Avelina 2.0 /NONSTOP — fuera de beta, hacia el mundo abierto

Si has estado usando Avelina desde la línea 1.9, este es el lanzamiento grande. 1.9 se trataba de hacerla más ligera y estable — el catálogo de skills se movió al prefijo en caché para que dejara de comerse tu ventana de contexto, las respuestas habladas empezaron a funcionar sin claves de API, las tareas en segundo plano dejaron de perderse. Buena fontanería silenciosa. 2.0 es un salto de otro tipo: es el lanzamiento en el que ella empieza a cuidarse a sí misma y trabaja junto a ti en lugar de solo responder cuando le hablas.

A continuación está el panorama completo — agrupado por lo que realmente cambia para ti, no por commit. Empezamos por la función que más preguntan: /nonstop.

/nonstop — trabajo autónomo que puedes ver en vivo

Normalmente Avelina trabaja de a un turno a la vez: preguntas, ella lo hace, se detiene. Ese es el ritmo correcto para una conversación. Es el ritmo equivocado para un trabajo grande — «registra nuestro enlace en estos 200 sitios», «revisa este backlog», «vigila esto y actúa». Para eso no quieres una compañera de chat, quieres una trabajadora que siga hasta terminar.

Eso es lo que activa /nonstop. Le das un objetivo, y ella lo lleva hasta completarlo a lo largo de muchos pasos — durante horas si hace falta — sin detenerse a hacer preguntas innecesarias. Se le indica deliberadamente que siga trabajando en lugar de parar antes de tiempo. No es un truco del modelo; es un bucle integrado en su código (un «harness»), así que funciona igual sin importar el modelo con el que la uses. La detienes en cualquier momento con /stop.

Cómo usarlo — tres pasos sencillos

1. Prepara el contexto primero. Antes de activar el interruptor, conversa el trabajo en el chat como lo harías con una persona: cuál es el objetivo, cómo se ve «terminado», cualquier restricción, enlaces, ejemplos. Todo lo que mencionas se convierte en material con el que ella trabaja.

2. Actívalo y elige un modo. Envía /nonstop. Ella destila un objetivo de trabajo claro directamente de tu conversación — verás algo como «Objetivo formado a partir del contexto: … Requisitos capturados: 7» — así que nada de lo que dijiste se pierde. Luego empieza. El propio selector de /nonstop ahora te enseña este flujo, en tu idioma.

3. Guíala mientras trabaja. No tienes que quedarte esperando. Envía un mensaje — por texto o voz — a mitad de la ejecución y actualiza el objetivo sobre la marcha. Cambia de opinión, añade un requisito, acota el alcance: ella lo incorpora y sigue adelante.

Dos modos: finito e infinito

Cuando activas el modo sin parar, eliges cómo debe terminar:

Finito — el objetivo tiene una línea de meta definida («regístrate en estos 240 sitios»). Ella lo lleva a una finalización verificada y luego se detiene. Este es el que usarás más.

Infinito — el objetivo es un propósito permanente sin fin natural («sigue encontrando los próximos sitios y sembrando enlaces»). Ella lo ejecuta indefinidamente, pausándose y reanudándose automáticamente en torno a la ventana de uso, hasta que tú la apagues. En modo infinito no hay «terminado» — solo tú la detienes.

Ya no se queda en silencio

El viejo dolor de las ejecuciones autónomas largas era el vacío: lanzabas una tarea grande y te quedabas mirando un «escribiendo…» interminable sin idea de si algo estaba pasando. En 2.0 ella publica un breve latido de progreso mientras trabaja, y un resumen por ciclo en cada límite de ciclo — una actualización de una línea con conteos de checklist (hecho / restante). Siempre ves progreso real y en movimiento en lugar de silencio.

Y no pierde el hilo. En una ejecución larga, el objetivo se mantiene en memoria a lo largo de cada ciclo, así que no se desvía ni olvida lo que estaba haciendo tres horas después.

Ya no puede abandonar en silencio antes de tiempo

Esta es la parte que más me alegra que hayamos arreglado. En la primera versión, si el trabajo estaba «terminado» dependía del propio autoinforme del modelo — y un modelo, cansado a mitad de maratón, podía declarar «bloqueado, genuinamente agotado» con docenas de elementos todavía sin tocar, y el bucle le creería. Ahora esa decisión vive en el código, no en su paráfrasis. Un marcador de completado o bloqueado es solo una solicitud de detenerse; el harness lo audita contra una checklist legible por máquina y, si quedan elementos, le devuelve un «esto es exactamente lo que falta» concreto y la hace continuar. Fingir el completado significaría falsificar cada línea restante — y se te alerta si sigue intentándolo. El abandono prematuro está diseñado para no ocurrir.

Se mantiene segura en tu servidor

El modo sin parar respeta la máquina en la que corre. Hay una compuerta de presión del host: si el servidor sufre presión real de memoria, el bucle se pausa en lugar de forcejear, y se reanuda cuando hay margen. Si el proceso se reinicia a mitad de un objetivo, se reanuda automáticamente desde donde lo dejó en lugar de perder la ejecución. Y /stop siempre es el freno físico — mantiene el objetivo pero suspende el trabajo, así puedes intervenir, ajustar y dejar que continúe.

Cuándo usarlo: trabajos grandes de muchos pasos, backlogs largos, cualquier cosa que de otro modo tendrías que vigilar. Cuándo no: pedidos rápidos y puntuales — el modo normal es mejor ahí.

Memoria, reconstruida de principio a fin

La memoria de Avelina ya era una base de datos que tú posees — organizada en capas de hechos, un diario, lecciones y una cosmovisión. 2.0 hace que esa memoria se cuide sola.

Su grafo de conocimiento ahora se autorrepara. Un pase nocturno reconecta hechos huérfanos y reconstruye los enlaces entre ellos, así que la memoria se mantiene coherente durante meses en lugar de fragmentarse lentamente en trozos desconectados.

Reflexiona cada noche. Una reflexión nocturna guarda lo que realmente aprendió y ejecuta un ciclo de vida completo de hipótesis: las ideas que se confirman una y otra vez se promueven a conocimiento asentado, las obsoletas se retiran.

Su conjunto de trabajo siempre está fresco. Un pase cada hora mantiene a mano los hechos y lecciones más relevantes — con la evidencia adjunta — para que razone a partir de lo que realmente pasó y no de una suposición. Cuando toca un archivo o tarea específica, la memoria relevante para exactamente eso aparece automáticamente.

Tus bots ayudantes también lo reciben. Si tienes bots ayudantes dedicados, ahora comparten el mismo motor de memoria y aprenden de sus propias conversaciones, en lugar de empezar de cero cada vez.

Automejora, según un calendario

Una vez a la semana se sienta y revisa cómo le fue realmente. Una reflexión profunda encuentra la causa raíz de cada momento difícil contigo — dos niveles de profundidad, no solo «anotado» — escribe la lección de inmediato para que no se pueda perder, y entrega de una a tres ideas concretas de mejora con cada informe.

Y se exige a sí misma un estándar honesto. Cada informe semanal responde cinco preguntas sencillas sobre si realmente ayudó: si te devolvió tiempo, si te amplificó en lugar de reemplazarte, si se mantuvo honesta, si profundizó tus conexiones en lugar de sustituirlas, si calmó las cosas en lugar de escalarlas. No son preguntas de marketing — es una autoevaluación sobre la que informa.

Habla como ella misma, exactamente una vez

Se cierran dos fallos sutiles pero exasperantes. Los mensajes ahora siempre llegan del bot correcto — ya no llega una respuesta bajo la identidad equivocada — y una respuesta a un mensaje entrante se entrega exactamente una vez, no dos. Algo pequeño en el papel, un alivio real en el uso diario.

Mensajes enriquecidos en Telegram

Ahora usa los nuevos mensajes enriquecidos de Telegram — el formato de texto enriquecido más reciente de la plataforma. Las tablas y presentaciones de diapositivas ahora se renderizan como bloques y carruseles nativos de Telegram (con una alternativa limpia en clientes más antiguos), así que una comparación o un conjunto de imágenes se ve como debe en lugar de colapsar en un muro de texto. Puede adjuntar botones en línea a una respuesta. Y si la añades a un grupo con la configuración de privacidad equivocada, ahora lo diagnostica y te dice exactamente cómo arreglarlo, en lugar de perderse tus mensajes en silencio.

Confiabilidad del día a día

Gran parte de 2.0 es el trabajo poco glamoroso de no romperse. El mantenimiento del sistema de archivos y la base de datos corre automáticamente, con un resumen semanal de salud que se te envía. Los trabajos programados que faltan se recrean solos en lugar de quedarse rotos en silencio. Mantiene tu idioma de forma consistente — en sus respuestas, en su razonamiento, y en todo lo demás. Y las instalaciones nuevas empiezan con el modelo más potente por defecto, así que una Avelina nueva está en su mejor forma desde el primer mensaje.

De dónde viene esto — 1.9.0 y 1.9.2

Si estás actualizando desde la línea 1.9, dos pasos anteriores prepararon el terreno. 1.9.0 movió el catálogo de skills al prefijo del sistema en caché — antes se reinyectaba en cada mensaje individual (~28KB en instalaciones activas), comiéndose la ventana de contexto y causando compactaciones frecuentes a mitad de tarea y skills mal enrutadas; ahora se lee de la caché una vez y sobrevive a la compactación. Ese lanzamiento también trajo respuestas habladas locales primero (Silero / Piper antes que cualquier voz en la nube, así que el habla funciona sin claves de API) e hizo que los resultados de tareas en segundo plano realmente llegaran a tu chat. 1.9.2 fue un arreglo de seguridad: el filtro de escalamiento / anti-exfiltración pasó a ser solo telemetría, así que una racha de falsos positivos en frases inocentes ya nunca puede autosuspender ni bloquear una instalación — y cualquier instalación atascada por el comportamiento antiguo se autorrepara en su siguiente actualización.

Las oleadas de pulido — 2.0.1, 2.0.2, 2.0.3

2.0 llegó y luego se fue afinando con las primeras instalaciones reales.

2.0.1 — toda su interfaz ahora habla tu idioma, incluidas las funciones nuevas justo en el momento en que llegan, como el selector de nonstop. Y después de cada actualización te cuenta qué hay de nuevo, automáticamente, en tu idioma, justo después de reiniciarse. Se acabaron las actualizaciones silenciosas.

2.0.2 — el menú de comandos «/» está completo: cada superficie de trabajo de 2.0 (tareas, buzón, panel, consejo, autorreparación) ahora está en el menú, descrita en tu idioma. El selector de /nonstop ganó la guía de cómo usarlo descrita arriba. Cuando no hay una traducción incluida para la nota de «qué hay de nuevo», ella misma la traduce antes de enviarla. Y los bots ayudantes ya no se quedan callados ante un comando que no reconocen — el mensaje le llega a ella, así que actúa según la intención o te dice que el comando no existe.

2.0.3 — reconectar Claude (/reconnect) vuelve a ser confiable: el flujo de inicio de sesión reconoce el texto más reciente de la CLI de Claude, te avisa de inmediato si se rechaza un código, y te recuerda que el enlace tiene tiempo limitado y que pegues el código completo (incluida la parte después del «#»). Y /upgrade ahora también actualiza la herramienta de línea de comandos de Claude subyacente, así que todo el sistema avanza junto, no solo su propio código.

Bajo el capó: arreglos que sentirás como «simplemente funciona»

Un bucle de fallos que podía dejar a un bot fuera de línea cuando un puerto estaba ocupado ahora se degrada con elegancia en lugar de morir. Varios fallos relacionados con lecciones y registros de memoria con ids faltantes desaparecieron. Se elimina toda una clase de falsas alarmas de «no sincronizado» y «última sincronización: nunca». La ruta de auto-actualización se ha reforzado para que una aplicación fallida revierta limpiamente y preserve tu versión actual. La autoevaluación matutina ya no tropieza en su primera ejecución. Los informes semanales ya no reenvían los hallazgos de la semana anterior — cada hallazgo se reporta exactamente una vez.

Cómo conseguir 2.0

Sin pasos manuales. Si la auto-actualización está activada, llega sola; si no, envía /upgrade en tu chat. Las migraciones de base de datos se aplican automáticamente la primera vez que se reinicia, la memoria se repara sola en el siguiente pase nocturno, y cualquier trabajo programado faltante se autorrepara. Los mensajes enriquecidos tienen una alternativa elegante en clientes de Telegram más antiguos. Cuando vuelva a estar activa, te contará qué hay de nuevo — en tu idioma. Si todavía no tienes una Avelina, aquí es donde empiezas.

Preguntas frecuentes

¿Qué es /nonstop?
Modo autónomo continuo. Le das un objetivo, y ella lo lleva a completarlo a lo largo de muchos pasos — durante horas si es necesario — sin detenerse a hacer preguntas innecesarias. Es un bucle harness en el código, así que funciona con cualquier modelo, y /stop lo detiene en cualquier momento.

¿Cuál es la diferencia entre finito e infinito?
Finito tiene una línea de meta definida y se lleva a una finalización verificada. Infinito es un objetivo permanente sin finalización — se ejecuta para siempre, pausándose y reanudándose en torno a la ventana de uso, hasta que lo apagas.

¿Puedo ver cómo trabaja?
Sí — un latido de progreso más un resumen por ciclo con conteos de checklist, así que ves progreso real en lugar de un «escribiendo…» interminable.

¿Cómo se autorrepara la memoria?
Un pase nocturno reconecta hechos huérfanos, una reflexión nocturna promueve las ideas confirmadas y retira las obsoletas, y un conjunto de trabajo cada hora mantiene a mano los hechos y lecciones más relevantes — con evidencia.

¿Necesito hacer algo para actualizar?
No. Las migraciones, la reparación de memoria y la autorreparación de crons ocurren todas automáticamente al reiniciar, y ella anuncia qué hay de nuevo en tu idioma.