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Aleo celebrará su primer evento comunitario en APAC en Shanghai, co-creando un ecosistema de desarrolladores de computación en confianza con OpenBuild

Aleo, la cadena de bloques de capa 1 centrada en la privacidad programable, llevará a cabo su primer evento comunitario en la región de Asia-Pacífico (APAC) en Shanghái el 26 de julio de 2026. Organizado en colaboración con la comunidad de desarrolladores de código abierto OpenBuild, el "Aleo Shanghai Community Event" reunirá a desarrolladores, emprendedores, profesionales de Web3 y entusiastas de la IA. El evento se centrará en explorar las tendencias de la tecnología de prueba de conocimiento cero (Zero-Knowledge Proof) y la privacidad programable, así como las oportunidades de innovación que surgen de la convergencia entre la IA y la computación con privacidad. Un punto destacado será el debate en torno a "AI × Programmable Privacy", incluyendo un panel de discusión titulado "¿Deberían los AI Agent tener privacidad por defecto?". Con un enfoque práctico, los asistentes podrán experimentar con la infraestructura de privacidad de Aleo, realizar interacciones reales en la cadena y compartir sus comentarios directamente con el equipo. El evento también marcará el lanzamiento oficial de la comunidad de desarrolladores de Aleo en APAC y presentará los detalles de la próxima "APAC Hackathon". Aleo, respaldado por inversores como a16z y SoftBank, permite construir aplicaciones descentralizadas con privacidad y verificabilidad en cadena. OpenBuild es una comunidad que apoya a los desarrolladores en los campos de Web3 e IA. **Información del evento:** * **Nombre:** Aleo Shanghai Community Event * **Fecha:** 26 de julio de 2026 (domingo), 13:30–18:00 * **Lugar:** Edificio盛邦国际大厦, Shanghái. * **Organizadores:** Aleo y OpenBuild.

marsbit07/16 05:57

Aleo celebrará su primer evento comunitario en APAC en Shanghai, co-creando un ecosistema de desarrolladores de computación en confianza con OpenBuild

marsbit07/16 05:57

Claude se volvió 'tonto' en toda la red, y Anthropic aclara el motivo: No es el modelo quien te falla

**Los usuarios de Claude Code se quejaban de que el modelo se volvió más torpe, pero Anthropic aclara: el problema no era el modelo, sino el ajuste de "Esfuerzo".** En marzo, muchos desarrolladores notaron que Claude Code parecía menos competente: omitía leer archivos o ejecutar pruebas. La comunidad criticó fuertemente a Anthropic. La causa real fue un cambio en la configuración predeterminada del nivel de **Esfuerzo (Effort)**, de "alto" a "medio", realizado para reducir la latencia. Este ajuste afectó cuánto trabajo invertía Claude en una tarea, no su conocimiento fundamental. Anthropic explica la diferencia clave entre **Modelo** y **Esfuerzo**: * **Modelo (Sonnet, Opus, Fable):** Representa la "inteligencia" o conocimiento base del modelo (pesos congelados del entrenamiento). Cambiarlo resuelve problemas de "¿puede hacerlo?". * **Esfuerzo (Effort):** Representa la "actitud" o cuánto trabajo está dispuesto a realizar en una tarea específica (leer archivos, ejecutar pruebas, verificar). Un Esfuerzo bajo hace que Claude responda rápido pero pida más contexto; un Esfuerzo alto lo hace investigar y trabajar de forma más autónoma. **Conclusión importante:** Un modelo más pequeño (como Sonnet) con un Esfuerzo alto puede superar a un modelo más grande (como Opus) con un Esfuerzo bajo en muchas tareas. El cambio de marzo demostró que los usuarios a menudo subestimaban el impacto del control de Esfuerzo, culpando erróneamente al modelo. **Marco para solucionar problemas:** 1. Verifica primero el contexto y las instrucciones (prompt). 2. Si Claude se equivoca, pregúntate: **¿Es que "no sabe" o "no se esfuerza lo suficiente"?** * **No se esfuerza (ej., omite pasos):** Aumenta el nivel de Esfuerzo. * **No sabe (ej., errores persistentes a pesar del contexto):** Cambia a un modelo más capaz. La lección es que el uso efectivo de herramientas de IA como Claude Code ya no se trata solo de elegir el modelo más potente, sino de aprender a **gestionar y asignar recursos** (modelo y esfuerzo) de manera inteligente para cada tarea, optimizando tanto el rendimiento como el coste.

marsbit07/12 06:00

Claude se volvió 'tonto' en toda la red, y Anthropic aclara el motivo: No es el modelo quien te falla

marsbit07/12 06:00

Tencent, Alibaba, ByteDance: la batalla por las tiendas de Skill

Skill se ha convertido en una palabra clave candente en el campo de la IA. Se refiere a un "manual de instrucciones" para los AI Agents: un archivo estructurado que especifica las herramientas a invocar, los criterios de juicio y los estándares de salida. A medida que proliferan los Skills, surgen plataformas de distribución. En marzo, gigantes tecnológicos chinos como Tencent, Alibaba y ByteDance lanzaron tiendas de Skills en sus plataformas de Agent, seguidos rápidamente por otros como Zhipu, Meituan y Xiaohongshu. La batalla por estas tiendas es esencialmente una lucha por la entrada de tráfico en la era de la IA: quien controle la distribución, controlará a los usuarios. Sin embargo, excepto ByteDance que prueba el pago por Skills, la mayoría de plataformas ofrecen versiones gratuitas. Los actores se dividen en tres categorías: 1. **Grandes empresas de Internet** (Alibaba, ByteDance, Tencent, Meituan): Utilizan las tiendas de Skills para dirigir tráfico y monetizar dentro de sus ecosistemas (servicios en la nube, transacciones, publicidad). 2. **Empresas de modelos de lenguaje grandes** (Zhipu, Moonshot AI): Buscan retener usuarios para impulsar el uso de sus modelos base, donde está su principal fuente de ingresos. 3. **Plataformas de contenido** (Xiaohongshu): Tratan los Skills como un nuevo formato de contenido, monetizando a través del tráfico y la publicidad generados. La lógica común es que la tienda en sí no genera ganancias, pero es una entrada crucial para adquirir y retener usuarios. Los ingresos reales provienen de fuera: consumo de potencia de cálculo, transacciones, publicidad o uso del modelo. No obstante, el negocio de las tiendas de Skills enfrenta varios obstáculos: * **Dificultad de fijación de precios:** La salida de un Skill puede variar según el modelo o el contexto, careciendo de la estabilidad y estandarización que permiten sistemas de evaluación como los de las App Stores. * **Costes opacos:** Los usuarios no pueden comparar el consumo de tokens entre Skills antes de instalarlos, añadiendo incertidumbre al coste total. * **Riesgos de seguridad:** Existen casos de "Skills envenenados" que roban datos. Los mecanismos de revisión, aunque necesarios, aumentan la barrera para los desarrolladores. * **Falta de protocolos estandarizados:** La ausencia de descripciones y límites de permisos estandarizados dificulta la portabilidad y evaluación consistente de los Skills. En resumen, los Skills son flujos de trabajo personalizados que resisten la estandarización, un requisito previo para la comercialización a gran escala. Aunque existe demanda de pago (ej., en escenarios empresariales o herramientas personales específicas), las tiendas actuales se asemejan más a vitrinas de exhibición que a mercados transaccionales. Ningún actor ha logrado aún que "comprar un Skill" sea tan sencillo y confiable como descargar una app, debido a los desafíos inherentes de inestabilidad, personalización y seguridad.

marsbit06/03 12:34

Tencent, Alibaba, ByteDance: la batalla por las tiendas de Skill

marsbit06/03 12:34

Microsoft dejará de usar Claude: ¿Demasiado caro o han aprendido lo suficiente?

Microsoft dejará de usar Claude Code internamente debido a sus altos costos, redirigiendo a sus ingenieros hacia su propia herramienta GitHub Copilot CLI. La decisión, efectiva desde el 30 de junio, afecta a miles de empleados y sigue una medida similar tomada por Uber. El cambio refleja una tendencia en la industria hacia modelos de precios basados en tokens, que pueden resultar muy costosos para equipos técnicos grandes. Algunos analistas sugieren que los seis meses de uso interno de Claude Code fueron un experimento estratégico para comparar y mejorar Copilot CLI. Sin embargo, el trasfondo es más complejo: Microsoft enfrenta una creciente dependencia de modelos de IA externos, como los de OpenAI y Anthropic, sin un modelo base propio de vanguardia. Claude Code, con un 54% de cuota en herramientas de programación con IA, ha superado en rendimiento y preferencia a GitHub Copilot entre los ingenieros, lo que erosiona el control de Microsoft sobre su ecosistema de desarrollo. La adopción empresarial de Anthropic ha superado recientemente a la de OpenAI, impulsada en gran parte por Claude Code. Esto deja a Microsoft en una posición delicada, actuando más como canalizador que como propietario del valor central de la IA. La medida de suspender Claude Code parece ser una respuesta defensiva para evitar que sus flujos de trabajo y desarrolladores se bloqueen en herramientas de la competencia, mientras intenta recuperar terreno en el competitivo mercado de la programación con IA.

marsbit05/25 10:33

Microsoft dejará de usar Claude: ¿Demasiado caro o han aprendido lo suficiente?

marsbit05/25 10:33

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