Aquí está el tl;dr ELI5.
Piensa en preguntas de opción múltiple con IA, no en ensayos escritos por IA.
No chatea. Toma decisiones que tu software puede ejecutar: "¿Es spam o no?", "¿Qué herramienta debe usar este agente?", "¿Necesita intervención humana?"
Lo emocionante: aproximadamente 200x más rápido y 400x más barato que los LLMs de vanguardia en los benchmarks de flujo de trabajo propios de TypeSafe, con respuestas en una fracción de segundo.
Por qué es poderoso: imagina una app o un agente tomando cientos de pequeñas decisiones sin tener que mantener cientos de conversaciones costosas y lentas con un LLM.
Deja el modelo grande para el pensamiento complejo y la escritura. Usa Jev para las decisiones rápidas intermedias.
Ah, y fue creado casualmente por Diogo Almeida, co-creador de ChatGPT y uno de los coinventores de RLHF, quien pasó dos años desarrollándolo en secreto.
Esa es la propuesta. Esto es lo que dicen los hechos.
Nueve barridos de /last30days, cada archivo sin procesar leído en su totalidad, y cada publicación importante verificada manualmente contra la página en vivo. La publicación de lanzamiento tiene 66K me gusta y 31.4M de vistas a los dos días.
https://x.com/CompleteSkeptic/status/2099925682726002904
Un agente de navegador construido sobre él generó 1.8M de vistas en un día. Y un desarrollador calculó su factura: unas 5,000 solicitudes por aproximadamente dos dólares, distribuidas entre clasificación, enrutamiento de modelos, intención y dirección.
https://x.com/MichaelLee04/status/2100003037150683593
Yo no ejecuté estos flujos de trabajo. Dirigí la investigación hacia la comunidad y clasifiqué lo que la gente realmente está implementando. De 31 flujos de trabajo candidatos con una fuente nombrada y un número real, estos son los 9 que vale la pena copiar, cada uno con el código listo para usar.
🧠 La mecánica, en sesenta segundos
Le das el estado de tu aplicación más una pregunta tipada, y te devuelve una decisión tipada con una probabilidad adjunta. Sin prompts JSON, sin capa de análisis, nada que validar.
Tres tipos de preguntas, y esa es toda la superficie: \Choice\ elige una de hasta 255 opciones, \Score\ coloca algo en una escala, \Noul\ responde sí o no como un número del 0 al 1. Cada respuesta lleva \probabilities\ y una puntuación de \confidence\. Haz veinte preguntas sobre el mismo estado en una sola llamada y se evalúan en paralelo, por lo que veinte cuestan casi lo mismo que una. La entrada cuesta $0.042 por millón de tokens. La salida es gratis.
La comunidad coincidió con mi enfoque en el tweet, pero con mucho más alcance: Los LLMs generan respuestas, Jev toma decisiones, 2,278 me gusta.
Mis cifras principales vienen con una nota al pie. TypeSafe sitúa el tiempo de respuesta entre 70 y 500 milisegundos y afirma ser de 40x a 200x más rápido que los modelos de vanguardia. El par exacto en su página de inicio, de sus propias evaluaciones de flujo de trabajo, es 193.6x más rápido y 444.6x más barato. La línea base contra la que se mide importa:
Entonces, aquí está su página de inicio, y lo primero que te golpea es la comparación lado a lado contra GPT-5 X Terra, uno de los modelos intermedios de OpenAI.
- Nimrod, YouTube, 13,747 vistas
El nombre no es una referencia a Kahneman, aunque la clase de modelo se llama System One.
Aquí es donde viene realmente el nombre Jev, y no es Kahneman, es un economista del siglo XIX llamado William Stanley Jevons.
- Dots and Arrows, YouTube, 14,597 vistas
Paradoja de Jevons: haz que un recurso sea más barato y la gente consumirá mucho más de él. Nombrar a tu modelo de decisiones así es una declaración de tesis.
También es un poco gracioso. Rob Shocks cortó un clip de "My name is Jeff" en su desglose de 231,655 vistas y el comentario principal, con 142 me gusta, decía simplemente "My name is Jev me mató". Diogo ha estado respondiendo a los chistes él mismo, 129 me gusta.
1. 🌐 Un agente de navegador que encuentra vuelos en 7 segundos por $0.0039
Qué es. Un pequeño agente de navegador de código abierto donde Jev elige el siguiente clic y un LLM pequeño solo despierta cuando algo necesita escribirse.
Quién lo ejecuta. Gregor Zunic, fundador de Browser Use. 7.2K me gusta, 1.8M de vistas, 7.6K marcadores. Señala en la publicación que el video corre a velocidad 1x.
https://x.com/gregpr07/status/2100411066966749359
Por qué ganó un lugar. Es la cosa más vista que alguien ha construido sobre el modelo, y es la ilustración más limpia del patrón que sigue ganando: un nuevo espacio de acciones en cada paso, el DOM como estado, Jev eligiendo entre los candidatos, generación solo como respaldo. El artículo de LangChain dice que Kyle Jeong en Browserbase está haciendo lo mismo por fracciones de centavo.
El código está en el repo: browser-use/jev-ultrafast. Clónalo antes de escribir el tuyo propio.
2. 🧹 Compactación instantánea: puntúa cada llamada a herramienta y elimina la basura
Qué es. Reemplaza el prompt de resumen que cada agente de codificación ejecuta al límite de contexto con un pase de Jev que puntúa cada llamada a herramienta por relevancia y elimina el peso muerto.
Quién lo ejecuta. Tamara Tran hizo la pregunta y lanzó la respuesta esa misma tarde. 5K me gusta, 554.4K de vistas.
https://x.com/tamarajtran/status/2100694549362553153
Alex Volkov lo ejecutó como un plugin de Claude y publicó el número: un segundo para llevar una sesión de casi 1M de tokens a 86K. 1.9K me gusta, 3.5K marcadores.
https://x.com/altryne/status/2100739055923425589
Por qué ganó un lugar. Porque la respuesta de Diogo revela hacia dónde va esto. 304 me gusta.
https://x.com/CompleteSkeptic/status/2100702845779775675
Si un entorno puede puntuar y eliminar en un segundo en lugar de resumir, la ventana de contexto deja de ser el factor limitante en tu diseño. Esta es la elección sorpresa. Browser Use es mejor en video; la compactación es la que todo usuario de agentes de codificación siente hoy.
Pega esto en Claude Code, que es la línea de instalación exacta de Alex:
1Instalar y configurar: https://github.com/tamaratran/fast-jev-compaction
3. 🛡️ El revisor de seguridad, desacoplado del entorno
Qué es. Cada entorno de codificación ejecuta un clasificador que pregunta "¿debe ejecutarse este comando?" antes de que el modo automático lo permita. Hasta esta semana, ese clasificador vivía en la parte cerrada del producto.
Quién lo ejecuta. Vercel, en producción. Guillermo Rauch: el modo predeterminado en fx es auto, con un revisor de seguridad analizando cada comando, y Jev es hasta 18x más rápido en p95 y más preciso que el modelo que lo ejecuta actualmente. 3.7K me gusta, 392.4K de vistas.
https://x.com/rauchg/status/2100307962262872105
https://x.com/fazxes/status/2100300097695232164
Por qué ganó un lugar. Porque es una migración a producción con un número p95 adjunto, y porque LangChain lanzó la versión abierta al día siguiente como \AutoModeMiddleware\. El desglose de Rob Shocks, 231,655 vistas y 3,526 me gusta, es el que debes enviar a un compañero de equipo que quiere la historia en diez minutos.
La versión de LangChain, textualmente de su publicación:
1from langchain.agents import create_agent2from langchain_typesafe.experimental.middleware import (3 AutoModeMiddleware,4)56guardrail = AutoModeMiddleware(tools=["bash"])78agent = create_agent("openai:gpt-5.6-luna", middleware=[guardrail])
4. 🚦 Enrutamiento de modelos como middleware, no como prompt de sistema
Qué es. Pon a Jev frente a tu flota de modelos y déjalo elegir qué cerebro maneja cada solicitud, dejando las probabilidades en el estado del agente para que puedas auditar la elección.
Quién lo ejecuta. LangChain, en "Building a Harness with Jev" de Sydney Runkle. 232 me gusta, 31.1K de vistas, y la pieza más clara sobre cómo integrarlo que alguien haya publicado.
https://x.com/sydneyrunkle/status/2100754364545761643
Por qué ganó un lugar. El enrutamiento de modelos es el trabajo más citado para el modelo en todo el corpus; es una de las cinco cargas de trabajo en la publicación de 5,000 solicitudes por $2 al principio de este artículo. LangChain lo convirtió de un párrafo en un prompt de sistema a once líneas que puedes leer.
1from langchain.agents import create_agent2from langchain_typesafe.experimental.middleware import (3 ModelChoice,4 ModelRouterMiddleware,5)67router = ModelRouterMiddleware(8 choices={9 "fast": ModelChoice(10 model="openai:luna",11 criteria="Búsquedas directas, extracción y cambios localizados.",12 ),13 "powerful": ModelChoice(14 model="openai:sol",15 criteria="Arquitectura y decisiones de alto riesgo.",16 ),17 },18 instructions="Elige el modelo menos costoso que pueda completar la tarea.",19)2021agent = create_agent("openai:gpt-5.6-luna", middleware=[router])
Instala con \pip install langchain-typesafe\ y configura \TYPESAFE_API_KEY\.
5. 🔎 Precisión RAG: recupera como siempre, luego elimina lo que no pertenece
Qué es. Mantén tu recuperador exactamente como está. Ejecuta Jev sobre cada fragmento que devuelve con una sola pregunta de sí o no, y descarta los que fallen.
Quién lo ejecuta. Kush Bhuwalka lo puso en una frase: ejecuta Jev en todos los fragmentos que recupera y elimina los irrelevantes. 416 me gusta.
https://x.com/kushbhuwalka/status/2100731050075050485
Por qué ganó un lugar. La precisión ha sido la mitad no resuelta de RAG porque la solución siempre era otra llamada a LLM por fragmento, que nadie podía permitirse durante la recuperación. Con tokens de salida gratuitos y latencia subsegundo, un veredicto por fragmento es más barato que la búsqueda de embeddings que produjo el fragmento. Este lo escribí yo contra la API documentada, en la forma que Kush describió:
1from typesafe_sdk import Noul, TypeSafeClient23client = TypeSafeClient()45kept = []6for chunk in retrieved_chunks:7 verdict = client.system_one(8 state={"question": user_question, "chunk": chunk.text},9 questions={10 "relevant": Noul(11 instructions="El fragmento contiene información necesaria para responder la pregunta",12 ),13 },14 )15 if verdict.answers["relevant"].noul > 0.5:16 kept.append(chunk)
6. 🎮 Bucles en tiempo real: Minecraft, Doom y un lanzador que lee tu mente
Qué es. Decisiones dentro de un bucle que se ejecuta muchas veces por segundo, donde un modelo de vanguardia no puede participar en absoluto.
Quién lo ejecuta. Wuyang Zhou tiene a Jev y GPT-6 Astra jugando Minecraft juntos, Jev en las reacciones rápidas y Astra planificando por adelantado, luchando contra múltiples zombis a la vez. 374 me gusta, 51.4K de vistas.
https://x.com/wuyang_zhou/status/2100727660875808913
Nader Dabit construyó un oráculo de pulsaciones de teclas: escribe "el pdf que acabo de descargar" y el PDF más reciente ya es el primer resultado, con total confianza, en cada pulsación, en unos 100 milisegundos. 264 me gusta.
Por qué ganó un lugar. La demo de lanzamiento de TypeSafe es Doom, con el modelo preguntado qué hacer unas diez veces por segundo. Dos explicadores independientes calcularon el mismo costo para ese bucle:
Jev juega en tiempo real alrededor de 10 decisiones por segundo, y eso resulta en unos $7 por hora.
- AI WITH Rithesh, YouTube, 19,904 vistas
Diez decisiones por segundo por siete dólares la hora lo pone en una categoría diferente a un LLM, y la división de Minecraft, modelo rápido reacciona mientras el lento planifica, es el patrón que comparten todas las elecciones en tiempo real de esta lista.
7. 📬 Triaje de correo electrónico a escala masiva
Qué es. Apunta a Jev a una exportación de bandeja de entrada y haz que ordene, puntúe y marque cada mensaje en paralelo.
Quién lo ejecuta. El canal vogel en YouTube, 60,996 vistas y 526 me gusta, ejecutó 1,500 correos electrónicos exportados en lotes de 100 con 8 trabajadores. El artículo de LangChain nombra a Ryan Vogel como uno de los tres proyectos que están observando. Syntax, 33,933 vistas y 1,052 me gusta, construyó lo mismo más una demo de automatización del hogar que va de la pregunta a la llamada API en 300 milisegundos.
Por qué ganó un lugar. Es la demo más copiada en el corpus, y la matemática del rendimiento es el punto clave.
Solo tenemos un saldo de $5 aquí abajo, lo que solo muestra cuán barato es este modelo.
- vogel, YouTube, 60,996 vistas
Esta es la guía rápida de TypeSafe, textualmente, y ya es un pipeline de triaje de correo electrónico:
1pip install typesafe-sdk
1from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score, TypeSafeClient23client = TypeSafeClient()45response = client.system_one(6 state="Hola, he estado intentando conectar mi cuenta de Stripe durante 3 días y sigue fallando. Estoy perdiendo ventas. Por favor ayuda ASAP.",7 questions={8 "department": Choice(9 instructions="Qué equipo debería manejar esto",10 criteria={11 "billing": "Problemas de pago o suscripción",12 "technical": "Bugs o problemas de integración",13 "sales": "Preguntas de precios o cuenta",14 },15 ),16 "frustration": Score(17 instructions="Qué tan frustrado parece el cliente",18 criteria=[19 "Calma, solo declarando hechos",20 "Frustrado pero civilizado",21 "Muy enojado, lenguaje fuerte",22 ],23 ),24 "is_urgent": Noul(25 instructions="El mensaje transmite urgencia o sensibilidad al tiempo",26 ),27 },28)2930print(response.answers["department"].choice)31print(response.answers["frustration"].score)32print(response.answers["is_urgent"].noul)
8. 🗂️ Map-reduce sobre documentos: 777 juicios por un cuarto de centavo
Qué es. Un conjunto de preguntas, cada documento, todo a la vez. La carga de trabajo que ha sido económicamente imposible con modelos de vanguardia y mediocre con clasificadores clásicos.
Quién lo ejecuta. Mike Taylor, jefe de evaluaciones en Every, ejecutó la prueba más limpia que alguien ha publicado: 27 de sus propios artículos más 10 contrapartes estilo IA, 21 preguntas cada uno, todo en una solicitud. 777 juicios en menos de 0.7 segundos, por aproximadamente un cuarto de centavo. En todas sus once experimentos, 1,709 juicios por menos de un centavo. El AI Daily Brief, 10,000 vistas, recogió el número el mismo día.
Por qué ganó un lugar. TypeSafe enumera esto como una categoría propia, "AI Map Reduce over Big Data," en su mapa de casos de uso. Los tokens de salida gratuitos cambian la aritmética en cualquier cosa que ejecutes por fila. La forma HTTP cruda, de los docs, es lo suficientemente pequeña para caber aquí:
1{2 "model": "jev-latest",3 "state": "Hola, he estado intentando conectar mi cuenta de Stripe durante 3 días y sigue fallando. Estoy perdiendo ventas. Por favor ayuda ASAP.",4 "questions": {5 "is_urgent": {6 "type": "noul",7 "instructions": "El mensaje transmite urgencia o sensibilidad al tiempo"8 }9 }10}
Eso devuelve \{"is_urgent": {"type": "noul", "noul": 0.999}}\. Veinte preguntas en el objeto \questions\ cuestan casi lo mismo que una, así que pregunta todo lo que quieras saber por fila en una sola llamada.
9. 🧪 Jev en tu navegador, y los clones
Qué es. La interfaz, reimplementada sobre un modelo local por personas que querían la forma sin la dependencia.
Quién lo ejecuta. Kshetrajna Raghavan en Shopify construyó Reflex, un modelo Qwen ejecutando decisiones estructuradas con probabilidades en WebGPU, completamente en el navegador. Tobi Lütke lo compartió: 206 me gusta, 38.5K de vistas.
https://x.com/tobi/status/2100742327459303882
Un jevlike de ingeniería inversa atrajo 157 puntos en la portada de Hacker News dos días después del lanzamiento, y mini-jev, la misma interfaz en un LLM local, siguió un día después. El catálogo de la comunidad, awesome-jev-by-typesafe, estaba en 409 estrellas cuando lo consulté.
Por qué ganó un lugar. Tres clones independientes en 72 horas es la señal más fuerte en este barrido sobre si la interfaz es la verdadera invención. También te da una vía de escape offline para cualquier cosa que no puedas enviar por la red, lo cual importa porque la versión real es solo API y alojada en EE.UU. Prueba Reflex en una pestaña ahora mismo.
📖 Cómo dice TypeSafe que lo uses
Cuatro reglas, de los docs y de las respuestas propias del fundador:
- Haz muchas preguntas por llamada. Se evalúan en paralelo, y los docs dicen que las preguntas extra apenas cambian el tiempo de respuesta. Cada elección anterior que impresionó a alguien estaba preguntando varias cosas sobre un solo estado.
- Umbral en la confianza. Los docs te dicen que trates cualquier cosa debajo de 0.3 a 0.5 como una señal para preguntar a un humano en lugar de actuar. Esta es la diferencia entre un clasificador, que te entrega una etiqueta, y un sistema de decisiones, que te entrega una etiqueta más permiso para usarla.
- Dale candidatos, no le pidas que invente. Browser Use construye el espacio de acciones desde el DOM y Jev elige. RAG recupera y Jev filtra. El lanzador ordena y Jev reordena. Choice soporta hasta 255 opciones; añade un "otro" para los casos extremos.
- Acertar con la calificación o nada más importa. Un desarrollador que pasó la semana intentando romperlo lo dijo claramente: "si no obtienes la calificación correcta, no funciona." El conjunto de opciones y la redacción de la pregunta son el trabajo; la llamada en sí es trivial.
Dónde puedes probarlo: ya está detrás de las pasarelas que usas. Vercel AI Gateway dentro de 48 horas, y con 2,341 me gusta esa es la segunda publicación más grande de la empresa, detrás solo del anuncio en secreto.
https://x.com/typesafeai/status/2100376436272173088
Cloudflare AI Gateway, 749 me gusta, y OpenRouter en beta, 387 me gusta, la misma semana. El acceso directo es \POST [https://api.typesafe.ai/v1/systemone](https://api.typesafe.ai/v1/systemone)\ con un token Bearer.
⚖️ La advertencia honesta
El hilo de lanzamiento en Hacker News, "Introducing System One Models and Jev", 1,863 puntos y 490 comentarios, pasó la mayor parte de su longitud en una frase del marketing:
Además, 'no puede alucinar' parece incorrecto? Claro, no puede emitir un tipo inválido, pero aún puede emitir un valor válido completamente incorrecto.
- jacobgold, Hilo de lanzamiento en Hacker News, 1,863 puntos
Diogo no peleó con ello. Cuando un comentarista expuso que este es un modelo de clasificación en lugar de un LLM, llamó a la explicación "¡muy precisa!" y añadió solo que diría zero-shot en lugar de instruction-tuned. Ese es el enfoque honesto, y es bastante más pequeño que lo que el hype del día del lanzamiento llamaba un nuevo tipo de inteligencia: un clasificador zero-shot muy bueno con probabilidades calibradas y una API real.
El hilo más grande de Jev en Reddit trata sobre quién lo construyó primero. "Literalmente construí la arquitectura de Jev hace un año y la abrí completamente con modelo, dataset y paper" de r/LocalLLaMA, 1,568 votos positivos y 164 comentarios, atrajo la respuesta que resume el humor de toda la industria:
Pero ¿lo publicaste diciendo que es la próxima gran cosa? Error de novato
- hapliniste, Reddit, 495 votos positivos
El consuelo de 351 votos positivos en el mismo hilo: debido a ese trabajo previo, nadie puede patentar la idea general y encerrarla.
Mike Taylor de Every pasó 12 pasajes con defectos plantados a través de Jev y Fable 5.1 con esfuerzo alto. Jev regresó con una mediana de 0.35 segundos por pasaje contra 8.83, aproximadamente 25 veces más rápido y unos 580 veces más barato. También detectó seis de los siete defectos. Fable detectó los siete. Su veredicto: útil como sistema de alerta temprana, porque la alternativa es no revisar en absoluto. Una segunda comparación lado a lado más pequeña en un bucle de investigación contra gpt-6-astra resultó en alrededor de 7x de extremo a extremo, decisión mediana 213ms contra 2,436ms, ambos carriles 3 de 3 correctos, lo cual es real y útil y lejos de 200x. El promedio de cuatro flujos de trabajo de TypeSafe, como AISeeKing lo leyó de su gráfico, es 67.8% de acuerdo con las respuestas de referencia.
La fatiga del hype también es real. El comentario principal, 262 me gusta, en un explicador de 75,750 vistas que abrió con "Realmente creo que podría ser un cambio de juego" fue "Podría ser mi oración menos favorita de todos los tiempos."
Y la reacción más aguda en todo el barrido fue un espectador que vio un explicador completo y salió con las manos vacías:
Vi todo este video y todavía no tengo idea de qué es o qué hace JEV.
- Nullzero98, YouTube, 19 me gusta
Ese comentario es la razón por la que existe este artículo. La regla que lo resuelve proviene de un desarrollador que ha estado construyendo de esta manera durante años de todos modos, y cabe en una pegatina: la IA ejecuta, el código decide.
🔍 Cómo elegí estos
Once ejecuciones de /last30days a través de X, YouTube, Hacker News, Reddit, TikTok, Instagram, Digg, GitHub y arXiv devolvieron 716 elementos. Leí cada archivo sin procesar en su totalidad, luego abrí cada publicación con tracción real y verifiqué sus números contra la página en vivo, porque las publicaciones más grandes sobre un producto de dos días no estaban donde la búsqueda por palabra clave esperaba. 39 flujos de trabajo candidatos tenían una fuente nombrada y un número real. Me quedé con 9. No más de dos selecciones dependen de un solo autor o canal. Cada cifra de interacción es lo que X o YouTube mostraban en el momento de la extracción, redondeada exactamente como ellos la redondean.
Sobre el código: cuatro payloads son textuales. El bloque de triaje de correo electrónico es la guía rápida propia de TypeSafe de sus docs, la forma JSON cruda es de los mismos docs, y los dos bloques de middleware están copiados de la publicación de LangChain. La línea de instalación de compactación de Alex Volkov es su redacción exacta. Yo escribí el filtro RAG yo mismo contra la API documentada en la forma que Kush describió, y es un borrador con buenos cimientos en lugar de algo que alguien haya ejecutado en producción.
Las incrustaciones están reservadas para publicaciones que ganaron atención. Todo lo que tenga menos de unos cientos de me gusta se enlaza en línea, porque una publicación pequeña inflada en una tarjeta de cita solo parece evidencia.
🔑 Patrones en las selecciones
- El modelo rápido reacciona, el lento planifica. Minecraft, la carrera de Wikipedia en el hilo de lanzamiento, Browser Use y la compactación siguen todos esta misma división.
- Aliméntalo con candidatos. Los ganadores nunca le piden a Jev que genere una opción. Construyen el conjunto de opciones en código, desde el DOM, el recuperador, el rastro de herramientas o el índice del lanzador, y dejan que él elija.
- Los tokens de salida gratuitos están haciendo más trabajo que la cifra de velocidad. Aquí, cada carga de trabajo por fila o por bloque se desbloquea gracias al precio.
- La puntuación de confianza es el producto. Sin un número calibrado para establecer un umbral, esto es solo un clasificador rápido. Con uno, se convierte en una capa de decisión que sabe cuándo detenerse.
- La invención está en la interfaz, no en los pesos. Tres clones funcionales en 72 horas, y el hilo más grande de Reddit es de alguien que publicó la arquitectura hace un año.
- La versión académica llegó primero. TabAgent en arXiv plantea el mismo argumento sobre sustituir las llamadas de enrutamiento, filtrado y verificación por clasificadores, pero sin un producto asociado.
- La comunidad ya acuñó el nombre correcto. Un desarrollador que catalogaba lo que la gente estaba publicando coincidió en "sentencia if de IA", que son las tres palabras más útiles escritas hasta ahora sobre el modelo.
🧵 Lo que haría yo con ello
Mantén el modelo grande para el pensamiento complejo y la escritura. Pon este en cada juicio barato del bucle, establece un umbral de confianza y escala todo lo que esté por debajo de 0.5 a un modelo mayor o a un humano. Instala hoy mismo el plugin de compactación, porque es el único cuyo impacto notarás antes de esta noche.
📊 Todos los agentes informaron
Reddit: 113 hilos / 24,425 votos positivos / 4,159 comentarios; X: 314 publicaciones / 30,192 me gusta / 1,538 republicaciones, además de 13 publicaciones verificadas manualmente contra la página en vivo; YouTube: 75 videos / 4,545,636 vistas; TikTok: 36 videos / 171,040 vistas; Instagram: 14 reels / 10,778 me gusta; Hacker News: 133 historias / 25,312 puntos / 11,852 comentarios; GitHub: 6 repositorios / 842 estrellas; Digg: 7 clusters / 119 publicaciones; arXiv: 18 papers. Compilado a partir de once ejecuciones de /last30days el 2026-09-17, conteos brutos entre ejecuciones antes de deduplicar.
