Anthropic escondió el comportamiento más interesante de Cowork en un artículo de soporte sobre tareas recurrentes: después de la primera ejecución, Cowork reescribe sus propios prompts de tareas programadas.

El problema: esa reescritura nativa solo optimiza conectores (rutas de Google Drive, canales de Slack, formatos). No mejora la calidad ni la relevancia de lo que produce.

Tomé ese mecanismo y lo combiné con el patrón Auto-Research de Karpathy para armar un loop que se auto-mejora con cada ciclo. Sin terminal, sin scripting, sin repo. Todo desde la interfaz visual de Cowork.

Lo que necesitás: un context.md, instrucciones de carpeta, y una directiva de mejora. Sin esa directiva, solo obtenés optimización de conectores. Con ella, cada ejecución ajusta la estrategia, los edge cases y la estructura del output.

Después de 20-30 ejecuciones, el context.md se convierte en un playbook que Cowork escribió sobre su propio trabajo.

Escribí el tutorial completo paso a paso: Claude Cowork Self-Improving Loop (2026)

Si alguien ya probó loops auto-mejorables con Cowork o Code, me interesa saber qué resultados están viendo.

He estado investigando Seedance 2.0 a fondo para un artículo y comparto lo que he encontrado por si le sirve a alguien:

Pro vs Fast: la diferencia principal no es solo velocidad. Fast NO genera rostros humanos realistas, solo contenido estilizado (animación, producto, paisajes). Si necesitas caras reconocibles, necesitas Pro.

Por qué censura tanto los rostros: viene de las demandas de Disney, Netflix, Paramount, Sony y Warner Bros. en febrero. ByteDance pospuso el lanzamiento global y activó filtros agresivos. Bloquea incluso caras generadas por IA, no solo fotos reales.

Dónde usarlo: Dreamina (oficial, dreamina.capcut.com), Runway (tarifa plana ilimitada en Unlimited), fal.ai y Replicate por API.

Dato útil: Runway tiene una promo de 50% off 3 meses con código SEEDANCE que expira el 13 de abril. El Unlimited queda a $47.50/mes con acceso ilimitado a Seedance + Kling 3.0 + Gen-4.5 + Veo 3.1.

¿Alguien lo ha probado ya? ¿Habéis encontrado workarounds para la censura de rostros?

https://screenai.es/seedance-20-que-es-como-usarlo-en-capcut-dreamina-y-runway-diferencias-con-fast-y-precios-2026

Hola a todos,

Muchos conocemos Gemini, pero lo que realmente está cambiando el juego para los que buscamos privacidad y control es Gemma 4, la versión de "código abierto" (open weights) de Google.

ARTÍCULO COMPLETO: Gemma 4: La IA de Google sin Internet

Lo mejor de este modelo es que no necesitas una supercomputadora ni enviar tus datos a los servidores de Google para que funcione. Aquí les cuento cómo configurarla y por qué vale la pena:

🛠️ ¿Cómo instalarla en 2 minutos? (Usa Ollama)

La forma más técnica y limpia de hacerlo sin complicaciones de librerías es usar Ollama:

1. Descarga Ollama de su web oficial.
2. Abre tu terminal y escribe: ollama run gemma4
3. ¡Listo! Ya puedes chatear con ella desde la consola, totalmente offline.

💡 ¿Por qué usar Gemma 4 en lugar de ChatGPT o Gemini?

• Privacidad 🔒: Todo lo que escribes se queda en tu RAM. Ideal para analizar documentos privados o código sensible de tu empresa.
• Sin censura técnica 🔓: Al correrla local, puedes ajustar los "system prompts" para que sea mucho más directa en tareas de programación.
• Latencia cero ⚡: No dependes de si los servidores de OpenAI están caídos o si tu internet va lento.

💻 Requisitos mínimos

Para que la versión de 9B (la más equilibrada) corra fluida, recomiendo:

• GPU: Mínimo 8GB de VRAM (Nvidia RTX serie 30 o superior funciona de lujo).
• Mac: Cualquier chip M1, M2 o M3 con 16GB de RAM unificada lo mueve sin despeinarse.
• RAM: 16GB mínimo si vas a usar solo CPU.

¿Alguien más la está probando para desarrollo o automatizaciones? Me gustaría saber qué tal les rinde en comparación con Llama 3 o Mistral.

¡Los leo en los comentarios! 👇