Cuba toma nota
La Unidad de Fomento (UF) es una unidad de cuenta utilizada en Chile, creada por el Banco Central de Chile en 1967. Su propósito inicial fue servir como un mecanismo de ajuste para operaciones financieras y contratos de largo plazo, permitiendo protegerse contra la inflación.
Origen y Razón de Creación
• En los años 60, Chile experimentaba altas tasas de inflación, lo que dificultaba los préstamos y contratos a largo plazo.
• Para solucionar esto, el Banco Central de Chile introdujo la Unidad de Fomento (UF) como una unidad de cuenta reajustable, basada en la inflación medida por el Índice de Precios al Consumidor (IPC).
• La UF no es una moneda física, sino un valor referencial que se actualiza diariamente según la inflación.
Uso Actual
Hoy en día, la UF se usa en:
• Créditos hipotecarios.
• Contratos de arriendo.
• Seguros y sistemas de pensiones.
• Transacciones inmobiliarias.
La idea ha sido tan efectiva que otros países, como Colombia (UVR) y Ecuador, han adoptado sistemas similares.
La Unidad de Fomento (UF) es una unidad de cuenta utilizada en Chile, creada por el Banco Central de Chile en 1967. Su propósito inicial fue servir como un mecanismo de ajuste para operaciones financieras y contratos de largo plazo, permitiendo protegerse contra la inflación.
Origen y Razón de Creación
• En los años 60, Chile experimentaba altas tasas de inflación, lo que dificultaba los préstamos y contratos a largo plazo.
• Para solucionar esto, el Banco Central de Chile introdujo la Unidad de Fomento (UF) como una unidad de cuenta reajustable, basada en la inflación medida por el Índice de Precios al Consumidor (IPC).
• La UF no es una moneda física, sino un valor referencial que se actualiza diariamente según la inflación.
Uso Actual
Hoy en día, la UF se usa en:
• Créditos hipotecarios.
• Contratos de arriendo.
• Seguros y sistemas de pensiones.
• Transacciones inmobiliarias.
La idea ha sido tan efectiva que otros países, como Colombia (UVR) y Ecuador, han adoptado sistemas similares.
Forwarded from CuCoders
⬇️ People si necesitan clonar una carpeta especifica de un repositorio sin la necesidad de descargarse todo el repositorio y el historial. Pueden hacerlo con los siguientes comandos.
Gracias a Luis Felipe por el snippet 😎🔥
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git clone -n --depth=1 --filter=tree:0 https://github.com/owner/repo.git
cd repo
git sparse-checkout set --no-cone /path/to/directory
git checkout
Lo que todo el mundo piensa que es un agente de IA frente a lo que realmente es 👇
Cuando todo el mundo está promocionando a los agentes de IA y usándolos casi para escribir una demo de "Hola mundo", solo ven la punta del iceberg.
Pero debajo de la superficie se esconde un poderoso ecosistema, construido por startups especializadas, que transforma la automatización escalable.
Aquí hay un desglose rápido de los componentes esenciales:
✔️ Computación (CPU/GPU): impulsa el entrenamiento y la inferencia a gran escala de manera eficiente.
✔️ Infraestructura: Garantiza una implementación escalable y una conectividad fluida.
✔️ Bases de datos: almacenan y gestionan datos cruciales para el contexto y el aprendizaje continuo.
✔️ Modelos fundamentales: Los "cerebros" centrales que impulsan la comprensión del lenguaje y la toma de decisiones.
✔️ Enrutamiento de modelos: Dirige las tareas de forma inteligente en función de la complejidad y el costo.
✔️ Orquestación de agentes: permite una automatización eficaz y la coordinación de múltiples agentes.
✔️ Observabilidad: Realiza un seguimiento del rendimiento y los comportamientos de los agentes en tiempo real.
✔️ Herramientas e integraciones: Mejora las capacidades de los agentes con API externas y datos en tiempo real.
✔️ Autenticación: Asegura el acceso y garantiza el cumplimiento.
✔️ Memoria: Conserva las interacciones y los conocimientos contextuales para la mejora continua.
✔️ Front-end: Proporciona experiencias de usuario fluidas e intuitivas.
¿Sigues teniendo ganas de crear agentes?
Cuando todo el mundo está promocionando a los agentes de IA y usándolos casi para escribir una demo de "Hola mundo", solo ven la punta del iceberg.
Pero debajo de la superficie se esconde un poderoso ecosistema, construido por startups especializadas, que transforma la automatización escalable.
Aquí hay un desglose rápido de los componentes esenciales:
✔️ Computación (CPU/GPU): impulsa el entrenamiento y la inferencia a gran escala de manera eficiente.
✔️ Infraestructura: Garantiza una implementación escalable y una conectividad fluida.
✔️ Bases de datos: almacenan y gestionan datos cruciales para el contexto y el aprendizaje continuo.
✔️ Modelos fundamentales: Los "cerebros" centrales que impulsan la comprensión del lenguaje y la toma de decisiones.
✔️ Enrutamiento de modelos: Dirige las tareas de forma inteligente en función de la complejidad y el costo.
✔️ Orquestación de agentes: permite una automatización eficaz y la coordinación de múltiples agentes.
✔️ Observabilidad: Realiza un seguimiento del rendimiento y los comportamientos de los agentes en tiempo real.
✔️ Herramientas e integraciones: Mejora las capacidades de los agentes con API externas y datos en tiempo real.
✔️ Autenticación: Asegura el acceso y garantiza el cumplimiento.
✔️ Memoria: Conserva las interacciones y los conocimientos contextuales para la mejora continua.
✔️ Front-end: Proporciona experiencias de usuario fluidas e intuitivas.
¿Sigues teniendo ganas de crear agentes?
Los desarrolladores de agentes de IA pierden la mayor parte de su tiempo descifrando la infraestructura... 🤯
En lugar de crear agentes de IA que realmente funcionen.
Este es el mayor desafío de poner su agente de IA en producción.
Comienzas con una idea brillante para un sistema inteligente.
Pero entonces la realidad golpea:
↳ Configuración de clústeres de Kubernetes
↳ Depuración de pipelines de despliegue
↳ Hacer malabarismos con diferentes bibliotecas específicas del idioma
↳ Construyendo herramientas de observabilidad desde cero
Motia AI está cambiando esta ecuación.
Y es 100% de código abierto.
Esto es lo que lo hace diferente:
1. Puedes mezclar varios idiomas en el mismo agente
→ Python para la lógica del agente
→ TypeScript para la seguridad de tipos
→ Ruby para APIs
2. Puede implementar su agente en producción con un solo comando.
→ Sin Docker
→ No Kubernetes
→ No hay reuniones de DevOps
3. Puedes depurar con gráficos de ejecución visual
→ Observa la toma de decisiones de tu agente en tiempo real
→ Identifique los cuellos de botella al instante
→ Mejore el rendimiento con confianza
¿El resultado?
Los desarrolladores pueden centrarse en lo que realmente importa:
Hacer agentes que sean realmente inteligentes.
No se trata de utilizar herramientas simplificadas sin código que se rompen bajo presión.
Se trata de tener la flexibilidad del código sin complejidad de infraestructura.
https://motia.dev/
En lugar de crear agentes de IA que realmente funcionen.
Este es el mayor desafío de poner su agente de IA en producción.
Comienzas con una idea brillante para un sistema inteligente.
Pero entonces la realidad golpea:
↳ Configuración de clústeres de Kubernetes
↳ Depuración de pipelines de despliegue
↳ Hacer malabarismos con diferentes bibliotecas específicas del idioma
↳ Construyendo herramientas de observabilidad desde cero
Motia AI está cambiando esta ecuación.
Y es 100% de código abierto.
Esto es lo que lo hace diferente:
1. Puedes mezclar varios idiomas en el mismo agente
→ Python para la lógica del agente
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→ Ruby para APIs
2. Puede implementar su agente en producción con un solo comando.
→ Sin Docker
→ No Kubernetes
→ No hay reuniones de DevOps
3. Puedes depurar con gráficos de ejecución visual
→ Observa la toma de decisiones de tu agente en tiempo real
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→ Mejore el rendimiento con confianza
¿El resultado?
Los desarrolladores pueden centrarse en lo que realmente importa:
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No se trata de utilizar herramientas simplificadas sin código que se rompen bajo presión.
Se trata de tener la flexibilidad del código sin complejidad de infraestructura.
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motia
motia - code-first framework for intelligent workflows
Write in any language. Automate anything. From AI agents to backend automation, motia runs event-driven workflows with zero overhead.
Blog de ArmandoF
https://backstage.io/
literalmente mas nunca va a ser lo mismo hacer documentacion
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