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Anthropic acaba de bloquear el modelo xAI de Elon Musk en algunos entornos Y tu stack podría romperse sin aviso y sin error técnico El chisme breve es que xAI estaba usando Claude desde Cursor. Una regla para usar Claude es 'no podés usar Claude para crear productos que compitan con ellos' Esta vuelta es señal de que el acceso a modelos es una decisión estratégica y de control del stack El que controla el modelo decide quién lo usa, desde dónde, y para qué Ahora, el segundo golpe (y este pega directo al día a día): Anthropic también suspendió el uso de su API (Claude) en OpenCode CLI. Generó errores de autenticación, desconexiones y decisión unilateral Especialmente cuando el uso: * ayuda a benchmarkear modelos competidores (misma vuelta) * entra en flujos de entrenamiento/evaluación * o automatiza sin gobernanza clara Esto ya había pasado antes Cuando Anthropic restringió acceso por uso de Claude en evaluación de modelos GPT Y si sos founder o developer y pensás 'tranquilo Bilbao, yo solo consumo la API' Spoiler: tu compañía corre sobre reglas que no controlás El problema hoy: Muchos equipos hoy hacen Vibe Coding Funciona, resuelve y todo lo que querás, pero sin estas vainas que definen algo bueno de algo estándar: * criterio arquitectónico * lectura de ToS * estrategia multi-provider * plan de contingencia Funciona hasta que el proveedor cambia las reglas, te cortan la API o se cae una pieza crítica del stack La ventaja para compañías que crecen a toda con base tech es diseñar sistemas que sobrevivan a estos cambios Entender cómo interactúan modelos, agentes, IDEs y políticas Orquestar sin quedar cautivo Pensar en fallback, no solo en demos Más criterio Tres shifts claros: -> De prompts a sistemas. Los agentes se orquestan -> De velocidad ciega a resiliencia gobernada. Lo rápido sin plan B sale caro -> De tool-chasing a ecosystem thinking. Entender incentivos del proveedor importa más que saber usar el CLI ---- Mi equipo y yo recopilamos recursos curados para founders y devs que quieran pasar del Vibe Coding a software serio, gobernado y escalable * Comentá “ENGINE” y te lo comparto * Si conoces devs cracks que podrían ir al siguiente nivel, taguealos Hacele. Esto apenas empieza.

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Ingenieros de OpenAI, Anthropic y Google no escriben 'mejores prompts' Diseñan contexto, y deberías copiarles: Mientras la mayoría sigue usando frases tipo 'Actúa como...' y luego lo que quiere, los equipos top definen: 1. Quién es el modelo 2. En qué sistema está operando 3. Qué decisión importa 4. Cómo se ve el éxito Ejemplo breve: * Prompt común: “Actúa como un estratega senior y ayúdame a armar...” * Prompt con contexto: “Eres un estratega de marketing nivel staff con experiencia en SaaS B2B. Asesoras a un SaaS de ~[TAMAÑO DEL EQUIPO] personas que vende [TU PRODUCTO / SERVICIO] a [TIPO DE CLIENTE] en el segmento [SEGMENTO]. El producto reemplaza [STATUS QUO] y destaca por [VENTAJA CLAVE]. El buyer principal es [ROL], el decisor económico es [ROL] y el ciclo de venta es de [X MESES]. El objetivo este [TRIMESTRE] es definir [2–3] apuestas claras de messaging que el liderazgo pueda explicar en [X MIN]. Propón una estrategia de messaging enfocada para los próximos [X DÍAS]. Esto es lo que nos ha funcionado antes [...] y esto no nos ha funcionado [...]” Mismo modelo, resultado completamente distinto. Para aplicarlo en tu día a día, tenés que entender que los mejores outputs vienen de contexto de alta señal He armado un PDF de 30 páginas con ejemplos correctos e incorrectos de: * Persona + expertise context * Reference context * Constraint context * Audience context * Output format context * Chain-of-thought para razonamiento complejo * Contexto visual y de video * Cómo combinar todo sin sobrecargar al modelo Si lo querés completo, 1. Comentá 'PDF' 2. Conectá conmigo Andrés Bilbao 3. Accedé desde acá: https://lnkd.in/eDU6nmsV Este es el primer paso para empezar a usar AI como un achiever

Si lo querés completo, 1. Comentá 'PDF' 2. Conectá conmigo Andrés Bilbao 3. Accedé desde acá: https://lnkd.in/eDU6nmsV

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