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Las 8 mejores Claude Skills para finanzas y desarrolladores cuantitativos

Las finanzas cuantitativas evolucionan a medida que los traders algorítmicos pasan del escepticismo sobre la IA a la automatización práctica con Claude Skills. Descubre cómo aprovechar las Claude Skills más recientes y las mejores prácticas de seguridad para liberar capacidad mental y enfocarte en el criterio financiero de alto nivel.

Can You Trust AI Code? I Built a Scanner to Find Out

Can you trust the code AI generates? In this video, we build a custom AI Security Benchmarking tool to put models like Gemini, Mistral, and GLM 4.5 to the test.

I Built a Production-Ready App in 20 Minutes with Claude Opus 4.6

My boss dropped a bombshell at 4:00 PM: build a secure, production-ready app from scratch by tomorrow morning. Instead of panicking, I put Claude Opus 4.6 to the test.

GPT-5.3 Codex vs. Claude Opus 4.6: Which AI Builds Apps Better?

Can OpenAI’s new GPT-5.3 Codex take the crown from Anthropic’s Opus 4.6? In this video, I put Codex to the test by rebuilding the same app I recently tackled with Opus 4.6.

The AI Security Crisis in Your Python Environment | Snyk

SAST vs. DAST vs. IAST vs. RASP: conoce los métodos de pruebas de seguridad de aplicaciones

Conoce las principales diferencias entre SAST, DAST, IAST y RASP. Esta guía explica cómo integrar estos métodos de prueba en todo el ciclo de vida del desarrollo de software para eliminar puntos ciegos y bloquear ataques en tiempo real.

BOLA: la vulnerabilidad de API que pasa desapercibida

Descubre por qué la autorización rota a nivel de objeto (BOLA) es el riesgo n.º 1 de OWASP para API. Aprende por qué las herramientas de prueba tradicionales no detectan correctamente esta falla «oculta» y cómo el DAST con IA de Snyk ofrece el contexto necesario para evitar filtraciones de datos.

AppSec Governance Playbook: Building Guardrails for AI-Accelerated Development

Intercepting AI Risk: The Secure at Inception Workflow

In several videos reviewing models outputs for security with Snyk we point out how the dependencies they choose can sometimes be problematic (like with csurf).

GLM 4.7 vs. The Giants: Is This the New King of AI Coding?

Can a lesser-known model compete with the likes of OpenAI, Google, and Anthropic? In this video, we put Z.ai’s GLM 4.7 to the ultimate test.

Testing MiniMax M2.1 for AI Coding: The Results Might Surprise You

Can "lesser-known" AI models actually keep up with the giants like Google, OpenAI, and Anthropic? In today’s video, we put MiniMax M2.1 to the ultimate test: building a production-ready, secure Node.js note-taking application from a single prompt.

Cómo los agentes de IA siguen poniendo en riesgo la seguridad aunque nada esté roto

Los agentes de IA pueden poner en riesgo la seguridad sin errores ni vulnerabilidades. Descubre por qué su comportamiento rompe los límites de confianza y cómo el modelado de amenazas ayuda a mitigar el riesgo.

Los agentes de IA no piden permiso: crea una lista de materiales de IA (AI-BOM) para tener visibilidad y control

Mira esta sesión práctica para aprender a generar una lista de materiales de IA (AI-BOM) y proteger tus aplicaciones nativas de IA.

4 razones por las que las pruebas dinámicas de seguridad son fundamentales para todos tus activos

Los atacantes no solo van tras tus activos más valiosos; buscan el eslabón más débil de toda tu superficie de aplicaciones. Limitar las pruebas dinámicas de seguridad a las aplicaciones de nivel 1 deja peligrosos puntos ciegos en las API olvidadas y las herramientas internas. Descubre por qué el DAST universal es fundamental para la gestión moderna de riesgos y cómo ayuda a los equipos a detectar vulnerabilidades ocultas antes de que se conviertan en puntos de entrada para una brecha de seguridad.

Dentro de la campaña maliciosa «clawdhub»: habilidades de agentes de IA distribuyen shells inversos en el marketplace OpenClaw

Investigadores de seguridad de Snyk descubrieron la campaña maliciosa clawdhub, que apunta al marketplace de IA ClawHub con habilidades troyanizadas que instalan shells inversos. Este ataque sofisticado usa ingeniería social y scripts ofuscados para comprometer equipos Windows y macOS mediante las capacidades de agentes de IA. Descubre cómo identificar estas amenazas y proteger tu cadena de suministro de IA frente a los riesgos cambiantes de los flujos de trabajo agénticos.

2026 State of Agentic AI Adoption

De SKILL.md al acceso al shell en tres líneas de Markdown: modelado de amenazas para Agent Skills

Descubre la peligrosa tríada de riesgos de seguridad de los agentes de IA. Aprende cómo las Skills maliciosas de OpenClaw y los ataques a la cadena de suministro, como ClawHavoc, ponen tus datos en riesgo. Modela las amenazas de tus agentes de IA y protégelos con Snyk Evo.

From Shift Left to Secure at Inception: The Evolution of AppSec in the Age of AI

From First Prompt to Final Fix: How Snyk Secures AI-Driven Development

From First Prompt to Final Fix: How Snyk Secures AI-Driven Development

Tu asistente de IA Clawdbot (OpenClaw) tiene acceso a la shell y basta una inyección de prompts para provocar un desastre

¿Es seguro tu asistente personal de IA? Explora los riesgos de seguridad agéntica de Clawdbot: inyección de prompts, cadena de suministro y exposición de red. Descubre las herramientas de Snyk para proteger tus agentes.

DAST vs. RASP: diferencias clave en la seguridad de las aplicaciones

Conoce las diferencias clave entre DAST y RASP para crear una estrategia sólida de seguridad de aplicaciones. Esta guía analiza cómo DAST identifica vulnerabilidades de forma proactiva antes del despliegue, mientras que RASP ofrece protección en tiempo real durante la ejecución. Descubre cómo aprovechar ambas tecnologías para crear una defensa por capas para tu stack de software moderno.

Unifying Control for Agentic AI With Evo By Snyk

OWASP AI Exchange: una guía práctica y completa para proteger la IA (no solo la IA generativa)

OWASP AI Exchange es una guía integral de código abierto para proteger todos los sistemas de IA, que conecta la seguridad de aplicaciones tradicional con las amenazas modernas del aprendizaje automático. Usa este recurso práctico para implementar el plan inicial G.U.A.R.D. y ampliar tu programa de seguridad de IA con confianza.