Tu agente de IA se olvida de TODO cuando cierra la sesión. Cada decisión de arquitectura. Cada bug que resolvió. Cada patrón que descubrió. Perdido. La siguiente sesión arranca de cero. Como si nunca hubiera pasado nada. Hoy lanzo Engram — memoria persistente para agentes de IA. Un solo binario en Go. SQLite FTS5. Sin Node, sin Python, sin Docker, sin ChromaDB. Funciona con CUALQUIER agente MCP: Claude Code, OpenCode, Cursor, Windsurf, Gemini CLI. ¿Cómo funciona? El agente trabaja con vos. Resuelve un bug → lo guarda. Toma una decisión de arquitectura → la guarda. Descubre un patrón → lo guarda. Todo estructurado, indexado, buscable. Siguiente sesión → el contexto se inyecta automáticamente. El agente recuerda. Pero acá viene lo mejor: memoria por proyecto. `engram sync` detecta automáticamente tu proyecto por el directorio en el que estás. Todo lo que el agente aprende se persiste en chunks comprimidos (gzipped JSONL) con content hashes, organizados en un manifiesto dentro del repo. ¿Qué significa esto para equipos? Que cuando tu compañero clona el repo y abre su agente, tiene TODO el contexto de las conversaciones que tuviste con la IA mientras trabajabas en esa funcionalidad. Sin Slack preguntando "che, ¿cómo hiciste esto?". Sin meetings de contexto. Sin documentación que nadie escribe. Es documentación viva que se escribe sola mientras trabajás. Cada dev genera chunks independientes → sin conflictos de merge. El manifiesto es append-only. Auto-import incluido. Algunas decisiones de diseño que tomamos: → El AGENTE decide qué guardar, no un pipeline de compresión externo. Ya tiene el LLM, ya tiene el contexto. ¿Para qué agregar otra capa? → Progressive Disclosure en 3 capas: búsqueda compacta → timeline → detalle completo. Eficiente en tokens. → 3 capas de resiliencia para sobrevivir compactación de contexto. → Tags \<private\> redactados en 2 niveles antes de tocar la DB. → MIT License. Open source. Sin lock-in. 📦 brew install gentleman-programming/tap/engram 🔗 github.com/Gentleman-Program… Si trabajás con agentes de IA para programar, probalo. Y si te copa, una ⭐ en GitHub siempre se agradece. #AI #DevTools #MCP #ClaudeCode #OpenCode #Cursor #GoLang #OpenSource #DeveloperProductivity #AIAgents #SoftwareEngineering #GentlemanProgramming

Falleció Gaspi no te la puedo creer. Lo estimaba un montón 🥺

Hoy fue el día más coordinado del ciclo. Cuatro releases en menos de media hora, y juntas cuentan una sola cosa: el lifecycle de memoria llegó al ecosistema entero, no a un producto suelto. 09:27 UTC, Engram v1.16.2. Las memorias ahora tienen estado: active o needs_review. Nuevo MCP tool mem_review para listar y marcar. Rutas HTTP nuevas para que el Pi-native lo consuma. 09:30 UTC, gentle-engram v0.1.8. El soporte nativo en Pi. Listar memorias que necesitan revisión y marcarlas revisadas, todo desde el chrome compacto de Pi. 09:41 UTC, gentle-pi v0.5.0. El orquestador adopta el contrato: prefiere mem_review cuando está disponible, fallback seguro a mem_context/mem_search cuando no, trata needs_review como contexto stale a verificar, nunca auto-marca. Forward-compatible. Y de yapa: autonomous runtime guard opt-in con deny rules que NO se pueden relajar por config (force push, reset hard, rm peligrosos quedan siempre bloqueados). 09:53 UTC, gentle-ai v1.40.1. El lifecycle entra a los prompts de los agentes, más los 4R review agents para diff reviews adversariales. Pero hay algo en esta de gentle-ai que merece su propio párrafo: el canal nightly. Ahora podés probar lo último de Gentle AI directo desde main, junto con lo último de Engram desde main, sin esperar a que salga la release estable. Activás con --channel nightly o GENTLE_AI_CHANNEL=nightly y ya estás corriendo lo que se mergea hoy, no lo que se libera la semana que viene. ¿Por qué me importa tanto? Porque la comunidad que reporta bugs y propone features ahora puede validar los cambios ANTES de que lleguen a estable. El loop de feedback se acorta de días a horas. La pieza que más me importa de todo el día no es ninguna feature aislada. Es que el diseño fue cross-repo desde el principio. Engram aporta la primitiva, gentle-engram la expone en Pi, gentle-pi la adopta en el contrato, gentle-ai la integra en los prompts. Forward-compatible en todos los puntos, sin dependencias duras entre versiones. Así se construye un ecosistema. Pieza por pieza, pero pensado entero. Es así. Release notes completas: github.com/Gentleman-Program… #OpenSource #DeveloperTools #AI

🚨 Anthropic acaba de bajar Fable 5 y Mythos 5. Para todos. En cuestión de horas. Y no fue por un bug. Y ojo, tampoco "hackearon a Anthropic". Nadie entró a sus servidores. Fue el gobierno de Estados Unidos. El Departamento de Comercio emitió una directiva de control de exportación: ningún extranjero puede acceder a Fable 5 ni a Mythos 5. Dentro o fuera del país. Incluidos los propios empleados extranjeros de Anthropic. ¿El motivo? Un jailbreaker conocido demostró públicamente que podía saltearle los guardrails de seguridad al modelo. Ojo con la diferencia, porque importa: un jailbreak no es un hackeo. La infra de Anthropic quedó intacta. Lo que hicieron fue manipular al modelo desde afuera, con prompts, para que largara cosas que no debía. Eso alcanzó para que el gobierno hablara de seguridad nacional. Y acá está lo loco: para cumplir la orden, Anthropic tuvo que apagar el modelo para TODOS. No podían filtrar solo extranjeros sin bloquear a media base de usuarios. Así que lo bajaron entero. Anthropic ni siquiera está de acuerdo. Dicen que la capacidad que se demostró ya existe en otros modelos públicos y que recortar un producto usado por cientos de millones de personas por una vulnerabilidad puntual sienta un precedente peligroso para TODA la industria. Ahora pensá en el que contrató el servicio esta semana solo para probar el modelo nuevo. Lo pagó. Lo estaba evaluando. Y de un día para el otro: cortado. Sin previo aviso. Este es el tema que vengo machacando hace meses: la IA NO es magia que vive en una nube infinita y eterna. Es infraestructura. Está sujeta a regulación, a geopolítica, a control de exportaciones, a decisiones que vos no controlás. ¿Y sabés qué significa eso para vos como dev? Que no podés construir tu producto entero atado a un solo modelo, de un solo proveedor, en un solo país. La supervisión humana no es solo revisar lo que escribe la IA. Es entender de qué depende tu stack y qué pasa el día que te lo apagan. Nosotros dirigimos. La IA ejecuta. Pero el que entiende la arquitectura completa es el único que sigue de pie cuando el suelo se mueve. ¿Vos tenías un plan B si mañana se cae tu proveedor de IA? Te leo. 👇

As a result of a US government directive, we are suspending access to Claude Fable 5 for all users. You can continue to use all other Claude models. Here’s what this means for you: Across Claude products, new sessions will run on your selected default model or Opus 4.8, and existing Fable 5 sessions will end with an error. On the Claude Platform, requests to Fable 5 will also return an error. Please update your integrations to other Claude models. We know this is a disruption to your workflows; we appreciate your patience and support.

Hoy !!! Vamos a crear el agente de Review definitivo en vivo ! Y vamos a investigar el siguiente paso en la evolución de engram Nos vemos !! 🇪🇸 21:00 🇦🇷 16:00 🇨🇱 15:00 🇵🇪 🇨🇴 14:00 🇲🇽 13:00 🇺🇸 NY 15:00 / LA 12:00 doras.to/gentleman-programmi…

Dos releases de gentle-ai en cinco horas. v1.38.0 a la mañana, v1.39.0 a la tarde. Y cada una cuenta una mitad de la misma historia. v1.38.0 fue el release de la tijera. Borramos 1500 líneas del plugin custom de background-agents de OpenCode, porque OpenCode upstream ya tiene primitivas nativas de task subagents que hacen lo mismo, mejor. Los orquestadores manejados descartan los tools delegate* viejos en el upgrade. Menos código nuestro que mantener, más código del proyecto upstream haciendo el trabajo pesado. Así se madura un wrapper. De paso, sumó fable como alias válido del modelo de Claude en el picker y en la inyección de SDD. Para los que quieren mover su pipeline a Claude Fable, ya está listo. v1.39.0 fue el release de la coherencia. Codex ahora tiene model effort selection por carril (strong, mid, cheap) en sus perfiles de SDD. Y en modo Custom, asignás modelos por fase, igual que con Claude desde el multi-model SDD que entró en v1.33. Mismo nivel de tuning fino, otro agent. La paridad multi-model que prometimos hace dos releases ya cubre a Codex. Gracias a lu149e (fable alias), carlosindriago (OpenRouter provider fix) y Basparin (Windows component tests). Tres nombres nuevos en una sola release, y eso es lo que hace que estos números bajen sin perder calidad. Sumar lo que importa, sacar lo que ya no. Es así. Release notes completas: github.com/Gentleman-Program… #OpenSource #DeveloperTools #AI

Buenos días a todos y que tengan un increíble agentic loop pero con human en el medio

SDD es una de esas cosas que tenés que saber, pero también las podes tener de una en github.com/Gentleman-Program… 😏

Salió gentle-ai v1.37.0. Y trae a un nuevo amigo a la familia: Hermes. No es soporte "a medias" de los que decis "bueno, ya lo detecta". Es integración de primera clase, desde el primer commit: → Detection, adapter, registration completa (factory, catalog, config-scan, CLI, TUI, engram) → Inyectores de MCP context7, engram, y persona (neutral gentleman, per-agent) → Skill-registry escaneando ~/.hermes/skills y .hermes/skills → Routing en el orquestador de SDD → Manejo de permisos Es decir: Hermes entra al ecosistema con las mismas capacidades que Claude, OpenCode, Codex, Kimi o Trae. Mismo nivel, misma calidad de integración. Así se hacen las cosas. Y hay un segundo highlight que me importa contar. La skill chained-pr ahora está bindeada en los 12 orquestadores de SDD. sdd-tasks y sdd-apply cargan y siguen la skill antes de planear o crear cualquier PR encadenado. ¿Qué significa esto en la práctica? Que el orquestador deja de improvisar cuando hay que partir trabajo en PRs chicos, y sigue un protocolo formal. Menos sorpresas, más consistencia. Familia que crece. Workflows que se profesionalizan. Es así. github.com/Gentleman-Program… #OpenSource #DeveloperTools #AI

What about github.com/Gentleman-Program… and github.com/Gentleman-Program… ? 😊

Estoy corriendo 6 agentes con harness de @G_Programming (gentle-ai), tareas y epics completas y en paralelo, con test, review, pr granulares y lo mejor de todo es que la optimización de tokens es una FUCKING LOCURA. Te quiero mucho Alan.

Todas las opiniones de @G_Programming se hicieron canon en mi flujo de trabajo pero amanezco y veo que también pasó en Notion (y más lugares). Nerfearon por fuera de los falsos benchmarks.

Tardo 15 min más en entrar a stream, pero se hace !

Hoy si que si !!! Los espero !!!!!

Hoy tengo ganas de cositas jejeje Te espero en Stream - Vamos a dar soporte a Hermes en Gentle-AI - Te cuento las mejoras a SDD que metí en el ecosistema - Hablamos de novedades 🇪🇸 21:00 🇦🇷 16:00 🇨🇱 15:00 🇵🇪 🇨🇴 14:00 🇲🇽 13:00 🇺🇸 NY 15:00 / LA 12:00 doras.to/gentleman-programmi…

Tengo malas noticias 🥺 Hoy no voy a poder hacer stream, mí hijo no se siente bien. Si va todo bien lo hacemos mañana ! Les aviso ♥️