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Recibes esto porque te suscribiste a aidstation. Si eres nuevo, bienvenido. Comparto lo que estoy usando, lo que estoy aprendiendo, y lo que está pasando en AI cada semana.
Esta semana va distinto. Quiero hacer un recap.
Pruebo muchas cosas. La mayoría las abro una vez, veo que no me resuelven nada real, y las cierro. Pero algunas se quedan.
Estas son las que uso todos los días.
Lo que estuve usando (y sigo usando)
Llevo más de un año con Superhuman y es la tool que más me simplificó el día. Mantener el inbox organizado se volvió mucho más fácil, los auto drafts están bien armados, y me avisa cuando se me está escapando un follow-up importante.
No es perfecto. El search sigue siendo tan malo como Gmail, incluso con AI. Pero el resto compensa.
Acá paso mucho tiempo. La semana pasada conté cómo lo moví a GitHub Codespaces para no depender de mi laptop. Si te quieres meter en el detalle, puedes ver el newsletter anterior acá: https://aidstation.kleva.co/p/saqu-claude-code-de-mi-laptop
Si todavía no estás usando Claude Code, no sé qué estás esperando.
Hace más de un año que prácticamente dejé de escribir.
Cuando tipeas un prompt, inconscientemente lo recortas y escribes lo mínimo. Cuando hablas, sueltas contexto sin darte cuenta: qué estás tratando de hacer, por qué, qué probaste antes. WisprFlow escucha todo eso, lo limpia, y te deja un texto ordenado listo para pegar.
La diferencia en la calidad del prompt es brutal. Y se nota en el output.
Toma notas de todas mis reuniones. No se mete en la call, no graba un bot raro, solo escucha en background y me deja un resumen decente después.
Después de cada meeting tengo un resumen, action items, y puedo preguntarle "qué dijo X sobre Y" sin volver a escuchar nada.
Esto es más nuevo pero se quedó. Es un set de skills para Claude Code armado por Garry Tan, el CEO de Y Combinator. Básicamente convierte a Claude Code en un equipo de ingeniería virtual, con roles específicos: un CEO que revisa el producto, un eng manager que define arquitectura, un QA que abre el browser y prueba, un security officer que corre auditorías.
Son todos slash commands. /review para revisar código, /plan-ceo-review para pensar features desde el lado de producto, /qa para que pruebe en un browser real. Open source y gratis.
Si ya usas Claude Code y sientes que le falta estructura cuando trabajas en cosas grandes, esto es lo que le falta.
Cuando empiezas a correr varios agentes en paralelo, el problema deja de ser "qué le pido" y pasa a ser "cómo los organizo." Paperclip resuelve eso.
Te deja armar tus agentes como si fueran un equipo. Organigrama, roles, objetivos, tareas, budgets. En vez de tener diez automations sueltas, tienes una estructura con responsabilidades claras, tareas asignadas, y visibilidad de qué hizo cada uno.
Es open source y corre sobre Claude u otros modelos. Si estás empezando a pensar tu trabajo como "dirigir agentes" en vez de "usar una tool," esto te va a servir.
MCPs para todo lo demás
Además de las tools, tengo un montón de MCPs conectados. Los MCPs son la forma en que Claude se conecta a otras herramientas: mi Gmail, mi Drive, mi Figma, mi Notion, mi calendario, mi Typefully para scheduling de posts.
La diferencia entre usar Claude sin MCPs y con MCPs es enorme. Sin MCPs, le tienes que pegar contexto a mano. Con MCPs, le dices "mira mi último mail de X" o "busca en mi Drive el brief de tal cosa" y lo hace solo.
No hace falta tener mil. Yo empecé con Gmail y Drive, y fui agregando según lo que realmente me hacía falta.
Si quieres saber qué MCPs uso y cómo los tengo configurados, responde y te mando la lista completa.
Quiero ayudarte
Si estás usando AI en tu día a día y hay algo que no te termina de funcionar, o que sientes que podrías estar haciendo mejor, responde este email. No tiene que ser una pregunta elaborada. Puede ser "estoy usando ChatGPT pero siento que no lo suficiente" o "quiero automatizar X pero no sé por dónde arrancar."
O tal vez no estás usando AI y quieres saber por dónde empezar.
En cualquier caso, responde y hablamos.
Lo que me llamó la atención esta semana
Claude Code quiere hacer mas
Anthropic lanzó Routines, una feature que te deja programar automations que corren en la infraestructura de Claude Code en la nube. Tareas programadas, workflows de API, routines que tocan tus repos de GitHub. No necesitas tener tu Mac prendida, no necesitas configurar cron jobs, no necesitas manejar infraestructura.
Empaquetas una automation, le das acceso a tus repos y connectors, y la pones a correr en un schedule o con un trigger. Pro: 5 por día. Max: 15. Team y Enterprise: 25.
Además rediseñaron completamente la app de escritorio. Ahora puedes correr múltiples sesiones de Claude en paralelo en una sola ventana, con un sidebar para manejarlas. Suma terminal integrada, edición de archivos, preview de HTML y PDF, y un diff viewer más rápido.
Está claro de dónde viene la inspiración. Orquestar agentes en paralelo, automations recurrentes, estructura sobre los modelos, es lo que venimos haciendo desde hace meses con OpenClaw y Paperclip. Anthropic lo vio y está tratando de meter todo eso adentro de Claude para que no te vayas afuera.
Tiene sentido desde su lado. Cada vez que alguien arma su workflow con una tool externa, Anthropic pierde un pedazo de la experiencia. La pregunta es si pueden copiar la flexibilidad de lo que ya existe afuera, o si van a terminar con una versión más cerrada y limitada.
OpenAI acaba de lanzar gpt-image-2
OpenAI acaba de lanzar gpt-image-2, un modelo nuevo de generación de imágenes. El teaser que mostraron antes del lanzamiento era una interfaz de ChatGPT en Mac generada por este modelo.
El jump principal es en dos cosas donde los modelos de imagen venían flojos: texto legible dentro de imágenes, y UIs realistas. Si alguna vez intentaste generar un mockup de una app o un screenshot fake para un deck, sabes lo frustrante que era. Texto todo roto, botones medio fundidos, layouts imposibles.
Esto cambia bastante el juego para diseñadores, gente armando landings, y para mockups en general. También abre la puerta a cosas más raras, como falsificar screenshots de productos que no existen. Veremos.
Jeff Bezos está armando un laboratorio de AI
Project Prometheus está cerrando una ronda de $10 mil millones a $38 mil millones de valuación.
JPMorgan y BlackRock lideran.
120 empleados reclutados de OpenAI, xAI, Meta y DeepMind.
Qué construyen: AI que entiende las leyes de la física.
El objetivo es aplicarla a ingeniería, manufactura e industrias físicas. No chatbots, no agentes en un browser, AI para el mundo real.
Esta es la primera vez que Bezos toma un rol operativo en una empresa de tecnología desde que dejó Amazon en 2021. Y en paralelo está levantando hasta $100 mil millones para un holding que compraría manufactureras, chipmakers, empresas de defensa y firmas de ingeniería, para meter sus datos operativos directo a los modelos de Prometheus.
La jugada es clara. Mientras OpenAI y Anthropic pelean en software, Bezos apunta al átomo.
Puedes ver el reporte aquí: bloomberg.com/news/articles/2026-04-21/jeff-bezos-nears-10-billion-funding-round-for-ai-lab-ft-says
Mythos preocupa al gobierno de Estados Unidos
La semana pasada conté lo de Project Glasswing, la iniciativa que Anthropic armó con su modelo Mythos para encontrar vulnerabilidades zero-day. Esta semana la historia siguió.
El Secretario del Tesoro Scott Bessent y el chair de la Fed Jerome Powell juntaron en privado a los CEOs de los bancos más grandes de Estados Unidos para hablar específicamente de los riesgos de ciberseguridad que plantea Mythos.
Un modelo que ni siquiera fue lanzado al público ya está siendo tema de reunión entre el Tesoro, la Fed y los bancos.
La ansiedad está en el mismo lugar donde está la capacidad: si Mythos puede encontrar zero-days en sistemas críticos, alguien más puede hacerlo también.
Puedes ver la cobertura aquí: cnbc.com/2026/04/10/powell-bessent-us-bank-ceos-anthropic-mythos-ai-cyber.html
Eso es todo por esta semana.
-Ed
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