Hilos · 4 noticias en 15 días
Simon Willison desarmó ChatGPT Work y encontró siete capacidades que no están en Chat (30/08)
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Simon Willison desarmó ChatGPT Work y encontró siete capacidades que no están en Chat (30/08)
El post nace de una queja legítima: OpenAI explica Work por lo que sirve y no por lo que hace, así que Willison se puso a probar. Primero, son dos productos distintos: el que corre en la nube (accesible desde chatgpt.com y las apps móviles) y el de la app de escritorio —la que antes se llamaba Codex— que accede a archivos y ejecuta programas en la máquina local. Sobre la versión cloud, la lista de lo que Work tiene y Chat no: elección de modelo entre Sol, Luna y Terra con seis niveles de razonamiento; un entorno de ejecución de código con acceso a internet, que Chat no tiene y que en Claude está limitado a una allowlist muy corta de dominios, mientras acá el default parece ser abierto; un Chrome headless completo que carga sitios, llena formularios, saca screenshots y corre JavaScript contra el DOM vía Playwright; un filesystem persistente y compartido entre sesiones, montado en /workspace, donde las ediciones de una sesión se ven al instante desde otra; la posibilidad de construir y desplegar sitios enteros sobre Cloudflare Workers, con D1 y R2 para estado del lado del servidor; sub-agentes; y automatizaciones de prompts programados. La advertencia que cierra el post es la que hay que leer dos veces: Work combina los tres elementos de su "trifecta letal" —acceso a datos privados, exposición a contenido no confiable y un canal para sacar información hacia afuera— y OpenAI todavía no explicó cómo protege esas sesiones contra prompt injection. Simon Willison
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Simon Willison publicó un inventario completo de las 232 herramientas y 44 skills de una sesión de ChatGPT Work (31/08)
Es la continuación práctica de su análisis de la semana pasada: en vez de describir el producto, volcó el snapshot entero. La referencia tiene 232 interfaces de herramientas con sus descripciones y declaraciones TypeScript, y 44 skills con el código fuente verbatim de cada SKILL.md, unos 615.000 caracteres de instrucciones. Las categorías dan una idea de la superficie: 89 herramientas de GitHub, 23 de Sites, 21 de Gmail, 15 de Google Calendar, más runtime y archivos, sub-agentes y coordinación, gestión de plugins, recursos MCP, REPL de JavaScript y automatizaciones. Para quien diseña sus propios agentes es material de estudio directo: son prompts de producción de un laboratorio grande, con la advertencia de que la disponibilidad cambia según configuración de sesión, permisos, apps conectadas y plugins instalados. Codex Tool Reference · Hacker News
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OpenAI publicó cómo repensar skills y prompts para GPT-6 Astra, y la recomendación central es sacar andamios, no agregarlos (12/09)
Eric Provencher parte de una observación simple: las instrucciones que se fueron acumulando con modelos anteriores ahora se comen contexto o hacen que Astra corte el trabajo demasiado temprano. Cuatro cosas concretas. Las descripciones de skills entran al contexto para que el modelo elija, así que si hay demasiadas Codex las trunca y pierde justo la información que necesita para elegir bien: alcance corto y preciso —una skill de migraciones de Postgres debería dispararse solo al crear, modificar o verificar una migración—, y si cubre varios flujos, que el documento principal apunte a los anexos en vez de traerlos. Segundo, las reglas de AGENTS.md que obligan a leer architecture.md, database.md y deployment.md antes de cualquier cambio son desperdicio para arreglar un typo: mejor apuntar selectivamente según lo que se toca. Tercero, permisos explícitos para lo seguro —correr tests con datos descartables, arreglar los errores que causó el cambio pedido y volver a correr, sin preguntar de nuevo—. Y cuarto, definir qué significa "listo": Astra puede parar antes que GPT-5.6 Sol incluso sin restricciones, y pedirle que avise después de la primera implementación fija ahí el punto de corte. La advertencia que más pesa en equipos: las skills compartidas aplican a los agentes de todos, y lo que le sirve a alguien corriendo Sol o Luna puede ser demasiado restrictivo para quien corre Astra. OpenAI · The Decoder
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Un repo que junta los system prompts extraídos de los modelos de frontera pasó las 700 estrellas en un día (14/09)
system_prompts_leaks mantiene actualizada una colección de prompts de sistema extraídos de Claude Fable 5.1, Opus 5, Claude Design y Claude Code; de ChatGPT con GPT-6 Astra y Codex; de Gemini 3.8 Flash, 3.1 Pro y Antigravity; de Grok, Cursor y Kimi, entre otros. La utilidad práctica no es el morbo sino la comparación: son documentos escritos por gente que tiene acceso a las evaluaciones internas del modelo, así que leer cómo un laboratorio estructura instrucciones, define herramientas y acota el comportamiento es probablemente la mejor documentación disponible sobre cómo se le habla a ese modelo en particular. Se cruza directo con lo que recomendaba OpenAI el viernes sobre sacar andamios en vez de agregarlos, y con la nota de Anthropic sobre haber recortado 80% del prompt de sistema de Claude Code. La advertencia obvia: son extracciones, no publicaciones oficiales, así que pueden estar incompletas o desactualizadas respecto de lo que corre hoy en producción. GitHub
GitHub OpenAI Anthropic GitHub GPT Claude Gemini Grok Kimi Claude Code
El hilo se arma solo en cada build: junta noticias de días distintos que nombran a la misma entidad y repiten vocabulario que casi no aparece en el resto del archivo. Nadie lo edita a mano, así que puede dejar afuera una noticia o sumar una de al lado.