
Software Engineer from Guatemala. My proudest achievements include helping two LatAm startups grow and raise Series A. #elixir #python #javascript
Guatemala
Joined February 2011
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Han cerrado en mi cara tantas puertas que necesite pero de que valió, porqué Dios luego abrió muchas más.
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Introducing agent-desktop
agent-browser, for your whole computer
→ Computer Use for any coding agent
→ macOS, Windows and Linux
→ Runs in bg while you keep working
→ Agents use your computer in parallel, each with its own cursor
That is amazing, each agent having its own cursor is a killer feature. I hate that I’m building a desktop app and while the agent is doing the test with Computer Use, I can’t continue working in other stuff cuz the cursor is shared between the agent and me 🫠
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Los guatemaltecos merecen calles seguras y autoridades honestas. Pero, mientras tanto, la alcaldesa de Zacapa, Xiomara Ovalle, celebra una “narcoquinceañera” de lujo valorada en millones.
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Over the past few months, Anthropic scientists have engaged in deep research partnerships with six organizations developing new medicines. We've also begun drug discovery efforts of our own.
In doing so, we’ve learned much more about how Claude can support the many stages of drug development.
In this blog post, we share some early results from these efforts, and describe how this work fits in with our wider ambitions in the life sciences.
anthropic.com/research/early…
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Gameto, mi sexto unicornio, acaba de ser comprado por Ferring por 1.380 millones de dólares
En 2020 hice una donación a la Universidad de Harvard para crear una beca con el nombre de mi padre, Carlos M. Varsavsky, en el laboratorio de George Church, uno de los grandes genetistas del mundo. La beca tenía un solo objetivo: fabricar óvulos humanos en el laboratorio. De ahí salió Gameto.
Mi padre era astrofísico y creó el Instituto Argentino de Radioastronomía. Era un gran profesor, en la universidad y en casa. En una época sin inteligencia artificial, él era la inteligencia artificial para mí: sabía de todo, era la enciclopedia de la familia. Murió joven. La beca lleva su nombre.
Ferring Pharmaceuticals, la farmacéutica suiza especializada en fertilidad, compra Gameto por hasta 1.382,5 millones de dólares. Soy cofundador de Gameto, y esta es la historia de una empresa que nació para hacer una cosa y fue comprada por otra.
Llegué a la fertilidad en 2016 con Prelude Fertility, una red de clínicas de fertilidad en Estados Unidos que monté y que después pasó a formar parte de Inception, hoy la mayor red de clínicas de fertilidad de Norteamérica.
Dentro de esas clínicas aprendí algo que las tasas de éxito no cuentan. La fecundación in vitro (FIV) funciona, pero es brutal. Durante unas dos semanas la mujer se inyecta hormonas para que sus ovarios liberen muchos óvulos a la vez. Eso son unos veintiocho pinchazos, varias ecografías, análisis de sangre, hinchazón y cambios de humor.
Muchas mujeres pasan por eso una vez y no quieren volver a pasar. Cada una que lo deja es un embarazo que nunca llega. Me obsesioné con una pregunta: ¿y si el tratamiento durara tres días en vez de dos semanas?
En 2020, el año de la beca, arrancamos Gameto con unos 3 millones de dólares de amigos y de otros emprendedores, entre ellos Brian Armstrong, el fundador de Coinbase; Jack Abraham, creador de Atomic, un estudio que monta empresas desde cero; y Shervin Pishevar, uno de los primeros inversores de Uber. Fabricar un óvulo resultó enormemente difícil. Nadie en el mundo lo ha conseguido todavía. Pero por el camino hacia el óvulo encontramos algo más útil para las mujeres que están hoy en tratamiento.
La beca pagó el doctorado de Christian Kramme, un genetista californiano que descubrió cómo fabricar en el laboratorio las células que rodean al óvulo dentro del ovario y lo ayudan a madurar. Hoy es el director científico de Gameto.
En 2021 incorporé a Dina Radenkovic Turner como cofundadora y consejera delegada. Tenía 26 años, era médica formada en el University College de Londres, había competido en olimpiadas de matemáticas en su Serbia natal, y es una de las personas más brillantes con las que he trabajado en mi vida. Mucha gente cuestionó que pusiera a alguien tan joven al frente de una empresa de biotecnología. El tiempo nos dio la razón. Lo que tenía era un objetivo casi imposible, fabricar un óvulo humano en el laboratorio, y una beca en Harvard. Dina convirtió eso en una empresa. Miró las células de Christian y vio un producto: si el óvulo todavía quedaba lejos, haríamos en el laboratorio el trabajo del ovario. Eso es Fertilo.
Con Fertilo, la mujer se pone hormonas solo dos o tres días, alrededor de un 80% menos de pinchazos. Sus óvulos se extraen todavía inmaduros y pasan un día en el laboratorio junto a esas células, que hacen el trabajo del ovario. Una vez maduros, se fecundan como en cualquier ciclo de FIV. Las células nunca entran en su cuerpo.
El 16 de diciembre de 2024 nació en Lima el primer bebé concebido así. En agosto de este año ya eran cinco bebés y más de veinte embarazos.
Una mujer que termina un tratamiento de tres días está mucho más dispuesta a volver a por un segundo ciclo, y a por un tercero. Tres ciclos suaves valen más que un ciclo brutal que nadie quiere repetir.
Con la compra de Ferring, Gameto es la sexta empresa que he construido que supera los mil millones de dólares, después de Viatel, Jazztel, Ya.com, Eolia Renovables, que vendimos en 2017, e Inception Fertility, que absorbió a Prelude. Telecomunicaciones, internet, energías limpias, clínicas de fertilidad y ahora biotecnología. Son sectores que no tienen nada en común, y en todos aprendí lo mismo: lo que más importa es el equipo.
Mi idea original, fabricar un óvulo humano en el laboratorio, todavía no ha funcionado. Lo que vale hasta 1.382,5 millones de dólares apareció por el camino, y lo vimos a tiempo.
Gracias a Dina, a Christian y a todo el equipo de Gameto.
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nerds, thank me later...
systemdesign.io
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October has been an absolute nightmare for software
> Railway - customer secrets exposure
> LiteLLM - malicious PyPI + Docker releases
> Zeabur - infrastructure breached
> OpenCode - AI API keys exposed
> OVHcloud CLI - official binaries backdoored
> Rank Math PRO - malware in official plugin
> TeamUpdraft - customer data compromised
> ConnectWise - cloud backup identities compromised
> Tensorlake - npm package infected
> SubQuery - backdoored npm package
> GhostAction - GitHub repos with malicious workflows
> PHP - critical RCE vulnerabilities
> Node.js - security vulnerabilities patched
> eMudhra - certificate authority keys compromised
> Tailscale - eMudhra incident
At this point, the biggest security risk might not be the code we write, but the code we trust...
This is so amazing, I can't imagine what kind of features now will be implemented having this speed. I'm good with 100-200 tps, but finishing task faster rather than waiting 2-3 hours will be great, specially when you did a good planning/spec.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 runs at 1,521+ tok/s on Fireworks Ultrafast.
Fast enough to ship Tetris in 11 seconds, 7x faster than Claude Opus 5.5.
Join the Ultrafast waitlist: bit.ly/3UA0wKq
try pstack! it’s my personal set of skills for rigorous and autonomous engineering with agents. it’s updated frequently as I continue to tune and simplify them
10 second tutorial:
1. run /setup-pstack and choose your budget
2. add /poteto-mode in front of any prompt you want done rigorously
3. ask /poteto-help whenever you’re unsure what pstack skills to use
4. that’s it!
Grok Bot: x.ai/bot/plugin/9717366
Cursor: cursor.com/marketplace/curso…
Source: github.com/cursor/plugins/tr…
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we announced Jev 1.14 on 10.14 at 1:14pm PT 🔥
a new and improved model, along with experimental features for our dreamers:
• images
• a new box type
• longer context
surprise, Jev was already able to see you! 👁️
BUT our bar for production-grade intelligence is quite high, so builders beware, these are preview features.
enter the ~*~ danger zone ~*~ at your own risk. 🚨
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typesafe.ai/blog/jev-1-14
Image inputs!
New output Type!
Longer Context!
Highway to... the Danger Zone
Jev images is here
One question about an image that is 850x850 cost one hundredth of a cent - $0.000096936
about 10,000 images for a dollar.
referencing the image more than once duplicates the token usage - so asking two questions in a single request is equivalent to uploading two images
Monorepo with Turborepo FTW
New on our Engineering blog: Creating in-house source control.
In May, we merged around 2,500 code changes per day. In September, we merged more than 30,000 per day. As a result, we became bottlenecked by developer infrastructure built for human (rather than agent) scale.
Here, we share how we built a new version control system—and fully migrated our monorepo from git—in five months: anthropic.com/engineering/re…
Introducing GLM-Legal
Built on GLM-5.3-Flash, GLM-Legal matches frontier models on mainstream legal benchmarks.
Designed for real legal workflows: contract review, evidence analysis, compliance, and more.
Tech Blog: z.ai/blog/glm-legal
Apply for API Access: z.ai/consultation/legal
Try AutoClaw: autoclaw.z.ai
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New on our Engineering blog: Creating in-house source control.
In May, we merged around 2,500 code changes per day. In September, we merged more than 30,000 per day. As a result, we became bottlenecked by developer infrastructure built for human (rather than agent) scale.
Here, we share how we built a new version control system—and fully migrated our monorepo from git—in five months: anthropic.com/engineering/re…





















