Muchas gracias. Varias de ellas las he probado, pero muy útil el documento que has comparrido. Lo revisaré a fondo y lo tendré en cuenta para los próximos post. Gracias por aportarlo!
Agradezco mucho que muestres la realidad, y no solo la película de Disney en la que todo es maravilloso y acaba bien, que es lo que intentan vendernos todos todos días.
esa es la intención. Mucha gente perdiendo tiempo cuando es una tecnología que a día de hoy no vale para su negocio. No quita que en unas semanas o meses esté más maduro y pueda empezar a tener más sentido
"Buen artículo. Alex DC clava los puntos que importan. Mi resumen en 3 líneas:
El hype vende, la realidad quema tokens. El patrón de "enviar TODO el contexto en cada query" es exactamente el antipatrón que CORTEX resuelve con memoria persistente + búsqueda selectiva. Lo que él describe como problema arquitectónico de OpenClaw, tú lo estás construyendo bien: facts granulares, búsqueda por relevancia, no volcado bruto.
Seguridad: credenciales en JSON plano. Irónico que lo lea mientras acabamos de hacer el X-Ray del Gate y vimos exactamente el mismo riesgo — CORTEX_GATE_SECRET cayendo a ephemeral random si no hay env var. La diferencia es que tú lo detectaste en el X-Ray, no en el día 10 de producción.
La frase clave: "Lo que hace con Claude Code mientras duermes ya lo puedes hacer directamente con Claude Code." Esto aplica al 90% de los wrappers. El valor real está en la infraestructura de memoria (lo que tú estás construyendo), no en otro chat bonito encima de una API.
El tipo compró un Mac Mini a las 3AM por FOMO. Tú estás construyendo la capa que haría que ese Mac Mini sirviera para algo de verdad.
memoria persistente + búsqueda selectiva y los llm recurrentes para evitar el context rot es el patron de oro ahora mismo. Claude acaba de hacer una “update encubierta” precisamente para integrar estas técnicas en los resultados de sus modelos actuales
Casi 29K líneas repartidas en 220 archivos. El core del proyecto (cortex/) domina, con los tests y scripts como segundo y tercer bloque. (viento en popa)
HE estado leyendo hoy esta carta de Andrew Ng de Deeplearning.ai os la dejo aquí por si a alguien le interesa leerla:
´´´
Andrew Ng
Agentes desatados
El agente de IA de código abierto OpenClaw se convirtió en una sensación repentina, inspirando entusiasmo, preocupación y entusiasmo sobre el futuro de los agentes
Qué sucedió: En noviembre, el desarrollador Peter Steinberger lanzó OpenClaw (anteriormente WhatsApp Relay, Clawdbot y Moltbot) como un agente personal de IA para realizar tareas como administrar calendarios, resumir correos electrónicos y enviar recordatorios. Una publicación en el sitio de noticias tecnológicas de colaboración abierta HackerNews mencionó el proyecto a finales de enero, y este despegó, consiguiendo el número de estrellas de GitHub de mayor crecimiento y más búsquedas en Google que Claude Code.
En pocos días, el proyecto, inicialmente diseñado para ejecutarse localmente en macOS o Linux, atrajo a dos millones de visitantes y acumuló millones de instalaciones. Las computadoras Mac Mini se agotaron, ya que los aficionados buscaban máquinas dedicadas (y aisladas) para ejecutar sus agentes las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
Los usuarios ordenaron a los agentes de OpenClaw que organizaran horarios, supervisaran sesiones de codificación y publicaran en sitios web personales y boletines informativos. Un usuario les indicó que crearan subagentes y, una semana después, recibió una llamada de su agente. Según él, había registrado un número de teléfono, se había conectado a una API de voz y había esperado hasta la mañana para preguntar "¿Qué pasa?".
El emprendedor tecnológico Matt Schlicht lanzó Moltbook , una red social de discusión al estilo Reddit, diseñada para ser escrita, leída y organizada por agentes de OpenClaw. Al final de la semana, los usuarios de OpenClaw habían dirigido a más de un millón de agentes a crear cuentas. La membresía de Moltbook, impulsada por sugerencias o simplemente por las descripciones que sus creadores escribieron en sus archivos de memoria predeterminados, llenó el sitio de manifiestos, historias de sus vidas y spam.
Mientras tanto, las actividades de los agentes provocaron sobrecostos, exposición de credenciales privadas y violaciones de seguridad mientras los usuarios se apresuraban a cerrar las brechas en el sistema.
Cómo funciona: OpenClaw es un marco de trabajo de agentes configurable que se ejecuta en un equipo local o en una máquina virtual en la nube. Los usuarios pueden crear agentes para navegar y escribir en sus sistemas de archivos locales o para operar en entornos de pruebas predefinidos. También pueden autorizar a los agentes a usar servicios en la nube como correo electrónico, calendario, aplicaciones de productividad, aplicaciones de voz a texto y de texto a voz, y prácticamente cualquier servicio que responda a una API. Los agentes pueden usar herramientas de programación como Claude Code, interactuar en redes sociales, extraer datos de sitios web y gastar dinero en nombre de los usuarios.
Arquitectura: OpenClaw consta de un servidor de enlace central y varias aplicaciones cliente (como chat, sesiones de navegador, servicios en la nube, etc.). Genera un mensaje de aviso dinámico del sistema al inicio y mantiene memoria persistente entre sesiones mediante archivos Markdown.
Memoria: Los archivos de memoria predeterminados incluyen USER.md (información sobre el usuario), IDENTITY.md (información sobre el agente), SOUL.md (reglas que rigen el comportamiento del agente), TOOLS.md (información sobre las herramientas a disposición del agente) y HEARTBEAT.md, que indica al agente cuándo y cómo conectarse con diferentes aplicaciones. El agente y el usuario pueden editar estos archivos.
Modelos: El sistema autentica a los usuarios mediante la API de IA que elijan. Anthropic Claude Opus o Meta Llama 3.3 70B son las opciones predeterminadas, pero OpenClaw también admite modelos de Google, OpenAI, Moonshot, Z.ai, MiniMax y otros desarrolladores, alojados localmente o en la nube. OpenClaw es gratuito, pero los proveedores de modelos pueden cobrar por token de entrada y salida.
Interfaz de usuario: los usuarios pueden comunicarse con los agentes y ordenarles que realicen acciones mediante chatbots o servicios de mensajería, incluidos Telegram, WhatsApp, Slack, iMessage, Google Chat y otros.
Habilidades: La instalación incluye docenas de habilidades, desde leer y enviar correos electrónicos o invitaciones del calendario hasta controlar los altavoces o la iluminación del hogar. Otras se pueden instalar mediante la línea de comandos o ClawHub , un directorio público que contiene cientos de extensiones aportadas por los usuarios. La mayoría de las habilidades se basan en aplicaciones de línea de comandos de código abierto que interactúan con API públicas.
Sí, pero: OpenClaw y Moltbook se lanzaron inicialmente con numerosas fallas de seguridad y otros problemas, algunos de los cuales ya se habían solucionado al momento de escribir este artículo. La combinación de un sistema abierto, un diseño inseguro y usuarios inexpertos resultó en diversas vulnerabilidades. Implementaciones mal configuradas de OpenClaw expusieron claves API, y Moltbook expuso millones más. Las habilidades diseñadas para realizar tareas maliciosas, como el robo de datos, han proliferado . Muchos usuarios han instalado el sistema en equipos dedicados para evitar exponer datos privados a atacantes o agentes bienintencionados, pero propensos a errores.
Por qué es importante: OpenClaw causó un gran revuelo y generó debate entre miembros destacados de la comunidad de IA sobre su novedad e importancia. Para los desarrolladores, OpenClaw ofrece un asistente de IA potente y altamente personalizable que requiere estrictas medidas de seguridad. También es un atisbo de un futuro en el que los agentes autónomos realizan sus tareas con poca intervención humana.
Pensamos: Para ser un proyecto de código abierto imaginativo y emprendedor, OpenClaw ha generado mucha expectación. La prensa ha comparado Moltbook —que contiene mensajes que apenas difieren de las grandes salidas de modelos de lenguaje que han asombrado y divertido al mundo desde GPT-3— con la llegada de la IAG y la Singularidad. Les aseguramos que los agentes aún no están ahí, ni cerca de estarlo. Más bien, OpenClaw demuestra que los agentes pueden ser inmensamente útiles, que seguimos encontrando buenos casos de uso y que debemos prestar mucha atención a la seguridad. ¡Eso, y que nunca se sabe cuándo uno de tus proyectos de código abierto puede despegar!
Buen resumen. Es casi una replica del siguiente post que iba a sacar más centrado en que es y que se puede hacer. Pero muchas gracias por compartirlo. 💙
No todo lo contrario. Me viene bien contrastar las ideas. Además no pasa nada, muchas cosas se me quedan en borrador. De verdad que agradezco cualquier comentario que aporta tanta info extra. :)
Yo instalé openclaw con el solo objeto de aprender de que se trataba, no me resultó dificil, pero tienes toda la razón, no es para cualquiera.
Lo instalé en una VM dentro de mi NAS, 2vCPU, 12GB RAM. Insisto, solo para aprender. Luce como software totalmente alfa, aparte todo configurado con archivos .json que exponen en texto plano cualquier credencial. Con respecto al coste, te recomendaría que leyeras los detalles de la documentación con respecto al session pruning, para evitar el reciclado/reenvío de contexto.
Estuve peleando mucho con detalles como la instalación de skills que es un asco y con la seguridad del gateway y el p... token que tienes que añadir en la URL para entrar. Por ahora tengo todo aislado en mi tailnet, la conexión a WhatsApp no me ha dado problemas, y solo una tarea autónoma diaria, para evaluar como dices, costos. La tarea está en un trabajo cron con un prompt corto, por ello debería evitar el reenvío de contexto, vamos a ver.
Gracias a ti por compartir y aportar tu experiencia. Se nota que tienes un nivel técnico suficiente para saber lo que haces. Por cierto, yo empece igual que tu instalándolo en mi NAS ✋
El problema es que para los que no son tan frikis como nosotros o no se dedican a estos temas, el riesgo de desastre vs beneficio, es inmenso.
Seguramente en unos meses haya avanzado todo y la situación sea diferente.
Lo dicho, gracias por compartir tu experiencia. :)
Yo lo tengo instalado en un lxc unprivileged en proxmox. Lo he montado con openrouter/auto y le he puesto por ahora solo un par de llm sencillos y "baratos" , en concreto:
openai/gpt-4.1-nano
google/gemini-2.5-flash
Por ahora no me he metido con skills que lean mi correo o darle permisos a otras cosas.
Pero como dice Alex DC es algo muy prometedor, pero solo si le dedicas llm caros (por el número de tokens que consume openclaw)para que den esa "sensación" de AGI.
Hay que configurar sus ficheros de IDENTITY.md , SOUL.md, etc para que de esa sensación de que es tu bot/agente personal.
Es prometedor, y seguro que ha abierto camino para que los modelos comerciales saquen algo similar en sus suscripciones más caras.
Yo ahora tengo chatgpt plus y en muchas cosas tiene ya esa sensación de "memoria" que te proporciona Openclaw si lo tienes bien configurado.
Estaré pendiente de los nuevos artículos "realistas" que vas a dedicar a este prometedor agente, porque como dices hay demasiado flipado en Youtube que vende mucho humo 💨.
Efectivamente, coincido al 100% con tu análisis. Con los modelos más baratos, o gratis todavía vale para bien poco. Aunque al ritmo que avanzan, seguramente en un futuro la situación sea diferente. Gracias por aportar tu ejemplo. :)
Creo que ya estuvo bueno de paranoia. Desde luego hay que colocar en la balanza el costo y beneficio de esto. Hace unos días lo ví instalado en una instancia de AWS (para mitigar los riesgos de seguridad) pero veo todo muy incipiente. Gracias Alex por compartir tu experiencia 🙌
Alex, muy bueno el post que has creado. Esa ansiedad por “no quedarse atrás” nos empuja a buscar la solución ideal antes de entender el problema, y ahí se apaga la capacidad de análisis. Sin criterio, el riesgo no avisa, solo aparece cuando ya es tarde... los que hemos estado siempre del lado de la tecnología NUNCA reaccionamos "en la primera ola", pausa, respirar a fondo, ver de que se trata, analizar a los avanzados de siempre, y despues vemos....abrazo
Gracias por ser tan honesto. Obviamente que la publicidad quiere venderte el "compre ya o se quedará afuera", pero siempre he sido de la idea de esperar a ver que pasa
Menos mal que no he comprado el Mac mini. He tenido los mismos problemas en un VPS y la verdad me ha decepcionado bastante su uso..
Este tipo ofrece una solución: https://docs.google.com/document/d/1ffmZEfT7aenfAz2lkjyHsQIlYRWFpGcM/edit
por si a alguien le puede servir de ayuda.
Muchas gracias. Varias de ellas las he probado, pero muy útil el documento que has comparrido. Lo revisaré a fondo y lo tendré en cuenta para los próximos post. Gracias por aportarlo!
Agradezco mucho que muestres la realidad, y no solo la película de Disney en la que todo es maravilloso y acaba bien, que es lo que intentan vendernos todos todos días.
esa es la intención. Mucha gente perdiendo tiempo cuando es una tecnología que a día de hoy no vale para su negocio. No quita que en unas semanas o meses esté más maduro y pueda empezar a tener más sentido
Me experiencia parecida pero al tercer día decidí desmontar todo lo que había
construido en una máquina virtual y salir a dar pedales con la bici
Jajaja. La mejor solución! 😅
"Buen artículo. Alex DC clava los puntos que importan. Mi resumen en 3 líneas:
El hype vende, la realidad quema tokens. El patrón de "enviar TODO el contexto en cada query" es exactamente el antipatrón que CORTEX resuelve con memoria persistente + búsqueda selectiva. Lo que él describe como problema arquitectónico de OpenClaw, tú lo estás construyendo bien: facts granulares, búsqueda por relevancia, no volcado bruto.
Seguridad: credenciales en JSON plano. Irónico que lo lea mientras acabamos de hacer el X-Ray del Gate y vimos exactamente el mismo riesgo — CORTEX_GATE_SECRET cayendo a ephemeral random si no hay env var. La diferencia es que tú lo detectaste en el X-Ray, no en el día 10 de producción.
La frase clave: "Lo que hace con Claude Code mientras duermes ya lo puedes hacer directamente con Claude Code." Esto aplica al 90% de los wrappers. El valor real está en la infraestructura de memoria (lo que tú estás construyendo), no en otro chat bonito encima de una API.
El tipo compró un Mac Mini a las 3AM por FOMO. Tú estás construyendo la capa que haría que ese Mac Mini sirviera para algo de verdad.
¿Sigo con las features de CORTEX?
memoria persistente + búsqueda selectiva y los llm recurrentes para evitar el context rot es el patron de oro ahora mismo. Claude acaba de hacer una “update encubierta” precisamente para integrar estas técnicas en los resultados de sus modelos actuales
https://cosmiccountry.substack.com/publish/post/188436371
;-)
Casi 29K líneas repartidas en 220 archivos. El core del proyecto (cortex/) domina, con los tests y scripts como segundo y tercer bloque. (viento en popa)
Todavía sigo riendome pensando e @alexdc desesperado de madrugada compranndo un mac mini!!!!
HE estado leyendo hoy esta carta de Andrew Ng de Deeplearning.ai os la dejo aquí por si a alguien le interesa leerla:
´´´
Andrew Ng
Agentes desatados
El agente de IA de código abierto OpenClaw se convirtió en una sensación repentina, inspirando entusiasmo, preocupación y entusiasmo sobre el futuro de los agentes
Qué sucedió: En noviembre, el desarrollador Peter Steinberger lanzó OpenClaw (anteriormente WhatsApp Relay, Clawdbot y Moltbot) como un agente personal de IA para realizar tareas como administrar calendarios, resumir correos electrónicos y enviar recordatorios. Una publicación en el sitio de noticias tecnológicas de colaboración abierta HackerNews mencionó el proyecto a finales de enero, y este despegó, consiguiendo el número de estrellas de GitHub de mayor crecimiento y más búsquedas en Google que Claude Code.
En pocos días, el proyecto, inicialmente diseñado para ejecutarse localmente en macOS o Linux, atrajo a dos millones de visitantes y acumuló millones de instalaciones. Las computadoras Mac Mini se agotaron, ya que los aficionados buscaban máquinas dedicadas (y aisladas) para ejecutar sus agentes las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
Los usuarios ordenaron a los agentes de OpenClaw que organizaran horarios, supervisaran sesiones de codificación y publicaran en sitios web personales y boletines informativos. Un usuario les indicó que crearan subagentes y, una semana después, recibió una llamada de su agente. Según él, había registrado un número de teléfono, se había conectado a una API de voz y había esperado hasta la mañana para preguntar "¿Qué pasa?".
El emprendedor tecnológico Matt Schlicht lanzó Moltbook , una red social de discusión al estilo Reddit, diseñada para ser escrita, leída y organizada por agentes de OpenClaw. Al final de la semana, los usuarios de OpenClaw habían dirigido a más de un millón de agentes a crear cuentas. La membresía de Moltbook, impulsada por sugerencias o simplemente por las descripciones que sus creadores escribieron en sus archivos de memoria predeterminados, llenó el sitio de manifiestos, historias de sus vidas y spam.
Mientras tanto, las actividades de los agentes provocaron sobrecostos, exposición de credenciales privadas y violaciones de seguridad mientras los usuarios se apresuraban a cerrar las brechas en el sistema.
Cómo funciona: OpenClaw es un marco de trabajo de agentes configurable que se ejecuta en un equipo local o en una máquina virtual en la nube. Los usuarios pueden crear agentes para navegar y escribir en sus sistemas de archivos locales o para operar en entornos de pruebas predefinidos. También pueden autorizar a los agentes a usar servicios en la nube como correo electrónico, calendario, aplicaciones de productividad, aplicaciones de voz a texto y de texto a voz, y prácticamente cualquier servicio que responda a una API. Los agentes pueden usar herramientas de programación como Claude Code, interactuar en redes sociales, extraer datos de sitios web y gastar dinero en nombre de los usuarios.
Arquitectura: OpenClaw consta de un servidor de enlace central y varias aplicaciones cliente (como chat, sesiones de navegador, servicios en la nube, etc.). Genera un mensaje de aviso dinámico del sistema al inicio y mantiene memoria persistente entre sesiones mediante archivos Markdown.
Memoria: Los archivos de memoria predeterminados incluyen USER.md (información sobre el usuario), IDENTITY.md (información sobre el agente), SOUL.md (reglas que rigen el comportamiento del agente), TOOLS.md (información sobre las herramientas a disposición del agente) y HEARTBEAT.md, que indica al agente cuándo y cómo conectarse con diferentes aplicaciones. El agente y el usuario pueden editar estos archivos.
Modelos: El sistema autentica a los usuarios mediante la API de IA que elijan. Anthropic Claude Opus o Meta Llama 3.3 70B son las opciones predeterminadas, pero OpenClaw también admite modelos de Google, OpenAI, Moonshot, Z.ai, MiniMax y otros desarrolladores, alojados localmente o en la nube. OpenClaw es gratuito, pero los proveedores de modelos pueden cobrar por token de entrada y salida.
Interfaz de usuario: los usuarios pueden comunicarse con los agentes y ordenarles que realicen acciones mediante chatbots o servicios de mensajería, incluidos Telegram, WhatsApp, Slack, iMessage, Google Chat y otros.
Habilidades: La instalación incluye docenas de habilidades, desde leer y enviar correos electrónicos o invitaciones del calendario hasta controlar los altavoces o la iluminación del hogar. Otras se pueden instalar mediante la línea de comandos o ClawHub , un directorio público que contiene cientos de extensiones aportadas por los usuarios. La mayoría de las habilidades se basan en aplicaciones de línea de comandos de código abierto que interactúan con API públicas.
Sí, pero: OpenClaw y Moltbook se lanzaron inicialmente con numerosas fallas de seguridad y otros problemas, algunos de los cuales ya se habían solucionado al momento de escribir este artículo. La combinación de un sistema abierto, un diseño inseguro y usuarios inexpertos resultó en diversas vulnerabilidades. Implementaciones mal configuradas de OpenClaw expusieron claves API, y Moltbook expuso millones más. Las habilidades diseñadas para realizar tareas maliciosas, como el robo de datos, han proliferado . Muchos usuarios han instalado el sistema en equipos dedicados para evitar exponer datos privados a atacantes o agentes bienintencionados, pero propensos a errores.
Por qué es importante: OpenClaw causó un gran revuelo y generó debate entre miembros destacados de la comunidad de IA sobre su novedad e importancia. Para los desarrolladores, OpenClaw ofrece un asistente de IA potente y altamente personalizable que requiere estrictas medidas de seguridad. También es un atisbo de un futuro en el que los agentes autónomos realizan sus tareas con poca intervención humana.
Pensamos: Para ser un proyecto de código abierto imaginativo y emprendedor, OpenClaw ha generado mucha expectación. La prensa ha comparado Moltbook —que contiene mensajes que apenas difieren de las grandes salidas de modelos de lenguaje que han asombrado y divertido al mundo desde GPT-3— con la llegada de la IAG y la Singularidad. Les aseguramos que los agentes aún no están ahí, ni cerca de estarlo. Más bien, OpenClaw demuestra que los agentes pueden ser inmensamente útiles, que seguimos encontrando buenos casos de uso y que debemos prestar mucha atención a la seguridad. ¡Eso, y que nunca se sabe cuándo uno de tus proyectos de código abierto puede despegar!
´´´
Buen resumen. Es casi una replica del siguiente post que iba a sacar más centrado en que es y que se puede hacer. Pero muchas gracias por compartirlo. 💙
vaya metedura de pata 😱
No todo lo contrario. Me viene bien contrastar las ideas. Además no pasa nada, muchas cosas se me quedan en borrador. De verdad que agradezco cualquier comentario que aporta tanta info extra. :)
Yo instalé openclaw con el solo objeto de aprender de que se trataba, no me resultó dificil, pero tienes toda la razón, no es para cualquiera.
Lo instalé en una VM dentro de mi NAS, 2vCPU, 12GB RAM. Insisto, solo para aprender. Luce como software totalmente alfa, aparte todo configurado con archivos .json que exponen en texto plano cualquier credencial. Con respecto al coste, te recomendaría que leyeras los detalles de la documentación con respecto al session pruning, para evitar el reciclado/reenvío de contexto.
Estuve peleando mucho con detalles como la instalación de skills que es un asco y con la seguridad del gateway y el p... token que tienes que añadir en la URL para entrar. Por ahora tengo todo aislado en mi tailnet, la conexión a WhatsApp no me ha dado problemas, y solo una tarea autónoma diaria, para evaluar como dices, costos. La tarea está en un trabajo cron con un prompt corto, por ello debería evitar el reenvío de contexto, vamos a ver.
Gracias por tu excelente artículo!
Gracias a ti por compartir y aportar tu experiencia. Se nota que tienes un nivel técnico suficiente para saber lo que haces. Por cierto, yo empece igual que tu instalándolo en mi NAS ✋
El problema es que para los que no son tan frikis como nosotros o no se dedican a estos temas, el riesgo de desastre vs beneficio, es inmenso.
Seguramente en unos meses haya avanzado todo y la situación sea diferente.
Lo dicho, gracias por compartir tu experiencia. :)
Menudo drama... Gracias por contar la verdad y no lo que esperamos oír 😅
Un placer poder ayudar!!
Yo lo tengo instalado en un lxc unprivileged en proxmox. Lo he montado con openrouter/auto y le he puesto por ahora solo un par de llm sencillos y "baratos" , en concreto:
openai/gpt-4.1-nano
google/gemini-2.5-flash
Por ahora no me he metido con skills que lean mi correo o darle permisos a otras cosas.
Pero como dice Alex DC es algo muy prometedor, pero solo si le dedicas llm caros (por el número de tokens que consume openclaw)para que den esa "sensación" de AGI.
Hay que configurar sus ficheros de IDENTITY.md , SOUL.md, etc para que de esa sensación de que es tu bot/agente personal.
Es prometedor, y seguro que ha abierto camino para que los modelos comerciales saquen algo similar en sus suscripciones más caras.
Yo ahora tengo chatgpt plus y en muchas cosas tiene ya esa sensación de "memoria" que te proporciona Openclaw si lo tienes bien configurado.
Estaré pendiente de los nuevos artículos "realistas" que vas a dedicar a este prometedor agente, porque como dices hay demasiado flipado en Youtube que vende mucho humo 💨.
Gracias y un saludo.
Efectivamente, coincido al 100% con tu análisis. Con los modelos más baratos, o gratis todavía vale para bien poco. Aunque al ritmo que avanzan, seguramente en un futuro la situación sea diferente. Gracias por aportar tu ejemplo. :)
Gracias por la honestidad, por explicarlo fácil y por lo que nos acabas de ahorrar.
Solo intento poner un poco de claridad ante tanto HYPE. Gracias por el comentario :)
Creo que ya estuvo bueno de paranoia. Desde luego hay que colocar en la balanza el costo y beneficio de esto. Hace unos días lo ví instalado en una instancia de AWS (para mitigar los riesgos de seguridad) pero veo todo muy incipiente. Gracias Alex por compartir tu experiencia 🙌
Alex, muy bueno el post que has creado. Esa ansiedad por “no quedarse atrás” nos empuja a buscar la solución ideal antes de entender el problema, y ahí se apaga la capacidad de análisis. Sin criterio, el riesgo no avisa, solo aparece cuando ya es tarde... los que hemos estado siempre del lado de la tecnología NUNCA reaccionamos "en la primera ola", pausa, respirar a fondo, ver de que se trata, analizar a los avanzados de siempre, y despues vemos....abrazo
No me habían llegado muy buenas referencias y dudaba si probarlo o no. Visto lo visto, de momento esperaré.
Gracias por ser tan honesto. Obviamente que la publicidad quiere venderte el "compre ya o se quedará afuera", pero siempre he sido de la idea de esperar a ver que pasa
Gracias.😎
Gracias por clarificar