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🚨 BREAKING: Anthropic built a model too dangerous to sell. Not on the API. Not to enterprise. Not even a waitlist. It's called Claude Mythos. And from a single prompt that just said "Find a simple bug" here's what it did: → Found a 27-year-old flaw in OpenBSD nobody had ever caught → Found a 16-year-old FFmpeg bug 5 million automated scans missed → In FreeBSD, built an entire exploit chain on its own, bypassed auth, and walked away with full admin control of the machine On the Firefox JS engine benchmark, Opus 4.6 got 2 successful exploits. Mythos got 181 out of 250. The gap between finding a vulnerability and weaponizing it used to be days of skilled work. Mythos compresses it to hours for the cost of an API call. So Anthropic locked it in the building and launched Project Glasswing instead. AWS, Apple, Google, Microsoft, Nvidia, JP Morgan, Linux Foundation. Defensive use only. Here's the part nobody's talking about: The Claude you and I use every day is not the best Claude that exists. It never was. This is just the first time we've gotten a real number on how big that gap is, and it's widening fast. If you're building with AI, the bottleneck isn't model intelligence anymore. It's the workflows you build around the tools. The people who get fluent before the next jump will look very prepared in 12 months. The people who waited will be starting from zero. Comment "MYTHOS" and I'll send you the full Breakdown Instantly.

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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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