desde Mayo de 2024 de todos los productos de la sección AGUA EN EL SUELO! Consultalas y descargalas desde sepa.inta.gob.ar/productos/. 🛰️🌧️🌻🌾🌎
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Prompt engineering is dead.
Anthropic recently released the real playbook for building AI agents that actually work.
It’s a 30+ page deep dive called The Complete Guide to Building Skills for Claude and it quietly shifts the conversation from “prompt engineering” to real execution design.
Here’s the big idea:
A Skill isn’t just a prompt.
It’s a structured system.
You package instructions inside a SKILL .md file, optionally add scripts, references, and assets, and teach Claude a repeatable workflow once instead of re-explaining it every chat.
But the real unlock is something they call progressive disclosure.
Instead of dumping everything into context:
• A lightweight YAML frontmatter tells Claude when to use the skill
• Full instructions load only when relevant
• Extra files are accessed only if needed
Less context bloat. More precision.
They also introduce a powerful analogy:
MCP gives Claude the kitchen.
Skills give it the recipe.
Without skills: users connect tools and don’t know what to do next.
With skills: workflows trigger automatically, best practices are embedded, API calls become consistent.
They outline 3 major patterns:
1) Document & asset creation
2) Workflow automation
3) MCP enhancement
And they emphasize something most builders ignore: testing.
Trigger accuracy.
Tool call efficiency.
Failure rate.
Token usage.
This isn’t about clever wording.
It’s about designing an execution layer on top of LLMs.
Skills work across Claude, Claude Code, and the API. Build once, deploy everywhere.
The era of “just write a better prompt” is ending.
Anthropic just handed everyone a blueprint for turning chat into infrastructure.
Download the guide here: resources.anthropic.com/hubf…
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Les dejo un curso buenísimo de Claude Code.
Es de Anthropic y tiene certificado al final.
Dura 1 horita y tiene distintas secciones:
- setup de Claude
- MCPs
- integración con GitHub
- hooks
Link:
anthropic.skilljar.com/claud…
Tenés un e-commerce y bajaron tus ventas.
Entonces le decís a Claude:
“Analizá por qué bajaron las ventas esta semana.”
Eso es el prompt → lo que pedís en ese momento.
Para que pueda mirar datos reales, por ejemplo tu base de datos, necesitás conectarlo a tus sistemas. Podés hacerlo con MCP (Model Context Protocol) o con una tool custom definida por vos.
Eso le permite listar ventas, agrupar por fecha o traer campañas.
Pero no querés que Claude analice como quiera.
Querés que siempre compare contra la semana pasada, separe por channel, detecte qué producto cayó más y marque alerta si la caída supera el 20%. Y que cualquier equipo use exactamente ese mismo criterio.
Por eso lo convertís en una Skill.
Una skill son instrucciones y pasos definidos en archivos que Claude lee como contexto. Esto no es un prompt suelto ni una función que se ejecuta sola. Es tu forma de trabajar formalizada para que siempre analice con el mismo criterio.
Y si el problema fuera más grande, el agente podría delegar partes del trabajo. Por ejemplo, crear un subagent para revisar campañas y otro para analizar cohorts, y después combinar todo en una conclusión final.
Un Subagent es un agente invocado por otro para encargarse de una parte del proceso
Entonces:
Prompt → lo que pedís
MCP o tool custom → acceso a datos
Skill → instrucciones formales que Claude usa como contexto
Subagent → agente que puede encargarse de una parte del proceso
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📣¿Has consultado ya nuestro #Catálogo de #servicios para avanzar en digitalización?
➡️Te damos la oportunidad de acceder a un calendario de eventos y de reunirte con partes interesadas para tu negocio.
Más info▶️ youtube.com/watch?v=_iZAXQhp…
@edih_net #DIH #digitalización
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Este vídeo explica muy bien lo que está sucediendo en China ahora mismo. Tan solo 1 año de diferencia entre ambos vídeos. Una aceleración descomunal de innovación en un país donde es cierto que el dinero no es problema, pero es es solo una parte del motivo. La otra parte es una sed imparable de querer hacer más y conseguir más, sin desacelerar o dormirse en los laureles.
Lo mismo está sucediendo con otros ámbitos como la farmacéutica, la movilidad eléctrica y la inteligencia artificial. De locos.








































