Acaba de observarse un ajuste clave en el mecanismo de distribución del algoritmo X: está rompiendo la "segregación lingüística" en la línea temporal. X empieza a traducir automáticamente el contenido en idiomas extranjeros al idioma que estableces y lo envía directamente a la línea de tiempo. En el pasado, no solo tenías que hacer clic manualmente en "traducir", y el algoritmo de recomendaciones normalmente no te metía activamente este tipo de contenido "incomprensible". No sé cuánto tiempo lleva esta función en línea, pero es la primera vez que la noto claramente. Esto significa que el contenido de calidad ya no estará limitado por el idioma, y los autores solo tendrán que crear en su lengua materna, que se traducirá automáticamente al idioma nativo del lector para su distribución. X Este paso reduce el umbral para la comunicación interlingüística, y esto puede lograrse principalmente mediante grandes modelos de lenguaje (Grok).

Para la revisión anual de este año, le pedí al agente de IA que hiciera un inventario detallado basado en datos de mí. Este proceso se comparte porque te permite realizar fácilmente minería de datos de nivel profesional sin experiencia en programación. Es incluso más sencillo que Vibe Coding, ya que requiere: datos completos + Agente de Codificación. Para validar el límite superior de este proceso, seleccioné deliberadamente el perfil de salud de datos personales a 10 años más grande y complejo para hacer pruebas de estrés. 1️⃣ Escala de datos y umbral de procesamiento Lo que finalmente se exportó desde la app de Apple Health fue una copia de datos en bruto relacionados con la salud de un Apple Watch de hasta 3,5 GB de tamaño. Este documento contiene cientos de miles de registros de frecuencia cardíaca, así como diversos indicadores fisiológicos con una granularidad muy fina. Antes de que interviniera la IA, tenía que dedicar al menos unos días a investigar librerías de Python y analizar estructuras de datos XML complejas para manejar datos a esta escala. Este suele ser el mayor obstáculo para muchas personas cuando se enfrentan a la "cuantificación a sí mismas". 2️⃣ Flujos de trabajo habilitados por agentes Cuando introdujimos agentes de codificación como OpenAI Codex o Claude Code, todo el proceso se transformó por completo. Ya no necesitas centrarte en implementaciones específicas de código, solo definir el "objetivo de análisis". El agente ejecuta automáticamente un bucle recursivo: investiga de forma autónoma estructuras de datos → escribe scripts de procesamiento en Python → encuentra excepciones → vuelve a investigar y corregir el código. Puede completar todo el proceso, desde la limpieza hasta el análisis, de forma independiente, ayudándome a llevar a cabo muchas de mis ideas anteriores que quedaron en pausa debido a los altos costes técnicos. Si no sabes cómo empezar, primero puedes indicarle el fondo de la tarea y los archivos correspondientes, para que pueda explorar por sí mismo, por ejemplo: > Esta es una exportación completa en bruto de Apple Health, por favor revise qué tipos de datos de salud están incluidos. ¿Cuál es el intervalo de tiempo? > me ayudó a encontrar 10 ideas basadas en estos datos de salud. > Basándome en diferentes categorías de datos de salud, por favor ayúdame a averiguar si existe una correlación entre distintas categorías de datos. > ¿Confirmas que tu investigación es correcta? Por favor, verifica y dame datos más intermedios, lo confirmaré. Todo esto puede ser fácilmente alcanzable, e incluso puedes realizar investigaciones más complejas y específicas. ⚠️ Nota: Como los datos en bruto de los datos de salud son relativamente grandes, no pueden introducirse directamente en aplicaciones como ChatGPT, por lo que aún necesitas usar la versión CLI del Agente de Codificación para la investigación (IDEs como Cursor también pueden funcionar). Específicamente, puedes preguntar a la IA: > Cómo instalar la CLI del códex / la CLI de código Claude. 3️⃣ Resumen de ejemplo Este análisis abarca el periodo completo del 18 de mayo de 2015 al 25 de diciembre de 2025, para un total de 3875 días. Durante ese tiempo, llevé 5 Apple Watch con 3503 días de uso real, con una tasa de desgaste superior al 90%. El registro de uso continuo más largo es de 399 días y la interrupción más larga es de 33 días. 4️⃣ Perspectivas clave: Estudios de correlación sobre la frecuencia cardíaca en reposo A partir del conjunto de datos válido y limpio, el agente descubrió algunos patrones interesantes que no se habían descubierto antes. Las siguientes conclusiones son calculadas por el Codex (Nota: actualmente solo correlacionadas, no causales): 🔊 Presión inmediata del ruido ambiental (tamaño de la muestra: 1802 días): Un mayor ruido ambiental → incrementado la probabilidad de una frecuencia cardíaca en reposo alta durante el día en unas 5,2 veces. 🪑 Efecto rezagado del sedentario (tamaño de la muestra: 2546 días): Menos tiempo de pie → la probabilidad de tener una frecuencia cardíaca en reposo alta al día siguiente aumenta aproximadamente 1,75 veces. 🪜 Beneficios a largo plazo de la escalada (tamaño de la muestra: 1909 días): Subir escaleras a menor altura → la probabilidad de tener una frecuencia cardíaca en reposo alta al día siguiente aumenta aproximadamente 1,91 veces. Así que, al menos para mí, un ambiente más tranquilo, levantarme más a menudo en el trabajo y subir escaleras más puede tener beneficios para la salud a largo plazo. 5️⃣ Sugerencias de práctica y acción El análisis actual se centra únicamente en la dimensión de la frecuencia cardíaca en reposo, y los detalles del algoritmo y el análisis cruzado de más dimensiones se recopilarán en un artículo detallado y extenso si en el futuro surge la oportunidad. Si planeas usar IA para este tipo de análisis también, ten en cuenta que es importante establecer un mecanismo de validación. El agente puede tener "alucinaciones" al tratar con lógica compleja, y se recomienda pedirle que produzca estadísticas intermedias o realice comprobaciones manuales de muestreo en muestras pequeñas para asegurar la precisión de la conclusión final. O comproba con varios agentes. 6️⃣ Resumen Esto es solo un examen digital de mi propio cuerpo, y la conclusión puede no ser rigurosa y solo para referencia. Compartir este proceso pretende mostrar cómo Coding Agent salva la brecha tecnológica: minar activos de datos ya no requiere escribir código, solo hacer preguntas. Ahora que el umbral técnico ha superado, más vale sacar los datos polvorientos y ver qué detalles inesperados la IA puede ayudarte a desenterrar.

Acabo de alcanzar un hito, y las impresiones mensuales de este mes por fin superaron los 10 millones. ¿Cuál es el concepto de este número? Son más del doble de mis impresiones en los últimos 12 meses juntos. (Por supuesto, esto significa que mis datos han sido muy pobres.) ） Si alguien sigue dudando de la autenticidad de este número, que lo cambie por otro dato de Favoritos. Se ha guardado en favoritos casi 10.000 veces este mes, lo que equivale casi a la suma de los últimos 24 meses. Recientemente, varios de nosotros hemos adquirido una nueva comprensión del algoritmo de recomendación de X, algunos de los cuales son metafísicos y otros también contienen factores aleatorios. Pero básicamente, lo que se puede confirmar es: > IA + Codificación de vibración + Experiencia personal auténtica + Estructura de artículo adecuada para lectura en redes sociales son los factores que este nuevo algoritmo priorizará. Por supuesto, el tráfico es solo un aspecto. Además, el tema de la IA y la codificación de vibraciones es especialmente maleable, y casi cualquier aspecto del producto puede explorarse. En los últimos dos meses, también he lanzado muchos productos/sitios web, y el total de DAU ha superado los 1000, pero sigue siendo muy poco. Aún no he encontrado un modelo de beneficio, así que quizá tenga que probar algunos más para tener una oportunidad. Pero creo que estos productos anteriores han generado un valor real para los usuarios, de lo contrario no habrían abierto una página web todos los días. Quizá esa sea la belleza de la Vibe Coding: ya no escribes código por el simple hecho de escribir, sino por capturar esa idea fugaz y convertirla en un producto al alcance de todos. En cuanto a cómo monetizar, mejor dejar esta pregunta para la próxima versión.