Codemancers - Inteligencia Artificial

El tokenpocalypse ya está aquí: dejar la IA suelta puede fundir tu presupuesto en semanas, y cada vez más devs dejan de pagar tokens a Anthropic.
¿La alternativa? Modelos chinos open source y montar tu propio "full stack chino". Porque no todo es Claude.

En este episodio Fernando confiesa que está hasta el moño del circo de la IA comercial de EE.UU. y ponemos el foco en los modelos chinos open source. Hablamos del viaje de Eric a Google Berlín (reuniones a puerta cerrada con el equipo de Gemma), del regreso descafeinado de Fable 5, del destilado industrial de los modelos de Anthropic —y del truco del apóstrofe con el que intentan cazar a los usuarios chinos—, del cálculo de coste real que está empujando a las empresas a self-hostear con vLLM + OpenCode en vez de comprar licencias, y de cómo Fernando limpió su Samsung S20 con un modelo GUI de 7B (GUI-Owl) corriendo en su Mac. No todo es Claude.

Capítulos
00:00 De lo que NO vamos a hablar
00:55 El viaje de Eric a Google Berlín (I/O Europe + GDE)
03:01 A puerta cerrada con DeepMind: el equipo de Gemma
04:26 Fable 5 "vuelve"… pero ni para programar
05:52 Palantir, la carrera al IPO y la falta de foso
06:49 El destilado chino a escala industrial ("de un pescado, tres comidas")
09:04 Humanify: desofuscando Claude Code
11:12 ¿Estamos demonizando a China?
12:59 De 10 trabajos, ¿cuántos sobreviven?
15:46 Quién mantiene la IA abierta (spoiler: China)
16:50 OpenAI cede un 5% al gobierno de EE.UU.
17:16 El "full stack chino" de Eric
17:47 El tokenpocalypse: Uber y la barra libre de tokens
19:17 Monta tu propio modelo: vLLM + OpenCode vs licencias
21:05 Alibaba prohíbe Anthropic a sus empleados
21:59 Anthropic y sus cuotas "raras"
24:10 Superordenador chino con chips Huawei
25:11 Linus Torvalds firma código hecho con Antigravity (Fernando lo destroza)
26:32 Limpiar el móvil con IA: ADB + Claude Code
29:37 Modelos GUI: GUI-Owl (Alibaba) y UI-TARS (ByteDance)
33:25 La trampa de la cuantización (dedos de chorizo)
37:01 Próximo episodio: Kobayashi Maru con Fable

Escúchanos en:
Spotify: https://open.spotify.com/show/4dGQACwqzNOb9EW2bG8fJ0
Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/codemancers/id1814690783
Ivoox: https://www.ivoox.com/podcast-codemancers_sq_f12421146_1.html
Web: https://www.codemancers.pro/
Codemancers: dos developers comentando la actualidad de la IA con criterio técnico y cero paciencia para el marketing. Lo que funciona, lo que es humo y cómo llevarlo a código real.

#Tokenpocalypse #ModelosChinos #OpenSource #ClaudeCode #Codemancers

EE.UU. acaba de apagar el mejor modelo de IA del mundo con un botón. Lo que avisamos hace meses —y por lo que nos llamaron de todo— ya es realidad: bienvenidos a la era post-Fable.

En este episodio destripamos cómo el gobierno de Trump dejó sin Fable a todo el planeta en 90 minutos, por qué Amazon fue el "chivato" que se lo cargó, y qué dice esto de la posición de Europa en la guerra de la IA. En la segunda mitad, Eric enseña su último invento: un **grafo de conocimiento de los 70+ episodios del podcast** montado con **DeepSeek V4** por **0,80 €** y 6 prompts. Hablamos de bases vectoriales vs grafos, memoria en los modelos y de mandar a tus "desarrolladores chinos" a currar de noche.

⏱ Capítulos
00:00 — Bienvenidos a la era post-Fable
01:04 — Qué pasó: EE.UU. apaga Fable
02:44 — Las 4 limitaciones de Fable (y la que no contaron)
08:21 — Europa solo tiene a Mistral
12:22 — Qué es un jailbreak (y por qué el "peligro" es marketing)
15:21 — Amazon, el chivato: la traición a Anthropic
19:03 — Por qué "Fable": la moraleja de la fábula
22:50 — "Todo el mundo tiene un plan hasta que Tyson pega"
23:16 — El proyecto: un grafo de conocimiento con DeepSeek V4
24:50 — SQL, NoSQL, vectores y grafos en 4 minutos
28:43 — Neo4j y Cypher: el grafo de conocimiento
34:55 — El dashboard: 70 episodios, 63 horas, 1993 conceptos
35:46 — Cuánto costó: 0,80 € y 6 prompts
37:23 — Pruébalo tú: busca.codemancers.pro
38:34 — Por qué los grafos entierran a las bases vectoriales
46:21 — Memoria en los modelos: el problema del stateless
53:16 — Opus/Codex planifican, DeepSeek ejecuta de noche
54:50 — Cierre

Recursos del episodio
- Explora el grafo: https://busca.codemancers.pro ⚠️VERIFICAR dominio exacto

Sobre Codemancers
El podcast donde dos developers diseccionan la actualidad de la IA sin humo: lo que de verdad funciona, lo que es marketing y cómo aplicarlo en código real.

#DeepSeek #IA #Anthropic #Codemancers #GrafosDeConocimiento

Anthropic acaba de sacar Fable 5, el modelo más potente que han hecho público… cinco días después de publicar un manifiesto pidiendo un "botón de freno" para la IA. Y en el reporte de seguridad había una bomba: en ciertos temas te daba respuestas peores en secreto, sin avisarte. Lo hemos cacharreado a fondo.

Episodio 1 de la Temporada 5, primero post-WWDC. Eric disecciona **Fable 5**: por qué "Fable es Mythos con correa", el proyecto Glasswing (Mythos solo para Apple, Amazon, Google, Microsoft, JP Morgan…), la salvaguarda que te enrutaba a Opus sin decírtelo, los benchmarks (SWE-bench Pro al 80% frente al 70% de Opus 4.8 y el 54% de Gemini 3.1 Pro), el System Card de 319 páginas donde el modelo razonaba sobre cómo influir en su propia evaluación… y por qué, para programar en el día a día, sabe a poco. Luego Fernando entra con la **WWDC 2026** (Apple Intelligence = Gemini "travestido de Apple", el lío del DMA, Xcode 27, ni rastro de Mac Studio nuevo) y con su nuevo amor barato: **DeepSeek V4**. Sin humo.

⏱ Capítulos
00:00 — Intro T5E1: post-WWDC y reparto de temas
01:24 — Qué es Fable 5 (y de dónde viene Mythos)
03:55 — Proyecto Glasswing: Mythos solo para el club selecto
04:43 — El 9 de junio: Fable 5 = Mythos con un enrutador delante
05:32 — La salvaguarda silenciosa: te manda a Opus sin avisarte
07:57 — Las 3 H y por qué Fable sabe a "descafeinado"
10:43 — La prueba de cuota: ¿de verdad masacra tu Claude Max?
17:57 — Benchmarks: SWE-bench Pro/Verified y Terminal-bench vs Opus 4.8 y Gemini 3.1 Pro
19:17 — Gratis solo hasta el 22 de junio: "te educan a pagar por el mejor modelo"
22:55 — El manifiesto incoherente de Anthropic (y la salida a bolsa)
24:01 — System Card de 319 páginas: el modelo razonaba cómo mentir en su evaluación
25:36 — ¿Cómo se evalúa esto? Minecraft de un prompt y Fable pasándose Pokémon Rojo
29:54 — WWDC 2026: Apple ya es una commodity
31:13 — El choque Apple–UE por el DMA
34:01 — Foundation Models, Core AI (adiós Core ML) y Xcode 27
40:30 — Apple Intelligence = Gemini "travestido de Apple" (y sin Mac Studio nuevo)
44:49 — DeepSeek V4: barato, bueno y financiado por media China
52:59 — Cierre

Herramientas, modelos y conceptos
Fable 5 · Mythos · Anthropic · proyecto Glasswing · Opus 4.8 · Sonnet · Claude Code · Claude Max · GPT-5.5 · Codex · Gemini 3.1 Pro · DeepSeek V4 (Pro y Flash) · Aider · SWE-bench Pro · SWE-bench Verified · Terminal-bench · System Card · WWDC 2026 · Apple Intelligence · Foundation Models · Core AI / Core ML · Xcode 27 · DMA (Digital Markets Act) · Mac Studio / M4 / M5

❓ Lo que respondemos en este episodio** (para quien viene buscando)
• ¿Qué es Fable 5 y en qué se diferencia de Mythos?
• ¿Por qué Fable te da respuestas peores en algunos temas sin avisarte?
• ¿Merece la pena Fable 5 para programar en el día a día?
• ¿Es DeepSeek V4 la mejor opción calidad/precio ahora mismo?
• ¿Qué presentó Apple en la WWDC 2026 y por qué Apple Intelligence corre sobre Gemini?

Escúchanos en:
Spotify: https://open.spotify.com/show/4dGQACwqzNOb9EW2bG8fJ0
Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/codemancers/id1814690783
Ivoox: https://www.ivoox.com/podcast-codemancers_sq_f12421146_1.html
Web: https://www.codemancers.pro/

#InteligenciaArtificial #IA #MachineLearning #DeepLearning #Tecnología #Innovación #DataScience #AI #TechPodcast

¿Se puede programar con IA sin saber programar? Sí — pero el secreto no es el modelo, es el **arnés** (harness) que le pones encima. En este episodio te enseño el mío y por qué importa más que el modelo.

Arrancamos la Temporada 5 de Codemancers a saco: te enseño **rsc-harness**, un arnés que he publicado en GitHub con dos objetivos — una LLM Wiki autodocumentada (método Karpathy) y un arnés pensado para que **gente que no sabe programar** monte sus primeros proyectos reales con IA. De ahí saltamos al debate del momento: **Claude Code vs Codex**, el "token maxing" de lanzar cientos de subagentes con Opus… y por qué la fuerza bruta no sirve para nada salvo enriquecer a Anthropic y OpenAI. Skills, hooks, SDD, revisión adversarial y hardware para correr modelos en local. Sin humo.

⏱ Capítulos
00:00 — Bienvenida T5E0: "los programadores ya no programamos"
01:26 — Lo que hemos probado: novedades de Claude Code y Codex
03:39 — Enseñar Transformers en KeepCoding (y el lab "Star Wars" de 29M de parámetros)
05:34 — Qué es un arnés (harness): el modelo es el caballo, el arnés es lo que monta
08:32 — LLM Wiki con el método Karpathy: el humano no toca la wiki
13:39 — rsc-harness: de dónde viene el nombre y sus dos objetivos
14:29 — "Me han llamado vendedor de droga": no-programadores construyendo monstruos
17:24 — Suscripciones, workflows y tokens que se agotan en 20 minutos
19:22 — El patrón tóxico: por qué Claude Code te propone siempre Next.js + Tailwind + Supabase
20:49 — Claude Code vs Codex en proyectos grandes (contexto y SDD)
23:33 — Un arnés para programar con IA sin saber programar
24:46 — 291 skills auto-generadas con auto-evaluación adversarial
29:44 — Token maxing: el experimento de los 190 subagentes
34:32 — Por qué la fuerza bruta falla: mismo sesgo repetido vs planificar/implementar/revisar
38:51 — Codex como revisor pedante: "dato mata relato" (el skill "Sheldon")
43:41 — Microsoft Build, el portátil con B200 y correr modelos de 100B en local
45:09 — Apple, M5 y por qué un Mac Studio le gana al portátil de Microsoft
47:49 — Cierre y avance del E1 (la app secreta)

Herramientas y conceptos del episodio
Claude Code · Codex (OpenAI) · GitHub Copilot · Opus 4.8 · GPT-5.5 · rsc-harness · LLM Wiki (método Karpathy) · skills · hooks (PreToolUse) · MCP · Context7 · subagentes y workflows · SDD (Spec Driven Development) · Next.js · Tailwind · Supabase · Neon · Railway · Hetzner · Rust · Obsidian · Mac Studio · Nvidia B200 · Apple M5 · KeepCoding · Gentleman Programming / Gentle AI

❓ Lo que respondemos en este episodio (para quien viene buscando)
• ¿Qué es un arnés (harness) para programar con IA y por qué importa más que el modelo?
• ¿Puede alguien que no sabe programar construir software de verdad con IA?
• ¿Claude Code o Codex? ¿Para qué es mejor cada uno?
• ¿Sirve de algo lanzar cientos de subagentes (token maxing) con Opus?
• ¿Cómo se auto-documenta un proyecto con una LLM Wiki?

Recursos
- rsc-harness en GitHub: https://github.com/ericrisco/rsc-harness

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Ivoox: https://www.ivoox.com/podcast-codemancers_sq_f12421146_1.html
Web: https://www.codemancers.pro/

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Cómo dejé de pagar Claude Code montando inferencia local en mi máquina. Y por qué Y Combinator dice que el software del futuro se hace para agentes de IA, no para humanos.
En este vídeo te explico las dos historias que están definiendo la IA en 2026: el protocolo x402 de Stripe que convierte cada API en pagable por agentes, y cómo correr modelos open source en local para sustituir Claude Code y ahorrar más de 100$ al mes.

ENLACES MENCIONADOS
- Y Combinator RFS: https://www.ycombinator.com/rfs
- x402 protocolo: https://x402.org

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