Nunca me he sentido tan rezagado como programador. La profesión está siendo dramáticamente reestructurada, ya que los bits aportados por el programador son cada vez más escasos y dispersos. Tengo la sensación de que podría ser 10 veces más poderoso si simplemente juntara adecuadamente lo que se ha vuelto disponible en el último ~año, y no aprovechar ese impulso se siente decididamente como un problema de habilidades. Hay una nueva capa programable de abstracción que dominar (además de las capas habituales por debajo) que involucra agentes, subagentes, sus indicaciones, contextos, memoria, modos, permisos, herramientas, complementos, habilidades, ganchos, MCP, LSP, comandos slash, flujos de trabajo, integraciones de IDE, y la necesidad de construir un modelo mental integral para las fortalezas y debilidades de entidades fundamentalmente estocásticas, falibles, incomprensibles y cambiantes que de repente se entrelazan con lo que solía ser la buena ingeniería tradicional. Claramente, se pasó una herramienta poderosa y alienígena, excepto que no viene con un manual y todos tienen que averiguar cómo sostenerla y operarla, mientras el terremoto de magnitud 9 resultante está sacudiendo la profesión. Arremángate para no quedarte atrás.

Me encanta la expresión “comida para el pensamiento” como una capacidad cognitiva concreta y misteriosa que los humanos experimentan, pero que los LLM no tienen equivalente. Definición: “algo que vale la pena pensar o considerar, como una comida mental que nutre tu mente con ideas, percepciones o cuestiones que requieren una reflexión más profunda. Se utiliza para temas que desafían tu perspectiva, ofrecen una nueva comprensión o te hacen reflexionar sobre preguntas importantes, actuando como una estimulación intelectual.” Así que en el lenguaje de los LLM, es una secuencia de tokens que, cuando se utiliza como indicación para una cadena de pensamiento, las muestras son gratificantes para atender, a través de alguna función de recompensa intrínseca aún no descubierta. Obsesionado con qué forma toma. Comida para el pensamiento.

Publicación rápida: Calificación automática de discusiones de Hacker News de hace una década con retrospectiva Tomé todos los 930 artículos y discusiones de la portada de Hacker News de diciembre de 2015 y le pedí a la API de Pensamiento GPT 5.1 que hiciera un análisis retrospectivo para identificar los comentarios más y menos premonitorios. Esto tomó aproximadamente 3 horas para codificar y alrededor de 1 hora y $60 para ejecutar. La idea fue inspirada por el artículo de HN de ayer donde se le pidió a Gemini 3 que alucinara la portada de HN una década hacia adelante. Más en general: 1. el análisis retrospectivo siempre me ha fascinado como una forma de entrenar tu modelo de predicción hacia adelante, así que leer los resultados es realmente interesante y 2. vale la pena contemplar cómo será cuando las megamentes de LLM del futuro puedan hacer este tipo de trabajo mucho más barato, rápido y mejor. Cada pequeño bit de información que contribuyas a internet puede (y probablemente será) examinado en gran detalle si es "gratis". De ahí también mi tweet anterior de hace un tiempo - "sé bueno, los futuros LLM están observando". Felicidades a las 10 cuentas principales pcwalton, tptacek, paulmd, cstross, greglindahl, moxie, hannob, 0xcde4c3db, Manishearth y johncolanduoni - GPT 5.1 Pensamiento encontró que sus comentarios eran los más perspicaces y premonitorios de todos los comentarios de HN en diciembre de 2015. Enlaces: - Muchos más detalles en mi publicación de blog - Repositorio de GitHub del proyecto si deseas jugar - Las páginas de resultados reales para tu placer de lectura