FLRH @ferpersonal11

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12 profundas verdades que son Ley de Vida: 1.

Here is the recording of my session on "Mastering RAG-based systems for software engineers" We cover such topics in the AI Engineering Cohort, starting 1st August 2026. Registration Link: aiengg.dev

Thinking about adopting AI at your company? Don’t rush it. Use Microsoft’s AI Adoption Framework for a clear path: 1. AI Strategy: where you set goals 2. AI Plan: pick use cases 3. AI Ready: prep data and teams 4. Govern AI: ensure responsible use 5. Secure AI: protect models and data 6. Manage AI: keep systems reliable

An L8 Principal Engineer at Meta shared his agentic workflow, chapter by chapter: Most agent stack posts talks about models and prompts. He shows the operating system around the model: 09:21 - Choosing agent harnesses 11:24 - Global and project memory 16:12 - Skills, and when they backfire 28:29 - Validating without becoming the bottleneck 33:12 - Long-running tasks with stop conditions 36:20 - Worktrees and parallel agents The real upgrade is not a better prompt. It is learning to run the crew like a captain.

Avid @Av1dlive

a day ago

x.com/i/article/2076…

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10 AI tools that quietly save you hours every week:💡 1. Vast.ai (rent GPUs for as low as $0.02/hr, 20,000+ machines) 2. Musicful.ai (turn lyrics, text, or a hum into a full song + music video) 3. Folderly.com (find and fix why your cold emails land in spam) 4. Matrix.build (set a goal, AI agents plan and execute the whole thing) 5. Coworker.ai (an AI teammate that lives in Slack and just does the work) 6. Nitrosend.com (write campaigns and flows by prompting Claude or ChatGPT) 7. Unlayer.com (drag-and-drop email + landing page builder, no code) 8. Lovie.co/formation (form an LLC or C-Corp, EIN included, $29/mo flat) 9. AZ8.art (AI video canvas with Zumi, an agent that plans scenes with you) 10. Topview.ai (paste a product link, get a finished ad video back) Don't lose this list, it could be incredibly helpful.🔖

El tiempo de Dios es PERFECTO, solo debes tener en cuenta que Dios obra a su tiempo y no al nuestro. Asi que las BENDICIONES no llegan antes o después, llegan en el momento ADECUADO.

🧵 💎 ¿Qué significa que una empresa tenga un "moat"? Es uno de los conceptos más importantes para invertir a largo plazo. Y curiosamente, no tiene nada que ver con castillos... o sí. ⬇️⬇️⬇️

si estás empezando con agentes, estos son algunos conceptos que tenés que entender: 1) modelo: el LLM que interpreta, razona y decide qué hacer. 2) prompt: las instrucciones que guían su comportamiento. 3) objetivo: el resultado que el agente intenta alcanzar. 4) contexto: toda la información disponible para tomar decisiones. 5) tools: las capacidades que le permiten actuar fuera del modelo (APIs, archivos, terminal, navegador, etc.). 6) observación: la información que obtiene después de ejecutar una acción. 7) memoria: información que puede recuperar durante o entre ejecuciones. 8) estado: el plan, el progreso y los resultados que mantiene durante la tarea. 9) planning: cómo divide un objetivo en pasos antes de ejecutarlo. 10) loop: planifica, ejecuta, observa, evalúa y repite hasta cumplir el objetivo. 11) guardrails: reglas y límites para reducir errores y controlar su comportamiento. 12) evals: pruebas para medir la calidad y confiabilidad del agente. 13) multi-agent: varios agentes especializados colaborando para resolver una misma tarea. estos conceptos aparecen una y otra vez en casi todos los agentes modernos. cuanto antes los entiendas, más fácil te va a resultar construirlos.

𝐆𝐎𝐎𝐆𝐋𝐄 𝐭𝐢𝐞𝐧𝐞 𝐭𝐨𝐝𝐨 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐑𝐞𝐠𝐚𝐥𝐚𝐫𝐭𝐞 𝐭ú 𝐅𝐮𝐭𝐮𝐫𝐨: 𝟏𝟐 𝐇𝐞𝐫𝐫𝐚𝐦𝐢𝐞𝐧𝐭𝐚𝐬 𝐝𝐞 𝐈𝐀 𝐆𝐑𝐀𝐓𝐈𝐒👇

There are 2 career paths in AI: 1. The API Caller: Knows how to use an API. (Low leverage, first to be automated, $100k salary). 2. The Architect: Knows how to build the API. (High leverage, builds the tools, $500k+ salary). Bootcamps teach you only to be an API Caller. This free 17-video Stanford course trains you to be an Architect. It's CS336: Language Modeling from Scratch. The syllabus is pure signal, no noise:  > Data Collection & Curation (Lec 13-14) > Building Transformers & MoE (Lec 3-4) > Making it fast (Lec 5-8: GPUs, Kernels, Parallelism) > Making it work (Lec 10: Inference) > Making it smart (Lec 15-17: Alignment & RL) Choose your path.

Hoy tienes: • Vida. 🫀 • Un hogar. 🏡 • Una cama donde descansar. 🛏️ • Comida en tu mesa. 🍽️ Sé agradecido por todo lo que Dios te ha dado. 🙏❤️

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@deryaa1214 28

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