猫猫鱼 Top4 AI工具窝

Cline es un asistente de IA avanzado diseñado para integrarse en tu entorno de desarrollo, ofreciendo capacidades de codificación autónoma directamente en tu IDE. Gracias a las capacidades de codificación agentica de Claude 3.5 Sonnet, Cline puede manejar tareas complejas de desarrollo de software paso a paso. Con herramientas que le permiten crear y editar archivos, explorar grandes proyectos, usar el navegador y ejecutar comandos en la terminal (después de tu aprobación), Cline puede asistirte de maneras que van más allá de la finalización de código o el soporte técnico. Cline incluso puede usar el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para crear nuevas herramientas y extender sus propias capacidades. Mientras que los scripts de IA autónomos tradicionalmente se ejecutan en entornos aislados, esta extensión proporciona una GUI con intervención humana para aprobar cada cambio de archivo y comando de terminal, ofreciendo una manera segura y accesible de explorar el potencial de la IA agentica. Cline comienza analizando la estructura de tus archivos y los ASTs del código fuente, ejecutando búsquedas de expresiones regulares y leyendo archivos relevantes para ponerse al día en proyectos existentes. Al gestionar cuidadosamente la información que se añade al contexto, Cline puede proporcionar asistencia valiosa incluso para proyectos grandes y complejos sin abrumar la ventana de contexto. Una vez que Cline tiene la información que necesita, puede crear y editar archivos, ejecutar comandos directamente en tu terminal, lanzar el sitio en un navegador sin cabeza, hacer clic, escribir, desplazarse y capturar capturas de pantalla y registros de consola, permitiéndole corregir errores de tiempo de ejecución y errores visuales. Cuando se completa una tarea, Cline te presentará el resultado con un comando de terminal como `open -a "Google Chrome" index.html`, que puedes ejecutar con un clic de un botón. Cline también admite proveedores de API como OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock, Azure y GCP Vertex. Puedes configurar cualquier API compatible con OpenAI o usar un modelo local a través de LM Studio/Ollama. Si estás usando OpenRouter, la extensión obtiene su última lista de modelos, permitiéndote usar los modelos más nuevos tan pronto como estén disponibles. La extensión también lleva un registro del total de tokens y el costo de uso de la API para todo el ciclo de tareas y solicitudes individuales, manteniéndote informado del gasto en cada paso. Cline puede ejecutar comandos directamente en tu terminal y recibir la salida, lo que le permite realizar una amplia gama de tareas, desde instalar paquetes y ejecutar scripts de construcción hasta implementar aplicaciones, gestionar bases de datos y ejecutar pruebas, todo mientras se adapta a tu entorno de desarrollo y cadena de herramientas para hacer el trabajo correctamente. Para procesos de larga duración como servidores de desarrollo, usa el botón "Proceder Mientras se Ejecuta" para permitir que Cline continúe en la tarea mientras el comando se ejecuta en segundo plano. A medida que Cline trabaja, será notificado de cualquier nueva salida de terminal en el camino, permitiéndole reaccionar a problemas que puedan surgir, como errores de tiempo de compilación al editar archivos. Cline puede crear y editar archivos directamente en tu editor, presentándote una vista de diferencias de los cambios. Puedes editar o revertir los cambios de Cline directamente en el editor de vista de diferencias, o proporcionar comentarios en el chat hasta que estés satisfecho con el resultado. Cline también monitorea errores de linter/compilador (importaciones faltantes, errores de sintaxis, etc.) para que pueda corregir problemas que surjan en el camino por su cuenta. Todos los cambios realizados por Cline se registran en la Línea de Tiempo de tu archivo, proporcionando una manera fácil de rastrear y revertir modificaciones si es necesario. Con la nueva capacidad de Uso de Computadora de Claude 3.5 Sonnet, Cline puede lanzar un navegador, hacer clic en elementos, escribir texto y desplazarse, capturando capturas de pantalla y registros de consola en cada paso. Esto permite la depuración interactiva, pruebas de extremo a extremo e incluso uso web general. Esto le da autonomía para corregir errores visuales y problemas de tiempo de ejecución sin que necesites guiarlo y copiar-pegar registros de errores tú mismo. Intenta pedirle a Cline que "pruebe la aplicación", y observa cómo ejecuta un comando como `npm run dev`, lanza tu servidor de desarrollo localmente en un navegador y realiza una serie de pruebas para confirmar que todo funciona. Gracias al Protocolo de Contexto de Modelo, Cline puede extender sus capacidades a través de herramientas personalizadas. Mientras puedes usar servidores hechos por la comunidad, Cline puede en su lugar crear e instalar herramientas adaptadas a tu flujo de trabajo específico. Solo pídele a Cline que "añada una herramienta" y él se encargará de todo, desde crear un nuevo servidor MCP hasta instalarlo en la extensión. Estas herramientas personalizadas luego se convierten en parte del kit de herramientas de Cline, listas para usar en tareas futuras. Para contribuir al proyecto, comienza con nuestra Guía de Contribución para aprender lo básico. También puedes unirte a nuestro Discord para chatear con otros contribuyentes en el canal #contributors. Si estás buscando trabajo a tiempo completo, revisa nuestras posiciones abiertas en nuestra página de carreras.

DeepSeek-V3 es el último modelo de inteligencia artificial desarrollado por DeepSeek, diseñado para ofrecer un rendimiento superior en tareas de conocimiento, generación de texto, código y matemáticas. Con una arquitectura MoE (Mixture of Experts) y 671 mil millones de parámetros, este modelo ha sido entrenado en 14.8 billones de tokens, lo que le permite competir con los modelos más avanzados del mundo, como GPT-4o y Claude-3.5-Sonnet. DeepSeek-V3 no solo mejora en precisión y capacidad de respuesta, sino que también triplica la velocidad de generación de texto, alcanzando hasta 60 tokens por segundo. Además, el modelo es de código abierto, lo que permite a la comunidad de desarrolladores y empresas implementarlo localmente y adaptarlo a sus necesidades específicas. Con un enfoque en la accesibilidad y la innovación, DeepSeek-V3 está diseñado para ser una herramienta poderosa para investigadores, desarrolladores y empresas que buscan aprovechar al máximo la inteligencia artificial.

Ollama es una plataforma innovadora diseñada para facilitar el uso y la personalización de modelos de lenguaje avanzados, como Llama 3.3, Phi 3, Mistral y Gemma 2. Con Ollama, los usuarios pueden descargar y ejecutar estos modelos en sus sistemas operativos preferidos, ya sea macOS, Linux o Windows. La plataforma no solo ofrece una amplia gama de modelos preentrenados, sino que también permite a los usuarios personalizar y crear sus propios modelos para adaptarse a necesidades específicas. Ollama es ideal para desarrolladores, investigadores y entusiastas de la inteligencia artificial que buscan explorar y aprovechar al máximo las capacidades de los modelos de lenguaje. Con una comunidad activa en Discord, soporte técnico detallado en GitHub y una documentación completa, Ollama se posiciona como una herramienta esencial en el ecosistema de la inteligencia artificial. Además, la plataforma ofrece recursos adicionales como blogs, meetups y una presencia activa en redes sociales para mantener a los usuarios informados y conectados.

Shap10r es un juego de rompecabezas vibrante y desafiante que combina los mejores elementos de Wordle™ y Mastermind®. Resuelve el rompecabezas utilizando la lógica, la deducción y un toque de suerte. El juego utiliza 24 combinaciones únicas de formas y colores llamadas Shaplors, y tu objetivo es determinar la clave de respuesta seleccionando cinco Shaplors de la cuadrícula. Comienza buscando Shaplors que estén en la posición correcta. Los Shaplors delineados en verde están en la posición correcta. Los Shaplors delineados en amarillo están en la respuesta pero en la posición incorrecta. Utiliza los valores de los Shaplors para ayudar a reducir la clave de respuesta. Mantén un registro de los Shaplors que ya has adivinado para evitar repetirlos. Usa el proceso de eliminación para eliminar Shaplors incorrectos. Cuando se inicia un nuevo juego, se eligen al azar 5 Shaplors para crear la clave de respuesta. Un jugador tiene 10 oportunidades para determinar la clave de respuesta. El juego genera un valor para cada Shaplor sumando el valor de la forma y el valor del color. Los valores para cada Shaplor en la clave de respuesta se suman. En el Modo Normal, los Shaplors también se ordenan por valor de izquierda a derecha, de menor a mayor. No hay ordenación en el Modo Difícil. Hay 3 formas y 8 colores que componen los 24 Shaplors. En el Modo Normal, las 3 formas se asignan aleatoriamente a uno de los siguientes números: 10, 50 o 100. En el Modo Difícil, las formas se asignan a un número de factor de 10 de 10-100. Los 8 colores se asignan aleatoriamente: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 u 8. El valor del Shaplor se determina sumando el valor de la forma y el valor del color. Por ejemplo, si el cuadrado es 100 y el azul es 5, el Shaplor azul cuadrado es 100+5 = 105. Ganas puntos por cada Shaplor que coloques correctamente en la clave de respuesta. La puntuación se basa en la fila en la que se encuentra un Shaplor, con filas más altas ganando más puntos. Además, recibes un bono cuando adivinas correctamente la clave de respuesta.

Imagen 3 es el modelo de texto a imagen de mayor calidad desarrollado por Google DeepMind, diseñado para generar imágenes con detalles excepcionales, iluminación rica y menos artefactos distractivos en comparación con versiones anteriores. Este modelo representa un avance significativo en la generación de imágenes a partir de descripciones textuales, ofreciendo una amplia gama de estilos artísticos, desde el realismo fotográfico hasta la animación y el arte abstracto. Imagen 3 es una herramienta poderosa para creativos, diseñadores, desarrolladores y cualquier persona interesada en explorar las posibilidades de la inteligencia artificial en la creación visual. Su capacidad para comprender prompts complejos y generar imágenes de alta fidelidad lo convierte en una solución líder en el campo de la generación de imágenes asistida por IA. Además, Google DeepMind ha implementado medidas de seguridad y privacidad robustas, como la herramienta de marca de agua SynthID, para garantizar un uso responsable y ético de esta tecnología.

Mejorar Imagen es una plataforma innovadora que utiliza inteligencia artificial avanzada para mejorar la calidad de las imágenes en línea, de forma gratuita. Esta tecnología permite ampliar las imágenes hasta 10 veces y 12K, mejorando significativamente la nitidez y los detalles. La plataforma es ideal para fotógrafos profesionales, diseñadores gráficos, influencers y cualquier persona que desee mejorar la calidad de sus imágenes para fines personales o profesionales. Con una amplia gama de funciones, Mejorar Imagen ofrece una experiencia de usuario sencilla e intuitiva, garantizando resultados de alta calidad en cuestión de segundos. La seguridad de las imágenes es una prioridad, con todas las imágenes cargadas protegidas y eliminadas automáticamente después de una hora. Mejorar Imagen representa una solución rápida y eficiente para quienes necesitan mejorar la calidad de las imágenes, tanto para uso personal como profesional.

TEN Agent es un agente multimodal de IA de clase mundial integrado en tiempo real con la API de OpenAI y RTC. Ofrece funciones como verificación del clima, búsqueda web, análisis visual y RAG (Generación Aumentada por Recuperación). Este agente permite soluciones de baja latencia y alto rendimiento para aplicaciones de IA audiovisual complejas. Admite el desarrollo de extensiones en C++, Go, Python y más, y funciona en Windows, Mac, Linux y dispositivos móviles. TEN Agent combina de manera flexible las implementaciones en la nube y en el borde, equilibrando privacidad, costos y rendimiento. Permite construir aplicaciones de IA complejas a través de programación simple de arrastrar y soltar, integrando herramientas audiovisuales, bases de datos, RAG y más. El agente gestiona y ajusta su comportamiento en tiempo real para garantizar una respuesta dinámica.

ColiVara es un conjunto de servicios que te permite almacenar, buscar y recuperar documentos basados en su **_embebido visual_**. ColiVara tiene un rendimiento de recuperación de última generación tanto en documentos de texto como visuales, ofreciendo una comprensión y control multimodal superior. Es una implementación web de primera línea del artículo ColPali utilizando ColQwen2 como modelo LLM. Funciona exactamente como RAG desde la perspectiva del usuario final, pero utilizando modelos de visión en lugar de fragmentación y procesamiento de texto para documentos. Sin OCR, sin extracción de texto, sin tablas rotas o imágenes perdidas. Lo que ves es lo que obtienes. ### Cloud Quickstart: 1. Obtén una clave API gratuita desde el [Sitio web de ColiVara](https://colivara.com/). 2. Instala el SDK de Python y úsalo para interactuar con la API. 3. Indexa un documento. ColiVara acepta una URL de archivo, un archivo codificado en base64 o una ruta de archivo. Apoyamos más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. También tomaremos automáticamente una captura de pantalla de las URL (páginas web) e indexarlas. 4. Busca un documento. Puedes filtrar por nombre de colección, metadatos de colección y metadatos de documento. También puedes especificar el número de resultados que deseas. ### Documentación: Nuestra documentación está disponible en [docs.colivara.com](https://docs.colivara.com/). ### Por qué? RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es una técnica poderosa que nos permite mejorar la salida de los LLMs (Modelos de Lenguaje) con documentos privados y conocimiento propietario que no está disponible en otros lugares. Sin embargo, está limitado por la calidad del pipeline de extracción de texto. Con una capacidad limitada para extraer señales visuales y otra información no textual, RAG puede ser subóptimo para documentos que son visualmente ricos. ColiVara utiliza modelos de visión para generar embebidos para documentos, permitiéndote recuperar documentos basados en su contenido visual. ### Características clave: - **Recuperación de última generación**: La API se basa en el artículo ColPali y utiliza el modelo ColQwen2 para embebidos. Supera a los sistemas de recuperación existentes tanto en calidad como en latencia. - **Gestión de usuarios**: Configuración multi-usuario con cada usuario teniendo sus propias colecciones y documentos. - **Amplio soporte de formato**: Soporta más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. - **Soporte de página web**: Toma automáticamente una captura de pantalla de las páginas web y las indexa incluso si no es un archivo. - **Colecciones**: Un usuario puede tener múltiples colecciones. Por ejemplo, un usuario puede tener una colección para artículos de investigación y otra para libros. - **Documentos**: Cada colección puede tener múltiples documentos con metadatos ilimitados y definidos por el usuario. - **Filtrado**: Filtrado para colecciones y documentos en campos de metadatos arbitrarios. - **Convención sobre configuración**: La API está diseñada para ser fácil de usar con opiniones y optimizaciones predeterminadas. - **Características modernas de PgVector**: Usamos HalfVecs para búsquedas más rápidas y requisitos de almacenamiento reducidos. - **API REST**: Fácil de usar API REST con documentación Swagger. - **Integral**: Operaciones completas CRUD para documentos, colecciones y usuarios. - **Dockerizado**: Fácil de configurar y ejecutar con Docker y Docker Compose. ### Evaluaciones: Ejecutamos evaluaciones independientes con lanzamientos principales. Las evaluaciones se basan en el artículo ColPali y están diseñadas para ser reproducibles. Usamos el conjunto de datos Vidore y el tablero de líderes como línea de base para nuestras evaluaciones. ### Componentes: 1. Base de datos Postgres con extensión pgvector para almacenar embebidos. 2. API REST para la gestión de documentos/colecciones. 3. Servicio de embebidos. Esto necesita una GPU con al menos 8gb de VRAM. 4. SDKs específicos del lenguaje para la API. ### Plan de trabajo: 1. Demo completa con modelos generativos. 2. SDKs automatizados para lenguajes populares además de Python. ### Inicio (Configuración local): 1. Configura el Servicio de Embebidos (ColiVarE) - Este es un repositorio separado y es necesario para que la API funcione. 2. Clona el repositorio. 3. Crea un archivo .env.dev en el directorio raíz con las siguientes variables: 4. Ejecuta los siguientes comandos: 5. La aplicación estará ejecutándose en [http://localhost:8001](http://localhost:8001/) y la documentación de Swagger en [http://localhost:8001/v1/docs](http://localhost:8001/v1/docs). ### Licencia: Este proyecto está licenciado bajo la Licencia de Fuente Funcional, Versión 1.1, Licencia Futura Apache 2.0. Para licencias comerciales, por favor contáctanos en [tjmlabs.com](https://tjmlabs.com/).