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Embajador de N8N en España. Enseño sobre automatizaciones con N8N y Make. Tengo una comunidad de cracks que son unos máquinas #VA360. I'm the Magician

Cádiz
Joined April 2007
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Una transcripción gana mucho cuando puedes volver al audio sin buscar a ciegas. WhisperX alinea el texto con la grabación para añadir tiempos por palabra y puede separar turnos de hablante. Para revisar una reunión, prefiero ese vínculo al audio a un bloque de texto.
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Distinguir hablantes no es saber sus nombres. Si dos personas se pisan, puede fallar. La separación de voces usa un modelo de pyannote: exige aceptar sus condiciones y un token de Hugging Face. El código de WhisperX es BSD-2. github.com/m-bain/whisperX
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Si tienes un script que hace su trabajo, para pasárselo a otra persona tienes que explicarle qué tocar. Windmill monta el formulario a partir de los argumentos de la función. Ahí me parece útil: la otra persona rellena las entradas sin editar el código.
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El código se ejecuta en un worker, no en el navegador de quien rellena el formulario. Ahí entran permisos, credenciales y registro de ejecuciones. La licencia importa: código y binarios Community tienen condiciones distintas. github.com/windmill-labs/win…
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Una IA puede preparar un correo y dejar la decisión de enviarlo en tus manos. Activepieces permite pausar el flujo, pedir una aprobación y seguir por una rama distinta según la respuesta. La pausa tiene que ir antes del envío. Después ya llegas tarde.
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Bienvenidos sean!
Probablemente lo mejor de la llegada del nuevo afable 5.2 sean los resets que nos han regalado
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Valen 🍺 retweeted
Fable 5.2 is now available in the Claude Platform and Claude Code. It’s up to 30% faster than Fable 5.1, and costs $8/$40 per 1M tokens, down from $10/$50.
Introducing Claude Fable 5.2 and Claude Mythos 5.2, designed to tackle the most daunting technical challenges. They’re capable collaborators on ambitious projects in many fields, and show improvements in areas like coding, reasoning, and vision.
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Esta semana lanzo mi último proyecto del año. Probablemente después de Didacta y LinkedFlow, el más ambicioso. Siempre digo, que si alguna vez me veis sacar un side-project como este, pensad en que al primero que le hace falta algo así, es a mi mismo. Aunque existan ya. 😊
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Que una IA devuelva un JSON no significa que tu automatización pueda usarlo. Pydantic AI permite definir la estructura que espera tu código y validarla al recibirla. Si falla, puede pedir otro intento al modelo. Ahí está la gracia: saber cuándo no seguir.
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Para un taller de 60 min: 10: explicar el caso. 40: construir con datos ficticios. 10: revisar la entrega. Con AionUi puedes trabajar sobre una carpeta de materiales. Mi encargo: generar guion.md con objetivo, material y entrega por bloque, sin tocar originales. ↓
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Apache-2.0; app para Windows, macOS y Linux. Modelo/API o cuenta del agente aparte. Puede leer y escribir archivos: usa copias y revisa los permisos del agente elegido. No lo he instalado ni ejecutado.
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A partir del 19. Vacaciones de navidad
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Buenos días a todos menos al que envía las notificaciones de la seguridad social un domingo a las 1:30 de la madrugada. A ese que se le pudran los dedos.
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Ficha propuesta para un asistente de emails: Audiencia: pymes. Tono: directo. Comillas: rectas. No inventar clientes ni pruebas. Con Letta Code puedes guardar y revisar esa memoria. La comprobación: cambiar solo la audiencia y repetir el encargo en otra sesión. ↓
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Encargo propuesto en Letta Code: /remember La audiencia es autónomos; tono directo; comillas rectas; no inventar clientes ni pruebas. Usa /memory para ver qué guardó y repite el mismo email con el mismo agente. github.com/letta-ai/letta-co…
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Apache-2.0. Modelo/API aparte; Cloud conserva memoria y conversaciones, backend local configurable. En Windows nativo la reflexión automática está desactivada por defecto. Memoria guardada no garantiza cumplimiento: compara ambos emails. Propuesta sin ejecución.
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Un webhook repetido no debería crear dos leads. Caso propuesto para revisar una PR: Primer evt_1042 → crear lead. Reintento evt_1042 → devolver el existente. PR-Agent permite preguntar por esa lógica dentro de la PR. El criterio va antes que la IA. ↓
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/ask "¿Dónde se evita crear dos leads con el mismo event_id? Señala archivo y línea". Con PR-Agent configurado, se pregunta en la PR; /review añade una revisión general. github.com/The-PR-Agent/pr-a…
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Un "si no existe, crea" puede fallar con dos llamadas simultáneas. Revisaría clave única, inserción atómica y prueba del reintento. MIT; permisos del repo y modelo/API aparte. La revisión no ejecuta esa prueba. Caso propuesto, sin ejecución.
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