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Hola,

Arrancamos la semana con una edición muy enfocada en algo que duele: la factura de OpenClaw. Si estás usando Claude Sonnet para todo, probablemente estés gastando $1,000-1,500 al mes. Y lo peor: el 80% de esas llamadas no necesitan Sonnet.

Entramos fuerte en el concepto que cambia el juego: agentes especializados con model routing. En lugar de usar Sonnet para absolutamente todo (desde heartbeats hasta tareas complejas), configuras fallbacks inteligentes: Haiku para lo rutinario, Gemini Flash gratis para heartbeats, y Sonnet solo cuando realmente lo necesitas.

También exploramos técnicas reales de optimización: prompt caching (90% de descuento en contenido reutilizado), session initialization (reducir contexto de 50KB a 2-8KB), heartbeat local con Ollama (cero costo en keep-alive), y rate limits inteligentes para evitar llamadas innecesarias.

Y cerramos con números reales: cómo pasar de $1,500/mes a $30-50/mes sin sacrificar calidad. Todo editando un par de archivos JSON y añadiendo reglas claras a tu system prompt.

Si te interesa dejar de quemar dinero en tokens y empezar a optimizar como un profesional — abajo tienes todo el setup paso a paso.

Vamos 👇

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Te presentamos "Horizonte Artificial", la nueva y flamante sección de nuestra newsletter dedicada exclusivamente a la Inteligencia Artificial. Pero no esperes el contenido convencional que inunda TikTok o YouTube. Aquí, nos sumergiremos en el fascinante mundo del OpenSource, explorando proyectos libres que puedes desplegar en tu propio servidor. Y para guiarnos en esta travesía, contamos con la experticia de Jesús Pacheco, mejor conocido en nuestra comunidad HiveAgile como "Pachecodes". Prepárate para una perspectiva fresca y auténtica sobre la IA. ¡Bienvenidos al horizonte!

🌟 TopGit - Resumen Semanal (2026-02-15)

📚 Repositorios Destacados de la Semana

Los siguientes repositorios han sido seleccionados por su relevancia, calidad y métricas de GitHub:

🔧 ⚡ Mejor pre-commit, reimaginado en Rust

Descripción: prek es una versión reimaginada de pre-commit, diseñada para ser más rápida, sin dependencias y una alternativa directa, proporcionando características adicionales muy solicitadas.

Características: - Un solo binario sin dependencias. - Más rápido y eficiente en uso de espacio. - Compatible con configuraciones y hooks originales. - Soporte para monorepos. - Integración con herramientas para gestionar entornos de Python y dependencias. - Implementaciones nativas en Rust de algunos hooks comunes.

Beneficios: - No necesitas instalar Python u otros runtimes. - Mejora la experiencia del usuario con mejoras significativas sobre herramientas existentes. - Soporta ejecución de hooks de manera más eficiente y rápida, optimizando el uso de recursos.

Casos de uso: - Proyectos que ya usan pre-commit pueden migrar fácilmente a prek. - Ideal para nuevos adoptantes de herramientas de estilo pre-commit, que quieren una solución integrada.

📊 Estadísticas de GitHub: - ⭐ 6,188 estrellas - 🔄 165 forks - 👀 16 observadores - 📝 99 issues abiertos - 🔤 Principal lenguaje: Rust

🔧 🤖 PicoClaw: El Asistente AI Ultra Eficiente

PicoClaw es un asistente AI ultraligero, diseñado para funcionar en hardware de bajo costo con menos de 10 MB de RAM. Inspirado en nanobot y reestructurado en lenguaje Go, ofrece una solución de AI autónoma que optimiza su propio código.

• Características: Carga ultrarrápida (1 segundo) y portátil en plataformas RISC-V, ARM y x86.
• Beneficios: Reduce significativamente los costos operativos, corriendo en hardware de solo $10.
• Casos de uso: Ideal para desarrolladores, automatización de tareas y gestión de información.

📊 Estadísticas de GitHub: - ⭐ 7,698 estrellas - 🔄 738 forks - 👀 66 observadores - 📝 74 issues abiertos - 🔤 Principal lenguaje: Go

🔧 🛡️ Trivy - Escáner de Seguridad

Trivy es un escáner de seguridad integral que encuentra vulnerabilidades, configuraciones erróneas y secretos en contenedores, Kubernetes, repositorios de código y más. Con su amplia cobertura, es compatible con muchos lenguajes de programación y plataformas, lo que lo hace ideal para desarrollar aplicaciones seguras.

📊 Estadísticas de GitHub: - ⭐ 31,908 estrellas - 🔄 2,946 forks - 👀 185 observadores - 📝 215 issues abiertos - 🔤 Principal lenguaje: Go

🔧 💻 Wave Terminal

Wave Terminal es un terminal de código abierto y multiplataforma que combina características tradicionales de terminal con capacidades gráficas como vistas previas de archivos, navegación web y asistencia de IA. Permite a los usuarios trabajar de manera fluida entre comandos de terminal y herramientas visuales.

📊 Estadísticas de GitHub: - ⭐ 17,359 estrellas - 🔄 773 forks - 👀 71 observadores - 📝 467 issues abiertos - 🔤 Principal lenguaje: Go

🔧 🤖 MimiClaw: Asistente AI en un Chip de $5

MimiClaw convierte una pequeña placa ESP32-S3 en un asistente AI personal. Solo conéctalo a USB, conéctate a WiFi y comunícate a través de Telegram. Maneja cualquier tarea y evoluciona con memoria local, todo en un chip del tamaño de un pulgar.

📊 Estadísticas de GitHub: - ⭐ 1,777 estrellas - 🔄 225 forks - 👀 16 observadores - 📝 35 issues abiertos - 🔤 Principal lenguaje: C

🔧 💻 ChatDev 2.0 - DevAll

ChatDev 2.0 es una plataforma de orquestación multi-agente sin código diseñada para desarrollar todo tipo de aplicaciones. Permite a los usuarios construir y ejecutar sistemas multi-agente personalizados a través de una simple configuración, potenciado por la inteligencia artificial y modelos de lenguaje. Con esta herramienta, se pueden definir agentes, flujos de trabajo y tareas sin necesidad de programación. Ideal para visualización de datos, generación 3D y más.

📊 Estadísticas de GitHub: - ⭐ 30,967 estrellas - 🔄 3,816 forks - 👀 344 observadores - 📝 36 issues abiertos - 🔤 Principal lenguaje: Python

🔧 🤖 MiniCPM-o: Modelo Multimodal

MiniCPM-o es un modelo de lenguaje multimodal de última generación que combina capacidades de visión y procesamiento de voz. Diseñado para funcionar en dispositivos móviles, este modelo es capaz de manejar imágenes y audio en tiempo real, ofreciendo una experiencia única con capacidades de streaming multimodal a través de diferentes plataformas.

📊 Estadísticas de GitHub: - ⭐ 23,780 estrellas - 🔄 1,828 forks - 👀 163 observadores - 📝 84 issues abiertos - 🔤 Principal lenguaje: Python

🔧 🤖 Heretic: Herramienta de Eliminación de Censura

Heretic es una herramienta que elimina la censura (también conocida como "alineación de seguridad") de modelos de lenguaje basados en transformadores sin la necesidad de un costoso entrenamiento posterior. Combina una implementación avanzada de ablación direccional, conocida como "abliteration", con un optimizador de parámetros basado en TPE gracias a Optuna. Con Heretic, es posible encontrar parámetros de ablación de alta calidad de forma completamente automática, lo que permite crear modelos decensurados que conservan la inteligencia del modelo original. No se necesita un conocimiento profundo sobre los internals de los transformadores, cualquier persona que sepa ejecutar un programa en línea de comandos puede usarlo.

📊 Estadísticas de GitHub: - ⭐ 5,142 estrellas - 🔄 494 forks - 👀 27 observadores - 📝 54 issues abiertos - 🔤 Principal lenguaje: Python

🔧 📱 Escrcpy

Escrcpy es una herramienta que permite mostrar y controlar dispositivos Android desde una computadora. Se conecta a través de USB o WiFi, y proporciona una experiencia fluida de interacción y gestión de dispositivos móviles. Minimalista y eficiente, es ideal para desarrolladores y usuarios que desean ampliar el uso de sus dispositivos móviles en un entorno más amplio.

📊 Estadísticas de GitHub: - ⭐ 8,143 estrellas - 🔄 595 forks - 👀 51 observadores - 📝 35 issues abiertos - 🔤 Principal lenguaje: JavaScript

🔧 🛡️ LiteBox

LiteBox es un sistema operativo de biblioteca centrado en la seguridad, que permite la ejecución en modo kernel y modo usuario. Este proyecto está diseñado para reducir la superficie de ataque al limitar la interfaz con el host, lo que mejora la seguridad a través de la creación de un entorno de sandboxing. Su interfaz permite una fácil interoperabilidad entre diferentes plataformas.

📊 Estadísticas de GitHub: - ⭐ 2,106 estrellas - 🔄 88 forks - 👀 19 observadores - 📝 80 issues abiertos - 🔤 Principal lenguaje: Rust

📊 Análisis de Distribución por Categorías

La siguiente gráfica muestra la distribución de proyectos por categoría en TopGit:

📈 Estadísticas Semanales

🏆 Top 3 Categorías

📊 Distribución Detallada

🤖 IA & Machine Learning ██████        33%  (7 repos)
🔧 Dev                ██████        33%  (7 repos)
🔧 Otros              █             10%  (2 repos)
🌐 Web Development    █             10%  (2 repos)

🚀 Tendencias Destacadas

📈 Métricas Clave

• Repositorios Totales: 21
• Promedio Diario: 3.0 repos/día
• Categorías Activas: 6

🎯 Categorías Dominantes

1. IA & Machine Learning
2. 7 repositorios
3. 33.3% del total
4. Dev
5. 7 repositorios
6. 33.3% del total
7. Otros
8. 2 repositorios
9. 9.5% del total

💡 Análisis de Tendencias

Esta semana en GitHub, vemos importantes desarrollos en diversas facetas de la tecnología. Desde optimizaciones en las herramientas existentes, hasta impresionantes avances en inteligencia artificial, la comunidad sigue innovando a ritmo vertiginoso.

El proyecto en el puesto número 1, prek, es una versión mejorada de pre-commit, reimagina la herramienta original añadiendo valiosas características y optimizaciones, destacando su menor dependencia de otros software y su velocidad mejorada gracias a la implementación en Rust.

Las inteligencias artificiales ultraligeras y de bajos costos, como PicoClaw y MimiClaw, demuestran el inmenso progreso en la optimización y accesibilidad de la IA, con aplicaciones que tienen un potencial enorme en diversos campos, desde la automatización de tares hasta la gestión de información.

Trivy, una herramienta de seguridad para analizar vulnerabilidades en sus proyectos, es notable, dado que la seguridad en el desarrollo de software sigue siendo una cuestión muy importante. Trivy ofrece un análisis completo y posee una amplia compatibilidad.

Wave Terminal y Escrcpy destacan en la mejora de las interacciones con nuestros dispositivos, a través de capacidades gráficas avanzadas y acceso remoto eficiente respectivamente.

ChatDev 2.0 promete simplificar la creación de aplicaciones, permitiendo a los usuarios definir flujos de trabajo y tareas sin necesidad de programación.

Por último, pero no menos importante, se observa una tendencia en la creación de modelos multimodales como en el caso de MiniCPM-o, que combina visión y procesamiento de voz, y herramientas de seguridad avanzadas como LiteBox, que disminuye la superficie de ataque al limitar la interfaz con el host.

En general, estos repositorios marcan tendencias en el escenario de GitHub, orientándose hacia optimizar y mejorar nuestras interacciones con los dispositivos, aumentar la accesibilidad y eficiencia de la IA y garantizar la seguridad en nuestras creaciones digitales.

💡 Análisis de Contexto

Miércoles, 11:34 PM. Reviso mi factura de Anthropic: $1,247 este mes. Y lo peor: sé que el 80% de esas llamadas fueron para tareas que no necesitaban Sonnet. Heartbeats cada 30 segundos, confirmaciones de "entendido", búsquedas simples en archivos. Todo quemando tokens a $3 por millón de input.

Frustrado, empecé a investigar. ¿Realmente necesito Claude Sonnet-4 para todo? La respuesta era obvia: no. Necesitaba algo más inteligente: model routing con fallbacks, prompt caching para contenido reutilizado, y agentes especializados que usen el modelo correcto para cada tarea.

Y ahí estuvo mi "momento Eureka": OpenClaw ya tiene todo esto integrado. Solo necesitas configurarlo correctamente.

📡 El Problema Real: ¿Por Qué Gastas Tanto?

ANTES: Sin optimización - Contexto inicial: 50KB+ (system prompt + workspace completo) - Modelo: Sonnet para todo (heartbeats, búsquedas, razonamiento) - Heartbeat: Claude API cada 30 segundos - Caching: Desactivado - Costo mensual: $1,000-1,500

DESPUÉS: Con optimización - Contexto inicial: 2-8KB (solo lo esencial) - Modelo: Haiku por defecto, Sonnet bajo demanda, Gemini Flash gratis para heartbeats - Heartbeat: Ollama local (cero costo) - Caching: Activado (90% descuento en contenido reutilizado) - Costo mensual: $30-75

La diferencia: $1,425/mes de ahorro. Suficiente para pagar tu servidor, tu café, y todavía sobra para el gimnasio que nunca usas.

El problema no es OpenClaw. El problema es que nadie te dijo cómo configurarlo correctamente. Hasta ahora.

Viernes, 2:47 AM. Acabo de revisar mi factura de Anthropic: $1,247 este mes. El mes pasado fueron $1,180. Y el anterior $1,350. Promedio: $1,259/mes quemando tokens en OpenClaw.

Pero lo peor no era el dinero. Era la frustración.

3:15 AM, martes anterior. Estoy en medio de un refactoring crítico. El agente está analizando 15 archivos, generando el plan de migración. Todo va bien. Y entonces:

Error: Rate limit exceeded. Please try again in 60 seconds.

El agente se detiene. En seco. Todo el contexto se pierde. Tengo que empezar de nuevo. Y cuando vuelvo a intentarlo 60 segundos después, me vuelve a pasar a los 30 segundos.

¿Por qué? Porque estaba usando Sonnet para absolutamente todo. Cada heartbeat, cada búsqueda, cada "entendido". Anthropic me estaba limitando porque parecía que estaba abusando del sistema. Pero no estaba abusando. Solo tenía una configuración pésima.

4:22 AM, jueves. Otra vez. Esta vez en medio de una sesión de debugging. El agente encuentra el bug, está a punto de sugerir el fix, y:

Error: Rate limit exceeded. Please try again in 60 seconds.

Pierdo 20 minutos de contexto. Tengo que explicarle todo de nuevo. Y me vuelve a pasar.

Me puse a investigar. Abrí los logs. Y ahí estaba el problema, gritándome en la cara:

• Heartbeats: 2,880 llamadas/día a Sonnet solo para mantener la sesión viva ($0.40/día = $12/mes)
• Context bloat: Cada request enviaba 50KB+ de system prompt + workspace completo ($0.15 por request)
• Model overkill: Sonnet para TODO, incluso para "entendido" y búsquedas simples
• Zero caching: Enviando el mismo system prompt 500 veces al día
• Rate limits constantes: Porque parecía que estaba spammeando la API

El problema no era OpenClaw. Era yo. Estaba usando un Ferrari para ir al supermercado. Y encima, el Ferrari se quedaba sin gasolina cada 5 minutos.

ANTES: La factura del terror - Contexto: 50KB por request × 100 requests/día = $15/día - Heartbeats: Sonnet cada 30s = $12/mes - Sin caching: System prompt × 500 = $22.50/mes - Total: $1,259/mes

DESPUÉS: Optimización inteligente - Contexto: 2-8KB por request × 100 requests/día = $0.80/día - Heartbeats: Ollama local = $0 - Con caching: System prompt × 1 write + 499 cached = $0.03/mes - Total: $32/mes

Ahorro: $1,227/mes. Eso son $14,724 al año. Suficiente para un MacBook Pro nuevo cada año.

Ahora te muestro exactamente cómo hacerlo.

Cómo Reducir Tus Costos de OpenClaw en 6 Pasos

Optimización 1: Session Initialization (Reduce contexto de 50KB a 2-8KB)

El problema: Por defecto, OpenClaw carga todo tu workspace en cada sesión. Archivos, memoria, proyectos. Todo. Resultado: 50KB+ de contexto inicial que pagas en cada request.

La solución: Añade reglas de inicialización a tu system prompt para cargar solo lo esencial.

Paso 1: Edita tu system prompt

Abre ~/.openclaw/agents/main/SOUL.md y añade al inicio: