Pablo R. (Root Rat) - e/acc

How to turn slop into gold. Super concrete steps from awesome @poteto on making coding agents trustworthy: 1. Clean up the code your agents learn from. Your codebase is one of their biggest inputs. Agents copy whatever looks like an established pattern, including workarounds, deprecated code, and yesterday’s questionable decisions. Clean those up, or watch them reproduce. 2. Turn corrections into enforceable checks. Every time you correct an agent, ask: can this become a lint rule, a type constraint, a test, or a better API? Put the correction somewhere the system can enforce it. A growing AGENTS.md still requires the agent to follow every instruction. 3. Remove opportunities for predictable mistakes. Her team @SpaceXSI restricts React’s useEffect to framework internals because agents repeatedly misuse it in product code. They also enforce import boundaries between application processes. These constraints eliminate whole categories of mistakes that would otherwise keep coming back in review. 4. Give agents a reliable way to run and inspect the product. Provide debugging tools, reusable CLIs, and a “feature map” describing the application from the user’s perspective. Now “that thing in the left sidebar” has a shared meaning, and each agent can reuse the tools for checking it. 5. Review evidence of behavior. Have agents produce screenshots, videos, and state diagrams. These help you check what the product actually does and how closely that matches your intent. A convincing explanation of a fix is easy to generate; seeing the fix work is considerably more useful. 6. Spend serious effort on verification. Her team uses runtime verification and is experimenting with property-based UI testing and formal methods, including TLA+ model checking. Lauren says most of her token usage goes toward verification. Agents make some previously expensive testing work much more practical. 7. Automate once that loop is reliable. Her team now has agents exercise new releases, find bugs, open fixes, and merge them automatically. Getting to that level of trust took her about six months of investing in the environment. The results she reports: 11,000 pull requests shipped by her team in a month, a revert rate around 0.5%, and improvements in startup, typing, and switching chats. And what about infamous “software factory”? if your coding loop produces slop, automating it produces more slop, faster, with a larger token bill. Start by making good code the easiest thing for an agent to produce. Then scale it. As always, content at @aiDotEngineer is gold 🏆

por?

Mañana directo a las 21:00 aquí en X con @artikblue para hablar del bueno de Jen y sus movidas chinitas.

Absoluta cátedra.

Introducing Clarity – an AI-native agentic intelligence platform for armed forces. Developed in Europe, under European control. helsing.ai/clarity/

‼️ COMUNICADO DE VOX: RTVE y El Terrat incumplen lo acordado y se niegan a publicar los 40 minutos suprimidos de la entrevista a Santiago Abascal en La Revuelta. Abascal no volverá a ceder en exclusiva su imagen y discurso. Comunicado ⬇️

Hoy a las 21:00 directo aquí. Con @artikblue de @lobera_ai . Vamos a intentar sacar la foto grande de esta movida de chinitas, que tiene mucho que ver con la geopolítica de la IA y todo lo que llevo contando desde el año pasado.

Mañana directo a las 21:00 aquí en X con @artikblue para hablar del bueno de Jen y sus movidas chinitas.

Aún así, soy tecno optimista… estoy seguro de que la balanza se equilibrará de una u otra forma. Es más bestia ahora la disrupción en IT pero no deja de ser una forma de destilar y procesar la información con una infinidad de posibilidades en su output. Estamos al principio y pasarán años hasta que la nueva forma de trabajo permee en la gente, empresas y sociedad. Cada vez los tiempos se acortan en las adopciones, pero serán años aún, y ya han pasado 3 al menos… y nuestro sector es fundamental. Estoy seguro de que lo primero será ajustar jornadas de trabajo, posiblemente sea necesaria menos gente haciendo lo mismo pero la gente sigue siendo necesaria. Habrá mucha más necesidad de puestos en el sector IT, habrá transformaciones de roles, al fin y al cabo somos la punta de lanza y sobre todo en las empresas de consultoría que ayudarán en la transición a adoptar y adaptar las nuevas tecnologías. Habrá un incremento en el valor de determinadas profesiones en las que la IA y automatización no tiene cabida. Al final todo se ajustará y la gente se buscará la forma de ganarse la vida. Conozco muchos que estarían encantados en el sector de IT a reconvertirse en trabajadores más “manuales” construcción, chapuzas, electricistas, el campo… están MUY quemados. Estar al día de tanto cambio, evolución, es un entorno muy exigente. Hay un desgaste cognitivo, un cansancio o fatiga mental importante en muchos. Serán necesarios más técnicos de IT de campo que mantengan los sistemas, reparen, cableen, vuelvan a poner en línea un sistema que falle… más gente podrá diseñar sistemas electrónicos, el diseño de componentes o electrónica se democratizará o será comodity también. Vamos a asistir a un boom en la formación, la enseñanza tiene que cambiar y ajustarse a las nuevas necesidades y tiempos. Yo creo que todo va a mejorar y mucho, el sistema político debe evolucionar también, vislumbro una mayor implicación de la gente para controlar, lo que hacen y dejan de hacer, porque hay herramientas para ello. Que un gobierno no tenga presupuestos es una forma de opacidad que no debería ser tolerada. Habrá un mayor peso de organizaciones civiles que hagan de contrapeso frente a los abusos del poder aplicando una mayor vigilancia por el bien del entendimiento mutuo y la no polarización de la sociedad. Esto último es importante que suceda porque divididos no se va a ningún sitio… no se evoluciona. Quizás esto derive en algún tipo de gobierno tecnócrata, eso si los millonarios que pasarán a ser semidioses no se vuelven locos por las eficiencias y el poder que la tecnología les traerá, no se despistan de metas más trascendentes como la conquista del espacio, la cura de enfermedades o cualquier otro fin más filantrópico porque tienen todas sus necesidades y las de sus futuras generaciones cubiertas. Se han pasado el juego… Sucederá lo que el mundo quiera que suceda, y con esto quiero decir que si todos están en un acojone perpetuo harán realidad sus miedos y sus visiones, si prevalece la visión optimista, entonces nos espera un mundo mucho mejor. El futuro será lo que todos vosotros queráis que sea. Paz 🫶🏻.

💥💥💥 Human-Machine Teaming (HMT) runs have started with a BANG. This is what the DARPA Triage Challenge is all about: empowering medical professionals to save more lives through innovation.

Announcing a major milestone achieved by my team @GoogleDeepMind: we have proven key security properties of the machine code underlying the Signal messaging protocol. This is the first time the actual production code of a widely deployed protocol has been formally verified – by any method, with or without AI – and at this depth. More than a research breakthrough, it’s a prime example of how frontier AI can be a force multiplier to counter the speed and scale of modern cyber threats. Formal verification offers a higher standard of security; however, it’s extremely complex and time consuming, which is why in many cases it’s considered to be impractical. Similar efforts could take teams decades of combined effort. We did it in a month’s time. Using AlphaProof Code, Google DeepMind's new agentic framework for formal verification that runs on LLMs including Gemini Carbon, we verified the Signal protocol down to the actual code running on devices.  This milestone lays the groundwork for a future in which vital systems, from medical device firmware to power grid software, ship with mathematical proof that their protections work. Reaching that future will take continued research from our community. In that spirit, we're open-sourcing our formal specifications and verification artifacts so others can build on this work. On a personal note, this moment is of deep significance to me. I started my own research journey more than two decades ago as an intern working on checking the consistency of complex software systems. Seeing this grand challenge made practical with modern AI is extraordinary. I'm extremely proud of my team members: Swarat Chaudhuri, Andrew Ferraiuolo, Anton Kovsharov, Tej Chajed, Sam Schlesinger,  Karn Seth, Jonathan Katz, and Charles Sutton for taking on this grand challenge and delivering, and grateful to the Signal team for their partnership. deepmind.google/blog/formal-…