🚀 ¡Sincoders! Qwen acaba de liberar Qwen-MM-Plugins, un repositorio open source que permite agregar capacidades multimodales a agentes como Codex, Claude Code y Qwen Code.

Con sus plugins, un agente puede:

👁️ Analizar imágenes y documentos

🎬 Entender y editar videos

🎙️ Transcribir audio

🔎 Realizar OCR y búsquedas visuales

🧊 Trabajar con Blender y FreeCAD

Funciona mediante Skills + MCP y cuenta con licencia Apache 2.0. Es un proyecto muy nuevo, así que conviene probarlo primero con archivos no confidenciales.

Repositorio: https://github.com/QwenLM/Qwen-MM-Plugins

¿Lo integrarían en alguno de sus proyectos sin código o con IA?

¡Hola Sincoders! 👋

¿Listos para una noticia que cambia las reglas del juego en el mundo de la IA sin código?

Acaba de salir la actualización más grande del Model Context Protocol (MCP) desde su lanzamiento: la especificación 2026-07-28.

¿Qué significa esto?

MCP pasa de ser un protocolo con sesiones (stateful) a uno completamente sin estado (stateless). Ahora es mucho más fácil de escalar, más robusto, más seguro y perfecto para desplegar agentes de IA a nivel empresarial… sin complicaciones técnicas pesadas.

Esto abre la puerta a conectar cualquier LLM (incluso los gratuitos y open source) con herramientas, bases de datos, APIs y flujos de trabajo de forma más simple y potente. Ideal para quienes creamos con no-code, low-code o automatizaciones.

La fuente es 100 % confiable: el blog oficial del Model Context Protocol (bajo la Linux Foundation / Agentic AI Foundation) y cubierto por medios como ArsTechnica.

🔗 Lee la noticia completa aquí:

https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-07-28/

También en Ars Technica: https://arstechnica.com/ai/2026/07/with-a-stateless-makeover-new-mcp-spec-targets-enterprise-scale/

Repositorios de GitHub: https://github.com/modelcontextprotocol

¡Pruébalo ya! Conecta tus agentes favoritos y cuéntame qué construyes con esta nueva versión.

#SinCodigo #MCP #IA #OpenSource #Sincoders

I’ve been using Claude Code to build a cached web app MP3 player (got really tired of online music streaming quality, and ads). I wanted to try adding a phone to phone file transfer option without requiring the phones to be on the same network, when I realized rapidly flashing QR codes might be a possible method. I used Claude Code to build this working POC last night.

Edit:
https://github.com/bashalarmistalt/decimen-optical-transfer/

¡Hola Sincoders! 👋

Noticia fresca y potente del mundo open source: Moonshot AI acaba de liberar los pesos completos de Kimi K3, el modelo de IA más grande con pesos abiertos hasta ahora.

Es un MoE de 2.8 billones de parámetros (activa ~104B por token), con ventana de contexto de 1 millón de tokens, visión nativa y rendimiento de frontera (cerca de los mejores modelos cerrados). Ya está en Hugging Face y también abrieron parte de la infra que usaron para entrenarlo.

Fuente oficial (confiable): el propio anuncio de Moonshot AI en X y el repo en Hugging Face.

🔗 Pesos del modelo: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3

🔗 Anuncio oficial en X: https://x.com/Kimi\_Moonshot/status/2081760186235289764

🔗 Tech report / GitHub: https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3

Ojo: es un monstruo, necesita hardware serio para correrlo local, pero ya hay hosts y gente experimentando. Ideal para quienes creamos sin código o queremos probar agentes potentes.

¿Quién se anima a probarlo o contarnos qué tal les va? ¡Dejen sus hallazgos abajo!

r/SinCodigo

Este espacio es para ti, para compartir tus dudas, proyectos y logros usando AI y sus múltiples herramientas y agentes!!! Tienes algún proyecto en puerta? Te da miedo empezar a usar claude code o la terminal y necesitas Sugerencias, este es tu espacio.

Sigamos creciendo!

Buenos días, nueva sección en la comunidad, noticias al momento sobre todo lo novedoso, recursos y herramientas útiles para todos.

Noticias relevantes sobre IA y sistemas agentic

Avances en Agentic AI

Los sistemas agentic AI (agentes autónomos que toman acciones, planifican y ejecutan tareas complejas sin supervisión constante) están en pleno auge. Según MIT, el despliegue de estos agentes ha explotado: un informe de noviembre 2025 indicaba que el 35% de empresas ya los usaban y otro 44% planeaba implementarlos pronto.

Adopción empresarial: El 79% de compañías han puesto agentes en producción. Sin embargo, Gartner estima que el 40% de proyectos agentic se cancelarán para 2027 por desafíos de gobernanza, seguridad y expectativas no cumplidas.

Impacto laboral: Anthropic (marzo 2026) encontró que la IA no ha causado aumento en desempleo en trabajos expuestos (tasa estable en 4.2% en EE.UU.). Actúa como herramienta que ahorra ~5% del tiempo, aunque las empresas reasignan ese tiempo a más tareas.

Novedades: Perplexity AI lanzó un sandbox para agentes; Oracle y IBM extienden plataformas con herramientas agentic; Nvidia expande su plataforma con Vera CPU para workloads agentic.

Phillip Isola (MIT) explica que los agentes van más allá de la IA generativa: toman acciones digitales/físicas usando herramientas, memoria y bucles de feedback (trial-error). Éxitos notables en agentes de coding, pero riesgos incluyen errores por instrucciones vagas, fugas de datos y "de-skilling" (pérdida de habilidades humanas).

Otras menciones: fundaciones para estandarizar pagos de IA, agentes en ransomware (preocupante) y potencial transformador en startups vs. incumbentes.

Repositorios top en GitHub

GitHub Trending destaca proyectos con fuerte crecimiento en estrellas recientes.

Algunos destacados

GitHub

ComposioHQ/awesome-claude-skills (~69k stars): Lista curada de skills y herramientas para Claude AI.

koala73/worldmonitor: Dashboard de inteligencia global con IA (noticias, geopolítica).

diegosouzapw/OmniRoute (~26k stars): Gateway AI multi-proveedor (278+ providers, compatible con muchos agentes).

Otros populares en AI: AutoGPT, Langflow, Dify, LangChain (líderes históricos en agentes, con cientos de miles de stars).

I built Frame Studio, a tool that turns a text prompt into a rendered MP4 by having Google Gemini plan and write a Remotion video project, then compiling and rendering it server-side.

GitHub: https://github.com/programmersd21/frame_studio

Live demo: https://frame-studio-eta.vercel.app

How it works

You provide a text prompt and a Gemini API key. The backend runs a single pipeline end to end:

1. Plan — Gemini generates the video's structure from the prompt
2. Codegen — Gemini writes the React/Remotion component code
3. Compile — TypeScript validation runs in a sandbox
4. Fix — Gemini repairs compilation errors, up to 3 attempts
5. Render — Remotion renders the final MP4
6. Stream — The video streams directly to the browser for download

There's no database, no persistent storage, and no background job queue. Everything happens within the lifecycle of a single request.

Architecture

• apps/web — Next.js 15 app (webpack, not Turbopack) with API routes and UI
• packages/pipeline — prompts, schemas, and the LLM client used for planning and codegen
• packages/remotion-skeleton — the base template each generated project builds on
• workers/render-worker — compilation and rendering logic

The API key is supplied via a browser modal and stored in an HTTP-only cookie, so it isn't accessible to client-side JavaScript. A server-side fallback key can also be set via .env for local use.

Setup

bash

pnpm install
cp .env.example .env   # optional — server-side key fallback

Add a Gemini API key (from Google AI Studio) to .env:

GEMINI_API_KEY=AIzaSy...

Then run:

bash

pnpm dev

The app runs at http://localhost:3000.

Features

• Model selector across 6 Gemini models
• Real-time progress screen with pipeline stage updates
• Custom animated cursor and gradient heading
• Typing animation with motion blur
• Support for 25+ Google Fonts
• Output at 1920x1080, 30fps

Known limitations

• No queue or worker pool — concurrent renders share the same request-scoped compute, so this isn't built for high concurrency yet
• No persistence — a failed render has no retry path short of re-running the pipeline
• Compilation fixes are capped at 3 attempts; prompts that produce persistently invalid code will fail out

A note on how this was built

This project was built entirely through AI-assisted development — I directed the design and pipeline decisions, but did not hand-write the implementation myself. Sharing that up front rather than leaving it ambiguous.

Feedback on the architecture, the pipeline design, or the tradeoffs above is welcome.

License: MIT

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"Escribe un script para generar 50 videos" — suena a Hollywood, pero en programa- ción es más simple.

¿Qué es un script?

Un script es un archivo de texto con instrucciones que la computadora ejecuta una por una.

Es como un guion de producción para tu computadora:

1. Lee el prompt del usuario

2. Llama a la API de video

3. Espera el resultado

4. Guarda el archivo

5. Repite 50 veces

Ejemplo real simple:

# script_generar_videos.py

import requests

prompts = [

"astronauta en Marte",

"dragón volando sobre Tokio",

"café flotando en gravedad cero"

]

for prompt in prompts:

response = requests.post(

"https://api.higgsfield.ai/generate",

json={"prompt": prompt, "duration": 5}

)

video_url = response.json()["video_url"]

print(f"Video generado: {video_url}")

Claude Code escribe esto por ti. Tú solo le dices: "Necesito un script que genere 3 videos con estos prompts usando la API de Higgsfield." Y Claude lo escribe, lo explica, y lo ejecuta.

¿Script vs Programa?

Un script es un programa ligero. No necesitas compilarlo, no es una app con interfaz gráfica. Es texto que se ejecuta directamente.

¿Por qué los creadores de video deberían aprender esto?

Porque escalar sin scripts es imposible.

¿Quieres generar 100 variaciones de un prompt? Script.

¿Quieres que se generen videos automáticamente cada mañana? Script + cron job.

¿Quieres A/B testear 20 estilos diferentes? Script.

Claude Code elimina la barrera de entrada: tú describes lo que quieres, Claude escribe el script.

Repasemos!!!

Un script es un guion de instrucciones para la computadora. Es la forma de automatizar generación de video a escala, y con Claude Code no necesitas ser programador para crearlo.

¿Han automatizado algo con scripts? ¿Qué les gustaría automatizar en su flujo de video? 👇

Tutorial buenísimo en youtube:

https://youtu.be/Gwmn0NZV6-o?si=OpO-d\_ZIITyHNx8\_

Ejercicio en el primer comentario

Sigamos creciendo Sincoders! ✌️

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Basta de QRs con menús en pdf ilegibles y pesados qué no pueden abrirse, tu solución a un solo paso.

Se ofrecen servicios de :

Unificación de contenido en redes ( plan personalizado de acuerdo a tus necesidades)

Creación de Menú digital y QR!

Rediseño de menús físicos!

Página web: Toda la info de tu negocio y acceso directo a todas tus redes sociales / sistema pick up and go/ pedidos por WhatsApp

Revisamos tu caso especifico, tus necesidades y a partimos de ahí para darle un plus a tus comensales!

Les dejo mi correo casa.villarmp@gmail.com

Saw this today and it made me re-think about AI.

Empiezo yo, actualmente me encuentro trabajando en la actualización de menús y volantes para un restaurante acá por Baja California

Porsupuesto, uso mis asistentes para todo ( LLMs y agentes ia) les comparto qué herramientas estoy usando así de manera breve, si tienen alguna duda más específica ahí me la dejan en los comentarios.

Para hacer cotizaciones y visuales super rápido y por WhatsApp Meta ai

Para convertir los assets ( imágenes y pdfs) a archivos html, json y editables : Kimi ai

Para terminar de detallar los entregables en formato de alta definición: Figma

Esta última me ha sorprendido muchísimo como ha integrado nuevas funcionalidades de diseño y animaciones para ilustraciones y páginas web, realmente increíble.

Ya les comenté en que estoy trabajando y aun no termino, van ustedes, como van con sus proyectos, en que etapa van, cuales son sus herramientas predilectas?