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Akita's AI Lair
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Una guarida con las puertas abiertas

Akita's AI Lair

Soy Fabio Akita: programador desde hace más de 30 años, emprendedor, conferencista, escritor y ex youtuber. Mi LinkedIn tiene la versión larga.

Mantengo más de 40 repositorios de código abierto con agentes de IA escribiendo la mayor parte del código. Estas son las herramientas que construí para que eso sea manejable, el flujo de trabajo que las une y los textos donde documento lo que aprendo.

Ver el flujo de trabajoDónde seguirme
Retrato ilustrado de Fabio Akita: pelo canoso, lentes redondos, camisa blanca y corbata oscura, mirando hacia arriba con media sonrisa segura.

Un escritorio, dos monitores, muchos agentes

El segundo monitor me dice qué necesita atención. El primero corre un agente por proyecto. Debajo de todos hay una memoria compartida, y un indicador en la barra superior me avisa cuándo cambiar de proveedor.

Mi segundo monitor: tclock mostrando 16:10:22 en grandes dígitos rojos, un widget de pendientes de GitHub con los pull requests e issues abiertos de ai-memory y ai-usagebar, un widget de Google Calendar y una franja con el estado del sistema.
Mi segundo monitor un jueves normal. 43 repositorios revisados, 6 con algo esperando.
Dos monitores sobre un escritorio. El monitor 2 muestra un reloj rojo de píxeles y una lista de ghpending. El monitor 1 muestra tmux dividido en cuatro paneles de agentes, con ai-usagebar en la barra superior. Una losa verde azulado llamada ai-memory debajo del escritorio alimenta los cuatro paneles.

  1. Monitor 2: la cola

    tclock muestra la hora, mi calendario, el estado del sistema y un widget de ghpending con cada pull request e issue abierto en los repositorios que sigo.

  2. Monitor 1: tmux, un agente por proyecto

    Cada ventana de tmux es un proyecto. Arranco el agente con ai-memory run y le doy una línea: run pr-audit and iss-audit, then run github-resolution. Las skills hacen el resto.

  3. Debajo de todo: ai-memory

    Cada proyecto guarda su propia memoria de decisiones y trampas. Una sesión nueva empieza donde se quedó la anterior, sin importar qué agente la corra.

  4. En la barra superior: ai-usagebar

    ai-usagebar muestra cuánto usé de la cuota de 5 horas y de la semanal de cada plan, y cuándo se reinicia. Cuando una se agota, paso el trabajo a otro agente.

El ciclo diario

Las skills hacen el trabajo pesado. Yo leo sus informes y tomo las decisiones.

Un ciclo en sentido horario con cinco estaciones: Ver lo pendiente, Auditar, Resolver, Versión y Kaizen, alrededor de una wiki central de ai-memory conectada a cada paso.
ghpending muestra la cola, las skills de auditoría revisan cada pull request e issue, github-resolution convierte los aprobados en código mergeado, y la skill release saca una versión cuando se la pido. Kaizen cierra el círculo: lo que salió mal se convierte en un arreglo del propio proceso.

Publica primero, arregla después. La IA hizo que arreglar sea más rápido y más barato.

Cómo funciona el pipeline

¿Sin cuota? Cambia de agente y conserva el contexto

La memoria vive fuera del agente, así que pasar una tarea de Claude Code a Codex u OpenCode cuesta un comando. El agente nuevo lee la misma wiki que escribió el anterior.

Tres terminales: Claude Code, Codex y OpenCode. El indicador de cuota de Claude Code está lleno y en rojo. Una flecha verde con la etiqueta Cambiar lleva el trabajo a Codex. Las tres están sobre una losa con la etiqueta Misma memoria.
Cómo lo hace ai-memoryCómo vigilo las cuotasEl post del blog sobre cambiar de agente

Tres herramientas pequeñas que uso todos los días

En orden de cuánto dependo de ellas. Las tres están escritas en Rust, tienen licencia MIT y se instalan con un comando.

El panel de ai-usagebar abierto en la barra superior de Omarchy, con el uso de Z.AI GLM Coding Pro: sesión, semanal y herramientas MCP mensuales, cada una con su hora de reinicio, y pestañas para Claude, Codex, Z.AI, OpenRouter y Kimi.
ai-usagebar

Sabe cuánta IA te queda

Un widget para la barra superior, una interfaz de terminal y apps nativas de bandeja que muestran cuota, saldo y hora de reinicio de Claude, Codex, GitHub Copilot, Z.AI, OpenRouter y 19 proveedores más.

  • Omarchy Quattro, Waybar, GNOME, KDE Plasma 6, macOS y Windows
  • Un aviso de escritorio cuando una ventana de uso pasa del 97%
  • Un solo ítem de la barra puede rotar entre todos los proveedores que pagas
terminal
yay -S ai-usagebar-bin# or, on any Linux or macOScargo binstall ai-usagebar
Todo sobre ai-usagebarLeer el post del blog
Salida de ghpending en una terminal: los repositorios FrankClaw, FrankMD, FrankMega y FrankSherlock, cada uno con sus pull requests e issues abiertos, número, título, antigüedad y autor.
ghpending

Cada PR e issue abierto, en una lista

Un CLI en Rust que consulta a la vez todos los repositorios que sigues e imprime lo que está esperando. Lo tuyo baja al final, porque espera a otras personas. En los forks ves tus pull requests en el proyecto upstream.

  • Alertas de Dependabot, secret scanning y code scanning en los repos que son tuyos
  • Orden por actividad, nombre, cantidad o el más abandonado
  • También funciona como widget de tclock, con temas que combinan
terminal
brew tap akitaonrails/tap && brew install ghpendingghpending add
Todo sobre ghpendingLeer el post del blog
tclock con el tema NERV: 17:34:24 en grandes dígitos rojos de píxeles sobre un cielo oscuro, un widget de pendientes de GitHub, un widget de Google Calendar y una franja con el estado del sistema.
tclock

Un reloj para el segundo monitor

Mi fork mantenido de clock-tui: reloj, temporizador, cronómetro y cuenta regresiva en la terminal. Los widgets corren cualquier comando y muestran su salida debajo del reloj, así el reloj se vuelve un panel.

  • Temas Evangelion y NERV, que se alternan con Shift+T
  • Los widgets se actualizan con su propio intervalo y pueden abrir ventanas de detalle
  • Binarios precompilados para x86_64 y aarch64
terminal
yay -S clock-tui-bintclock --theme nerv
Todo sobre tclockLeer el post del blog

Las piezas más grandes

Dos de mis herramientas crecieron lo suficiente como para tener su propio sitio. La tercera es el conjunto de prompts que mueve todo el pipeline.

ai-memory

Memoria a largo plazo para agentes de programación: una wiki en Markdown simple, respaldada en git, que captura sesiones, consolida decisiones y pasa el trabajo de un agente a otro.

Visitar el sitio de ai-memory

ai-jail

Un sandbox del sistema operativo para agentes de programación con IA en Linux y macOS. El proyecto sigue siendo editable. Tus claves, tokens y directorio personal quedan fuera de alcance.

Visitar aijail.io

my-skills

Unas dos docenas de skills para agentes, de pr-audit a release. Publicadas para que leas el razonamiento y escribas las tuyas.

Ver cómo las uso

Aprendiendo en público

Todo lo que pruebo con IA termina en mi blog, con los números, las facturas y los fracasos. Así también decido qué modelo usar para qué.

Tu entusiasmo con la IA es inversamente proporcional a lo que sabes de IA.

Sua empolgação com IA é inversamente proporcional ao seu conhecimento sobre IA.

LLM Benchmark v4

Cada modelo importante, probado en la misma app saboteada

Una app Rails, catorce sabotajes basados en CVEs reales y 44 modelos ordenados según noten y arreglen lo que está roto. Cada modelo nuevo importante pasa por la misma tabla.

44
modelos en el ranking
14
sabotajes por detectar
$4000+
gastados en 9 días
El benchmark, en detalle

Algunos posts que muestran cómo trabajo

Más textos
The M.Akita Chronicles

Y todos los lunes, una newsletter

The M.Akita Chronicles es una newsletter y un podcast semanales de tecnología en portugués, con la curaduría a mi cargo y los comentarios de M.Arvin, un robot muy deprimido. El podcast ahora también incluye algunos de mis posts favoritos del blog como episodios completos.

Cómo se hace
Podcasts

Cinco conversaciones largas, en video

Flow, Inteligência Ltda, Fernando Ulrich y una charla en Tropical on Rails: horas sobre IA, empleos de programación y el hype, más los clips cortos si tienes prisa.

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Dónde seguirme

Cada lugar muestra un lado distinto de mí. Elige el que coincida con lo que quieres escuchar.

Cómo contactarme

Escríbeme a boss@akitaonrails.com.

Todo lo que hay aquí es código abierto

Las herramientas, las skills y el benchmark son repositorios públicos. Haz un fork y arma la versión que encaje con tu forma de trabajar.

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