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Vamos a lo que importa.
Lo que estuve usando
Junté gstack y Superpowers en un solo Skill
Hace un par de semanas Garry Tan, el CEO de Y Combinator, abrió un repositorio llamado gstack y se volvió viral. 10,000 estrellas en GitHub en 48 horas.
gstack es un pack de 23 skills para Claude Code que lo convierten en un equipo de ingeniería. En vez de usar Claude como un asistente genérico, le asignas roles. Revisión de producto a nivel CEO, code review, QA, deploy, diseño. Cada skill tiene un persona distinto con restricciones específicas. Y lo mejor es que corre un browser headless persistente en localhost, así que Claude puede interactuar con tu app real, no solo con el código.
Garry publicó que hizo 600,000+ líneas de código de producción en dos meses, picos de 10,000 a 20,000 líneas por día.
Y esto generó polémica, algunos lo llamaron delusional, y el argumento de siempre: "son solo prompts en un archivo de texto."
Pero el concepto es correcto. Darle a Claude roles específicos y restricciones produce mejor output que pedirle cosas abiertas. Eso lo sabemos desde que cubrimos el workflow de Boris Cherny en enero.
Me pareció muy bueno. Aunque lo probé y me encontré con un problema.
Hace tiempo que vengo usando Superpowers, que ya mencioné un en newsletters anteriores. Es un plugin que fuerza disciplina de desarrollo. TDD obligatorio, code review entre cada tarea y debugging sistemático.
Y cuando instalé gstack, los dos se chocaban en muchos aspectos. Ambos tienen opiniones fuertes sobre cómo debería funcionar el flujo de desarrollo, y esas opiniones no siempre coinciden.
Pero después de usarlos un rato, me di cuenta de que cada uno brilla en cosas distintas.
gstack es muy bueno para discovery, QA con browser y shipping.
Superpowers es mejor para implementación y testing.
gstack tiene /office-hours y /investigate que Superpowers no tiene.
Superpowers tiene TDD forzado y code review automático que gstack no tiene.
Quería usar los dos. Así que armé un router automático que detecta qué tipo de tarea estoy haciendo y elige el mejor skill de cualquiera de los dos frameworks.
Si tengo una idea vaga, me manda a gstack /office-hours para discovery tipo YC. Cuando ya se qué construir, me manda a Superpowers con TDD. Si hay un bug, usa gstack /investigate con scope lock que te impide tocar archivos fuera del área del bug. Y a la hora de mergear, usa gstack /ship con pipeline completo de test, review, version, changelog y PR. Tambien si trabajo en auth o pagos, automáticamente agrega auditoría de seguridad.
No tengo que pensar en qué herramienta usar. Pido lo que necesito y el sistema decide. Los skills se encadenan: discovery lleva a planificación, planificación lleva a TDD, TDD lleva a review, review lleva a ship.
Lo importante es que puedes juntar los skills y hacer que funcionen en conjunto. Es como armar un equipo de ingeniería real tomando lo mejor de cada lado en vez de casarse con un solo framework.
gstack: github.com/garrytan/gstack
Superpowers: github.com/jessevincent/superpowers
Si quieres ver cómo armé el router, responde y te comparto el setup.
Lo que me llamó la atención esta semana
Claude Code Auto Mode
Si usas Claude Code, probablemente estabas corriendo con dangerously skip permissions para no tener que aprobar cada acción a mano.
Anthropic lanzó Auto Mode esta semana, que reemplaza eso pero con menos riesgo. Hay un clasificador de seguridad en el fondo que evalúa cada acción antes de ejecutarla.
Si es segura, pasa sola. Si es riesgosa, te pregunta. Se activa con el flag --permission-mode auto en terminal.
Mas sobre Auto Mode: https://claude.com/blog/auto-mode
Se filtró el próximo modelo de Anthropic. Se llama Mythos.
Fortune publicó un exclusivo. Una mala configuración en el sistema de contenido de Anthropic dejó expuestos casi 3,000 archivos que no debían ser públicos. Entre ellos, un borrador describiendo un modelo que todavía no se lanzó: Claude Mythos.
Mythos estaría por encima de Opus. Anthropic lo describe como "un salto en capacidad" y "el modelo más capaz que hemos construido."
Tiene scores dramáticamente superiores en coding, razonamiento académico y ciberseguridad. Dicen que está "muy por delante de cualquier otro modelo de AI en capacidades de ciberseguridad." Eso incluye el riesgo de que se use para ataques.
El modelo está en acceso limitado con clientes seleccionados. Es muy caro de servir y están trabajando en hacerlo más eficiente antes del lanzamiento general.
La filtración es un golpe para una empresa que se posiciona como la más responsable del sector. Pero lo que importa para los que usamos Claude todos los días es lo que viene.
Bloomberg también reportó que Anthropic está considerando una IPO para octubre de 2026, buscando levantar más de $60B. Goldman Sachs, JPMorgan y Morgan Stanley en conversaciones. Después de la ronda de $30B en febrero a $380B de valuación.
Puedes ver el artículo completo aquí: fortune.com/2026/03/26/anthropic-says-testing-mythos-powerful-new-ai-model-after-data-leak-reveals-its-existence-step-change-in-capabilities/
OpenAI dio de baja Sora.
OpenAI anunció que cierra Sora, su generador de video con AI, después de solo 6 meses.
Los números: un millón de dólares por día en costos de inferencia. Ingresos totales en toda su vida: $2.1 millones. Lee eso de nuevo.
Los usuarios cayeron de un millón a menos de 500,000. Las descargas bajaron 66% desde el pico.
Lo de Disney es peor. Tenían un acuerdo de $1B de inversión con licencia de 200+ personajes de Disney, Marvel, Pixar y Star Wars por 3 años. Nunca se firmó, nunca se transfirió dinero. Disney se enteró de que Sora cerraba con menos de una hora de anticipación.
OpenAI redirige el compute hacia robótica. Ya trabajan en "Spud," su próximo modelo. Altman dice que va a ser "muy fuerte" y puede "acelerar la economía de verdad."
La lección es clara. El hype no es un modelo de negocio. Puedes tener la tecnología más impresionante del mundo, pero si no monetiza, no sobrevive. Y si le das una hora de aviso a Disney antes de cancelar un deal de mil millones, tu problema no es tecnológico.
Apple va a dejar que elijas qué AI maneja Siri
Bloomberg reportó que Apple va a abrir Siri a otros modelos de AI en iOS 27. No solo ChatGPT como hasta ahora. Claude, Gemini y otros van a poder integrarse a través de un sistema de "Extensions" en los ajustes del teléfono.
Es Apple admitiendo que no puede ganar la carrera de AI sola. En vez de competir con un modelo propio, se convierte en la plataforma donde todos los modelos compiten.
Para los que usamos Claude, es enorme. Significa que vas a poder pedirle a Siri que haga algo y que Claude lo resuelva atrás. Sin abrir otra app, sin cambiar de contexto.
WWDC el 8 de junio va a revelar los detalles.
Oracle y Meta: recortar equipo, fondear AI
Oracle ejecutó hoy lo que analistas creen que es el despido más grande en la historia de la empresa. Emails de terminación a las 6 de la mañana sin previo aviso. Acceso a sistemas revocado de inmediato. Entre 20,000 y 30,000 empleados, el 18% de su fuerza laboral.
La razón: fondear $156 mil millones en infraestructura de AI. Los despidos liberan entre $8 y $10 mil millones en flujo de caja.
Oracle no está perdiendo dinero. Su ingreso neto subió 95% el trimestre pasado a $6.13B. Tiene $523B en contratos futuros, un aumento de 433% año contra año. Esto no es una empresa en problemas recortando para sobrevivir. Es una empresa rentable cortando gente para apostar más fuerte por AI.
Los recortes afectaron empleados en Estados Unidos, India, Canadá, México y Uruguay.
Meta hizo algo parecido esta semana. Cortó 700 personas entre Reality Labs, recruiting y ventas. Al día siguiente, anunció que lleva su inversión en el data center de El Paso de $1.5B a $10B, con objetivo de 1GW de capacidad para 2028. También reveló 4 chips de AI propios que van a deployar hasta 2027.
El patrón es el mismo. Empresas rentables reorientando capital de personas a infraestructura de AI. Las personas que pierden su trabajo no son las que fallaron. Son las que estaban en el área equivocada del presupuesto.
Las acciones de software se desplomaron por culpa de Amazon
Bloomberg reportó que Amazon Web Services está construyendo agentes de AI internos para automatizar ventas, business development y roles de especialistas técnicos.
El mismo día, el ETF de software cayó 4.3%. UiPath y HubSpot cayeron 9%. Atlassian 8.4%.
El miedo tiene nombre: SaaSpocalypse. La idea de que los AI agents van a reemplazar categorías enteras de SaaS. No una feature nueva adentro de un producto existente, sino agentes que hacen el trabajo que el producto hacía. Si un agente puede calificar leads, mandar follow-ups y agendar reuniones solo, el CRM se convierte en una base de datos.
No sé si llega tan lejos tan rápido. Pero el mercado ya está poniendo precio a esa posibilidad. Y cuando los inversores mueven dinero con esa tesis, las empresas de SaaS tienen que responder. Con AI adentro del producto o con AI reemplazando el producto.
Shopify metió 5.6 millones de tiendas en ChatGPT y Gemini
Shopify activó "Agentic Storefronts" para todos sus merchants. Los productos de 5.6 millones de tiendas ahora aparecen cuando buscas algo en ChatGPT, Google AI Mode, Gemini y Microsoft Copilot.
No es opt-in. La mayoría ya está en el sistema. La compra se completa en la tienda del merchant, sin fees adicionales. El tráfico de AI hacia tiendas de Shopify subió 7x desde enero 2025.
Si vendes algo online, revisa si tu tienda ya es visible en ChatGPT. Porque tus competidores probablemente ya lo son.
Puedes ver el anuncio completo acá: shopify.com/news/agentic-commerce-momentum
Eso es todo por esta semana.
Si estás usando AI en tu operación o pensando en hacerlo, responde. Me gusta saber qué está haciendo la gente. Y si te puedo ayudar con algo, mejor.
-Ed
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